’ 众所周知，PID算法是一种非常方便于变量控制的一个算法，目前我们也在进行校内赛，正好我也做了一辆两轮平衡小车，目前陀螺仪还在发货，小车上对PID也有需要。所以我就对于目前我知道的PID算法给大家进行解释，同时各位校内赛的同学也可以借鉴一下，如果有任何错误的地方，请大家积极指正;
首先，大家必须对PID有个系统的认识，我们为什么要用到它呢?主要是因为速度不稳定，小车在赛道行驶的过程中，会遇到很多的干扰因素，同时，传感器返回的输入信号需要对小车的速度或是偏转的舵机产生影响。用PID算法对其进行控制就是一种很好的方式;
要注意的是，PID算法的使用并不在于代码的难度，而是在于你对其中各个参数的物理意义的理解，并加以运用，从而对其中的值进行判断。此时，最最重要的问题便是PID的参数设定！
下面我用一个例子来说明一下PID的实现：
首先是参数的定义：
float Kp = 10, Ki = 0.02, Kd = 20;//弄清楚物理意义，通过经验调试
例如：现在我们要对速度进行控制，要求以2m/s的速度，对应的PID物理量即是：
P—>比例：对速度的比例控制;
TI—>积分时间：积分对应的时间,即积分的一小段运动的时间；（积分环节主要用于消除静差，提高系统的无差度，积分作用的强弱取决于积分时间常数Ti，Ti越大，积分作用越弱，反之则越强）
I–>积分;相当于该一小段时间内的积分(路程)；
Td–>微分时间：微分对应的时间，即对其进行微分的一小段时间;（反映偏差信号的变化趋势（变化速率），并能在偏差信号变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间；
D–>微分：相当于该一小段时间内的积分（加速度）；
Kp–>：比例系数（成比例的控制系统的偏差信号error（t），偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差;
float PID_realize(*float speed)//实现函数，要求输入速度值speed
{
float ChangeSpeed;
SetSpeed = speed;
err =SetSpeed - ActualSpeed; // 同时误差=目标值（需要的值：如速度）-反馈值（实际得到的值）；
ChangeSpeed = Kp * (err -err_last ) + Ki*err + Kd*(err -2* err_last + err_last_next);
pid. ActualSpeed += ChangeSpeed;
err_last = err; //err_last，err_last_next 值的来源；
err_last_next =err_last;
return pid.Actualspeed //经过pid调节后的速度值；
}’
而对于小车的控制就通过这个pid处理后的速度值来实现的。
而这张图片也说明了对其的控制原理：
网络上对于PID中的参数测定的方法是这样的：
1.确定比例增益P
确定比例增益P 时，首先去掉PID的积分项和微分项，一般是令Ti=0、Td=0（具体见PID的参数设定说明），使PID为纯比例调节。输入设定为系统允许的最大值的60%~70%，由0逐渐加大比例增益P，直至系统出现振荡；再反过来，从此时的比例增益P逐渐减小，直至系统振荡消失，记录此时的比例增益P，设定PID的比例增益P为当前值的60%~70%。比例增益P调试完成。
2.确定积分时间常数Ti
比例增益P确定后，设定一个较大的积分时间常数Ti的初值，然后逐渐减小Ti，直至系统出现振荡，之后在反过来，逐渐加大Ti，直至系统振荡消失。记录此时的Ti，设定PID的积分时间常数Ti为当前值的150%~180%。积分时间常数Ti调试完成。
3.确定积分时间常数Td
积分时间常数Td一般不用设定，为0即可。若要设定，与确定 P空对方PI，取不振荡时的30%；
4.对PID参数进行微调，直至满足要求 。
总结一下大概是：先调节到一个稳定的值：先大致判读PID的值（输入一个较大的值），调整参数使系统的需要调整的量（速度）和输出值刚好都达到稳态，并且需要调整的量近似达到设定值。然后，这些值会返回并对车的速度进行调节。
PID的数值得到需要经过调节和缜密分析，判断出值才能更好地对小车进行控制；
由于陀螺仪暂时未到，也未对车进行过pid的调试，所有东西也是为了我的二轮直立平衡车准备，有所不周便后 续继续改正学习。
如此便是我目前对其控制原理的全部了解，愿大家多多指教。