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1. PID控制原理
1.1 基本概念
PID( Proportional Integral Derivative)是工业应用最为广泛 的控制器。学习过控制理论的同学对它一定不陌生(毕竟调参这事可以记一辈子呢~~)。
PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元(Proportional)、积分单元(Integral)和微分单元(Derivative)组成。可以透过调整这三个单元的增益 K p K_p Kp, K i K_i Ki和 K d K_d Kd来调定其特性。
PID算法可以用下式表示:
u
(
t
)
=
K
p
e
(
t
)
+
K
i
∫
0
t
e
(
τ
)
d
τ
+
K
d
d
d
t
e
(
t
)
=
K
p
[
e
(
t
)
+
1
T
i
∫
0
t
e
(
τ
)
d
τ
+
T
d
d
d
t
e
(
t
)
]
(1)
\\tag1 \\beginmatrix \\mathrmu(t)&=K_p e(t)+K_i \\int_0^t e(\\tau) d \\tau+K_d \\fracdd t e(t)\\\\ &=K_p \\left[e(t)+\\frac1T_i\\int_0^t e(\\tau) d \\tau+T_d \\fracdd t e(t)\\right] \\endmatrix
u(t)=Kpe(t)+Ki∫0te(τ)dτ+Kddtde(t)=Kp[e(t)+Ti1∫0te(τ)dτ+Tddtde(t)](1)
其中
- K p K_p Kp : 比例增益,是调适参数
- K i K_i Ki : 积分增益,也是调适参数
- K d K_d Kd : 微分增益,也是调适参数
- T i T_i Ti:积分时间常数
- T d T_d Td:微分时间常数
- e e e : 误差=设定值 ( S P ) − (\\mathrmSP)- (SP)− 当前值( P V ) \\mathrmPV) PV)
- t t t : 当前时间
- τ \\tau τ : 积分变数,数值从 0 到目前时间 t t t
当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象,或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时,最适合用PID控制技术。
任何闭环控制系统的首要任务是要稳(稳定)、准(准确)、快(快速)的响应命令。PID的主要工作就是如何实现这一任务。
PID控制器的比例单元§、积分单元(I)和微分单元(D)分别对应目前误差、过去累计误差及未来误差。若是不知道受控系统的特性,一般认为PID控制器是最适用的控制器.
-
增大比例环节将加快系统的响应,它的作用于输出值较快,但不能很好稳定在一个理想的数值,不良的结果是虽较能有效的克服扰动的影响,但有余差出现,过大的比例系数会使系统有比较大的超调,并产生振荡,使稳定性变坏。
-
积分环节能在比例的基础上消除余差,它能对稳定后有累积误差的系统进行误差修整,减小稳态误差。
-
微分环节具有超前作用,对于具有容量滞后的控制通道,引入微分参与控制,在微分项设置得当的情况下,对于提高系统的动态性能指标,有着显著效果,它可以使系统超调量减小,减小震荡,稳定性增加,动态误差减小。
在调整的时候,我们要做的任务就是在系统结构允许的情况下,在这三个参数之间权衡调整,达到最佳控制效果,实现稳、准、快的控制特点。
在实际应用中,主要有以下不足:
1. 在实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定,难以建立精确的数学模型,常规的PID控制器不能达到理想的控制效果;
2. 在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、效果欠佳,对运行工况的适应能力很差。
1.2 数字 PID 控制算法
在实际计算机实现时,由于计算机控制是一种采样控制, 它只能根据采样时刻的偏差计算控制量,而不能像模拟控制那样连续输出控制量, 进行连续控制,所以实现的是离散形式的PID,即数字PID控制算法
1. 位置式PID
位置式PID是当前系统的实际位置,与你想要达到的预期位置的偏差,进行PID控制
设采样时间为
T
T
T ,公式(1)中的积分项可以用下式近似
∫
0
t
e
(
τ
)
d
τ
=
T
∑
j
=
0
k
e
j
\\int_0^t e(\\tau) d \\tau=T\\sum_j=0^k e_j
∫0te(τ)dτ=Tj=0∑kej
微分项可近似为(后向差分法)
d
e
(
t
)
d
t
=
e
k
−
e
k
−
1
T
\\fracd e\\left(t\\right)d t=\\frace_k-e_k-1T
dtde(t)=Tek−ek−1
故公式(1)化为 自动驾驶在真正上路前,会经过上千公里的测试。许多自动驾驶公司为了更好地掌握车辆的安全性能,会在训练中增设障碍物,如果车辆能够成功规避障碍物,说明该自动驾驶车辆更安全。而对象追踪技术的出现,对解决这类问... 查看详情 文章目录LatticePlanner简介LatticePlanner算法思路1.离散化参考线的点2.在参考线上计算匹配点3.根据匹配点,计算Frenet坐标系的S-L值4.parsethedecisionandgettheplanningtarget5.生成横纵向采样路径6.轨迹cost值计算,进行碰撞检测7.优先选... 查看详情 本文为深蓝学院-自动驾驶控制与规划-第三章作业目录1projectionintroduction2思路提示2.1 ComputeControlCmd2.2ComputeLateralErrors3CorerCase3.1Lowspeedoperation3.2Extradampingonheading3.3Steerintoconstantradiuscurve4 ROS+LGSVL联合仿真5深蓝学院-自动驾驶控制与... 查看详情 文献题目:ModellingandControlStrategiesinPathTrackingControlforAutonomousGroundVehicles:AReviewofStateoftheArtandChallenges作者:NoorHafizahAmer·HairiZamzuri·KhisbullahHudha·ZulkiffliAbdulKadir论文类型:综述性论文(针对常用的车辆模型、常用的控... 查看详情 目录车型选择工况设置Simulink框图轨迹重规划结果图代码段在第六章中,模型预测控制器主要由带避障功能的轨迹重规划模块和轨迹跟踪控制模块构成。轨迹重规划模块接受来自传感器的障碍物信息以及来自全局规划的参考... 查看详情 ...873学院:电子工程学院【嵌牛导读】本文主要介绍了无人驾驶中所需的行人跟踪算法【嵌牛鼻子】无人驾驶环境感知计算机视觉卡尔曼滤波粒子滤波均值漂移【嵌牛提问】无人驾驶中所用到的行人跟踪算法有哪些【嵌牛正文】行... 查看详情 既然您已经有机会进行一些控制器设计并进行仿真与Carla一起,我们将向您展示我们对最终课程评估的解决方案。回想一下,我们的参考信号由速度和位置组成。所以我们需要纵向和横向控制。对于纵向控制,我们实... 查看详情 在行驶中前方有障碍物,无人驾驶技术可以自动识别吗?1、障碍物的检测根据障碍物的运动状态可以分为静态障碍物和动态障碍物。其中,静态障碍物可以从高精度的地图中读取,也可以通过传感器(激光雷达、照相机等)实时感... 查看详情 前言ARGO是一个自动驾驶场景的数据集,它有竞赛排行(立体深度估计、运动预测、3D检测、3D跟踪等等),截止2021.12最新版本是Argoverse1.1;Argoverse1.1通过1000多个驾驶小时中提取,包括113个场景的3D跟踪注释... 查看详情 ...平稳的和非线性问题有着较强处理能力的特点,其在自动驾驶领域异常流行。MPC全称:模型预测控制模型:即简单运动学模型,一般需要转化为线性的,离散的状态空间方程作为基本模型预测:根据模型预... 查看详情 本项目是多伦多大学在Coursera上提供的自动驾驶汽车入门课程的最终项目作业。“controller2d.py”文件包含一个控制器对象。我在update_controls方法中实现了控制器。[视频]https://www.youtube.com/watch?v=Pu3B4sGw5uc&pbjreload=10自动驾驶... 查看详情 ...不断发展,关于汽车的性能需求也在不断更新。拥有自动驾驶性能的汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。但... 查看详情 需要会员课程的朋友可以搜索公众号:杰哥的无人驾驶便利店点击关注并将公众号置顶,加入会员全年无限制学习后台(MPC相关矩阵的底层逻辑、纵向控制、非线性系统线性化处理及MPC算法动力学跟踪任何轨迹等... 查看详情 需要会员课程的朋友可以搜索公众号:杰哥的无人驾驶便利店点击关注并将公众号置顶,加入会员全年无限制学习后台(MPC相关矩阵的底层逻辑、纵向控制、非线性系统线性化处理及MPC算法动力学跟踪任何轨迹等... 查看详情 MPC控制简介众所周知,控制算法中,PID的应用占据了90%,而另外10%就是这次的主角MPC控制算法。MPC控制算法全称模型预测控制,它相对比PID有着多输入,多输出以及更加平稳的特点。并且最重要的是... 查看详情 MPC控制简介众所周知,控制算法中,PID的应用占据了90%,而另外10%就是这次的主角MPC控制算法。MPC控制算法全称模型预测控制,它相对比PID有着多输入,多输出以及更加平稳的特点。并且最重要的是... 查看详情 LTIlineartimeinvariant:线性时不变系统PID:proportionalintegralderivative:比例feedforward:前馈(控制)pole:轴极,极第1课补充阅读:比例积分微分(PID)控制补充阅读:比例积分微分(PID)控制上一堂关于比例-积分-微分(PID)控制的讲座... 查看详情 目录 无人驾驶系统的分类 按自动化水平分类 无人驾驶系统架构 常用的车辆模型无人驾驶系统的分类 按自动化水平分类 无人驾驶系统架构 按照要求一一回答以上三个问题: 常用的车辆模型点击下方卡片,进入公... 查看详情
u
k
=
K
p
e
k
+
T
T
i
∑
j
=
0
k
e
j
+
T
d
T
[
e
k
−
e
k
−
1
]
=
K
p
e
k
+
K
i
∑
j
=
0
k
e
j
+
K
d
[
e
k
−
e
k
−
1
]
(2)
\\tag2 \\beginmatrix u_k&=K_p\\left\\e_k+\\fracTT_i \\sum_j=0^k e_j+\\fracT_dT[e_k-e_k-1]\\right\\\\\\ &=K_p e_k+K_i \\sum_j=0^k e_j+K_d[e_k-e_k-1] \\endmatrix
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