本文主要是介绍立创梁山派开发板-21年电赛F题-送药小车-直流减速电机PID速度环与位置环调试,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
直流减速电机PID速度环与位置环调试
什么是PID?
PID(Proportional-Integral-Derivative)控制是一种广泛应用于工业和嵌入式系统的控制算法。它通过比较期望的设定点和实际的过程变量之间的差异(称为误差)来调整控制系统的输出。PID控制器结合了比例(P)、积分(I)和微分(D)三种控制方式,以实现对系统的精确控制。
PID控制的三个主要组成部分:
-
比例控制(P):比例控制是根据误差的大小来调整控制器输出。误差越大,输出调整幅度越大。这种控制方式有助于快速地减小误差,但可能导致系统在设定点附近来回波动,无法消除静差。
-
积分控制(I):积分控制是根据误差累积的总量来调整控制器输出。当系统存在持续的静差时,积分控制有助于消除这种误差,使系统最终达到设定点。但过度的积分控制可能导致系统响应变慢或发生过冲。
-
微分控制(D):微分控制是根据误差变化的速度来调整控制器输出。当误差变化速度较快时,微分控制可以抑制系统过冲和振荡。但微分控制对噪声敏感,可能导致输出不稳定。
线性PID算法可以用下式表示:
其中
-
Kp是比例控制
-
Ki是积分控制
-
Kd是微分控制
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e是误差
-
t:目前时间
-
丆:是积分变数
上面的式子是连续型的PID公式,但是在嵌入式系统中是不可能连续的,所有的都是数字的离散量。针对PID计算来说,都是间隔一定时间去计算的,改变的只是间隔时间的大小。
离散型的位置式PID和增量式PID公式是将连续时间域的PID公式转换为离散时间域,以便于在数字控制系统中实现。以下是离散型的位置式PID和增量式PID公式以及解释。
离散型位置式PID公式
离散型位置式PID(绝对式PID)公式如下:
u[k] = Kp * e[k] + Ki * T * Σe[k] + Kd * (e[k] - e[k-1]) / T
其中,u[k]
是第k
个采样时刻的控制器输出,e[k]
是第k
个采样时刻的误差(设定点与过程变量之差),Kp
、Ki
和Kd
分别是比例、积分和微分系数,T
表示采样时间间隔。
在离散型位置式PID控制器中,比例项直接由当前误差计算,积分项由误差累加求和并乘以采样时间间隔,微分项由当前误差和上一个误差的差分除以采样时间间隔计算。
离散型增量式PID公式
离散型增量式PID(速度式PID)公式如下:
Δu[k] = Kp * (e[k] - e[k-1]) + Ki * T * e[k] + Kd * (e[k] - 2 * e[k-1] + e[k-2]) / T
其中,Δu[k]
是第k
个采样时刻的控制器输出增量,其他符号含义与上面的离散型位置式PID相同。
在离散型增量式PID控制器中,比例项由当前误差和上一个误差的差来计算,积分项由当前误差乘以采样时间间隔计算,微分项由当前误差、上一个误差和再上一个误差的差分除以采样时间间隔计算。这种控制器适用于需要避免输出突变和过冲的场景。
怎么调节PID呢?
如果某个 P,I,D 参数偏离了原点的 PID 值,控制效果就会变化。控制效果与各个参数的规律如图所示。截取自:链接
当然,如果你能记录PID的曲线的话,就可以导入matlab进行自动调节pid参数,网上有挺多教程,大家可以搜一搜。这里我们就只介绍靠经验来调节了(简称瞎鼓捣)。
比较常用的有试错法,这个是一种经验性的方法,通过尝试不同的PID参数值,找到合适的参数设置。基本步骤如下:
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首先,将I和D参数设置为0,只保留P参数。
-
增加P参数,直到系统的响应时间变得合适。过高的P参数会导致系统振荡,过低的P参数会导致系统响应慢。
-
接着,增加I参数,以减小稳态误差。适当调整I参数,直到系统达到满意的性能。
-
最后,增加D参数,以降低系统的超调量和提高响应速度。适当调整D参数,直到系统达到满意的性能。
假设我们需要控制一个直流减速电机的速度,为了达到某个设定值。我们将使用PID控制器来调节电机的驱动PWM,来达到所需的速度。
简要步骤如下:
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初始化参数:首先将Kp,Ki,Kd全部设置为0,这样PID控制器不产生任何控制作用。
-
调节比例增益Kp:逐渐增加Kp的值,直到系统开始出现持续的振荡(速度在设定值附近上下波动)。此时记录下Kp的值。
-
调节积分增益Ki:将Kp设置为刚刚Kp值的一半,然后逐渐增加Ki的值,直到系统的静态误差(速度与设定值的差距)变得很小。过大的Ki值可能导致系统响应过慢或振荡,此时需要适当减小Ki值。
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调节微分增益Kd:保持当前的Kp和Ki值不变,逐渐增加Kd的值,直到系统的动态性能满足要求(例如,要求速度在设定值附近的波动范围和响应时间)。过大的Kd值可能导致系统响应过于敏感或噪声敏感,此时需要适当减小Kd值。
-
微调参数:以上步骤得到的Kp,Ki,Kd值可能仍然不是最优解,因此还需要根据实际系统的性能要求进行微调。通常情况下,可以先调整Kp和Ki,然后再调整Kd。在调整过程中,需要关注系统的稳定性、阻尼、响应速度、过冲等性能指标。
这三个参数到底影响了什么?
这里就以恒温热水壶来举例说明了。
Kp(比例增益)
比例项是误差与控制器输出之间的线性关系。增大Kp会使系统响应速度更快,但可能会导致更大的过冲和振荡。减小Kp可以减少过冲和振荡,但会降低响应速度,甚至导致系统无法达到设定点(静态误差)。
以恒温热水壶为例,如果比例增益Kp设置得较大,当温度偏离设定点时,恒温热水壶会迅速地增加或减少加热功率。这可能导致温度在设定点附近发生过冲和振荡。而较小的Kp值可以减少过冲和振荡,但恒温器对温度偏差的响应速度会变慢。
Ki(积分增益)
积分项考虑了误差的累积效应,可以消除静态误差。增大Ki可以加快误差积分,使系统更快地达到设定点,但过大的Ki会导致积分过程过于敏感,引起系统的振荡和不稳定。
在上面恒温热水壶示例中,如果存在静态误差(即使加热持续了很久,温度仍无法达到设定点),可以通过增大积分增益Ki来消除这种静态误差,让水壶的加热功率再大一些。然而,过大的Ki值可能会导致恒温器对温度波动过于敏感,从而引起系统的振荡。
Kd(微分增益)
微分项关注误差的变化速度,可以预测系统的未来行为。增大Kd可以提高系统的阻尼性能,减小过冲和振荡,但过大的Kd会导致系统对噪声过于敏感,引入不稳定性。
在恒温热水壶示例中,如果系统在接近设定点时出现过冲和振荡,可以通过增大微分增益Kd来减小这些现象。微分项可以预测系统的未来行为,从而提前调整加热功率。然而,过大的Kd值可能会使恒温器对温度噪声过于敏感,从而影响系统的稳定性。
什么是串级PID?
串级PID控制是将多个PID控制器按照层级结构连接起来的控制策略。在串级PID控制中,一个PID控制器的输出被用作另一个PID控制器的输入。这种通常用于具有多个互相影响的控制变量的系统,可以提高系统的性能和稳定性。
以平衡小车为例,平衡小车一般是一个具有两个控制目标的系统:保持车体竖直和控制车体的位置。我们可以使用串级PID控制来实现这两个目标。
平衡小车的串级PID控制可以分为两个层级:
-
内环控制:内环控制负责保持车体竖直。这个环节的PID控制器接收车体的倾角和倾角速度作为输入,并输出一个控制信号,用于调整驱动电机的转速,以达到保持车体竖直的目的。倾角控制是一个快速响应的过程,因此内环控制器需要具有较高的响应速度。
-
外环控制:外环控制负责控制车体的位置。这个环节的PID控制器接收车体的实际位置和目标位置作为输入,并输出一个目标倾角。这个目标倾角被用作内环控制器的设定点。位置控制是一个较慢的过程,因此外环控制器的响应速度可以较低。
在平衡小车的串级PID控制中,首先需要调整内环控制器的参数,以保证车体能够迅速地恢复到竖直状态。接下来,调整外环控制器的参数,以实现对车体位置的控制。在调整参数的过程中,需要关注小车的稳定性、响应速度、过冲等性能指标。
串级PID控制可以提高系统的稳定性,他可以确保外环期望的值可以稳定执行,比如说如果平衡小车只有外环控制的话,他输出的PWM值太小的话很有可能会导致小车根本无法克服摩擦力运动,如果他把这个速度值给到内环控制后,就由内环来确保小车以这个速度来执行。在送药小车的电机控制中,速度环就是内环,外环可以是位置环,寻红线环,角度环等。
实现PID的程序代码
在这里实现了位置式PID的程序,它在仓库里的2_code->applications->module->pid
里面。
.H文件
#ifndef _POSITIONAL_PID_H
#define _POSITIONAL_PID_H#include "stdint.h"typedef enum {PID_DISABLE, /* PID失能 */PID_ENABLE, /* PID使能 */
} positional_pid_status;typedef struct _positional_pid_params_t{char control;float kp;float ki;float kd;float target;float measure;float last_measure;float error;float last_error;float p_out;float i_out;float d_out;float output;float last_output;float output_max;float output_min;float integral_limit;float dead_zone;void (*positional_pid_params_init)(struct _positional_pid_params_t *positional_pid, float kp, float ki,float kd, float dead_zone, float output_max, float output_min);void (*positional_pid_set_value)(struct _positional_pid_params_t *positional_pid, float kp, float ki,float kd);void (*positional_pid_control)(struct _positional_pid_params_t *positional_pid,positional_pid_status status);
} positional_pid_params_t;void positional_pid_init(positional_pid_params_t *positional_pid, float kp,float ki, float kd,float dead_zone, float output_max, float output_min);
float positional_pid_compute(positional_pid_params_t *positional_pid,float target, float measure);#endif
这个是位置式PID的C语言实现。上面定义了一个名为positional_pid_params_t
的结构体,用于存储 PID 控制器的参数和状态信息。具体包括:
-
控制器使能标志(
control
)当其值为PID_ENABLE
时,表示控制器处于启用状态,会根据目标值和测量值计算输出;当其值为PID_DISABLE
时,表示控制器处于禁用状态,输出为 0。 -
比例、积分、微分增益(
kp
、ki
、kd
)分别表示 PID 控制器的比例增益、积分增益和微分增益。这些增益参数决定了控制器对误差的反应程度。 -
目标值和实际测量值(
target
、measure
、last_measure
)target
表示期望的目标值,measure
表示实际测量到的当前值,last_measure
表示上一次测量到的值。这些值用于计算误差,误差是PID想要减小的值。 -
当前误差和上一次误差(
error
、last_error
)error
表示当前误差,即目标值与测量值之差,last_error
表示上一次的误差。这些误差值用于计算 PID 控制器的比例、积分、微分输出。 -
比例、积分、微分输出(
p_out
、i_out
、d_out
)分别表示 PID 控制器的比例输出、积分输出和微分输出。这些输出值是根据当前误差、增益参数以及之前的误差计算得到的。 -
控制器输出和上一次输出(
output
、last_output
)output
表示控制器的总输出,它是比例输出、积分输出和微分输出的和;last_output
表示上一次的总输出。这些值在控制器使能时会返回给调用函数。 -
输出最大值和最小值(
output_max
、output_min
)分别表示控制器输出的最大值和最小值。这些值用于限制控制器的输出范围,防止因过大的输出导致系统不稳定。 -
积分限幅(
integral_limit
)表示积分限幅,用于避免积分饱和现象,在c程序中还没使用到, -
死区(
dead_zone
)表示死区大小。当误差的绝对值小于死区大小时,控制器输出为 0。这有助于减小微小误差对控制器输出的影响。 -
初始化函数指针(
positional_pid_params_init
) -
设定 PID 参数的函数指针(
positional_pid_set_value
) -
控制 PID 的函数指针(
positional_pid_control
)
.C文件
#include "positional_pid.h"
#include <math.h>#define ABS(x) ((x > 0) ? x : -x)static void positional_pid_params_init(positional_pid_params_t *positional_pid,float kp, float ki, float kd,float dead_zone, float output_max,float output_min)
{// 初始化 PID 参数positional_pid->kp = kp;positional_pid->ki = ki;positional_pid->kd = kd;// 初始化死区、输出上限和输出下限positional_pid->dead_zone = dead_zone;positional_pid->output_max = output_max;positional_pid->output_min = output_min;// 初始化目标值和输出值positional_pid->target = 0;positional_pid->output = 0;
}static void positional_pid_set_value(positional_pid_params_t *positional_pid,float kp, float ki, float kd)
{// 设置 PID 参数positional_pid->kp = kp;positional_pid->ki = ki;positional_pid->kd = kd;
}float positional_pid_compute(positional_pid_params_t *positional_pid,float target, float measure)
{if (positional_pid->control == PID_ENABLE){// 设置目标值和测量值positional_pid->target = target;positional_pid->measure = measure;// 计算误差positional_pid->error =positional_pid->target - positional_pid->measure;if (ABS(positional_pid->error) > positional_pid->dead_zone){// 计算比例项positional_pid->p_out = positional_pid->kp * positional_pid->error;// 计算积分项positional_pid->i_out += positional_pid->ki * positional_pid->error;// 计算微分项positional_pid->d_out =positional_pid->kd* (positional_pid->error - positional_pid->last_error);// 计算总输出positional_pid->output = positional_pid->p_out+ positional_pid->i_out+ positional_pid->d_out;}// 限制输出在输出上限和输出下限之间if (positional_pid->output > positional_pid->output_max){positional_pid->output = positional_pid->output_max;}if (positional_pid->output < (positional_pid->output_min)){positional_pid->output = positional_pid->output_min;}// 更新上一次测量值、输出值和误差值positional_pid->last_measure = positional_pid->measure;positional_pid->last_output = positional_pid->output;positional_pid->last_error = positional_pid->error;return positional_pid->output;}else{return 0.0f;}
}void positional_pid_control(positional_pid_params_t *positional_pid,positional_pid_status status)
{// 控制 PID 的使能状态positional_pid->control = status;
}void positional_pid_init(positional_pid_params_t *positional_pid, float kp,float ki, float kd,float dead_zone, float output_max, float output_min)
{// 初始化 PID 控制器positional_pid->positional_pid_params_init = positional_pid_params_init;positional_pid->positional_pid_set_value = positional_pid_set_value;positional_pid->positional_pid_control = positional_pid_control;// 调用初始化函数设置参数positional_pid->positional_pid_params_init(positional_pid, kp, ki, kd, dead_zone, output_max, output_min);// 默认使能 PID 控制器positional_pid->control = PID_ENABLE;
}
-
positional_pid_params_init
初始化 PID 控制器的参数.传入的参数值会被分别赋值到相应的结构体成员变量中,包括增益值、死区大小、输出上限和下限等。 -
positional_pid_set_value
设置 PID 控制器的增益参数。传入的参数值(kp
、ki
、kd
)会被分别赋值到相应的结构体成员变量中。 -
positional_pid_compute
计算 PID 控制器的输出。是 PID 控制器的核心计算逻辑。首先,根据传入的目标值target
和实际测量值measure
,计算当前误差error
和上一次误差last_error
。然后,根据误差和增益参数,分别计算比例输出、积分输出和微分输出。接下来,将这三个输出相加得到总输出,再根据输出限制范围(output_max
和output_min
)对输出进行限幅。最后,将一些必要的值存储到结构体中,以便下次计算使用,并返回当前输出。 -
positional_pid_control
用于控制 PID 控制器的启用和禁用状态。传入的参数control
表示控制器的状态。如果设置为PID_DISABLE
,则将输出设置为 0。 -
positional_pid_init
初始化 PID 控制器,设置函数指针和调用初始化函数(将函数指针分别指向相应的函数实现)并默认使能PID控制器。
如何实现单个电机的速度和位置环
这个问题是一个非常关键的问题。这是因为小车电机的速度直接影响了小车的行驶速度和精度,而行驶速度和精度又是小车比赛中的关键因素之一。如果小车电机的速度不稳定,那么小车的行驶速度和精度就会受到影响,导致小车无法在比赛中达到最佳表现。因此,在进行智能车比赛之前,需要先解决小车电机速度问题,保证小车电机的速度稳定、准确,并且能够根据需要进行调整。并不是说给一个确定的电压或者确定的PWM值就能让电机保持到一个准确的转速,比如每个电机的绕线,轴承,机械性能,负载能力,各个接触点的摩擦力这些都有差别,小车轮子所受到的摩擦力的不同也会影响小车的前进速度。
结合之前的文档06_如何计算小车轮子转速.md
和07_电机驱动-舵机-蜂鸣器PWM配置.md
我们现在已经可以获取到轮子转速和改变PWM值从而驱动电机转动。通过编码器我们可以进行电机的转速测量,通过改变PWM值我们可以让电机提高或者降低转速。在这个条件下,我们的目标值是让小车电机稳定在一个转速,测量值是小车当前由编码器测量得到的实际速度,输出值是电机的PWM值。通过调节PID的三个参数,让目标值变化时,实际值可以又快又准的接近目标值。
简单来说,PID就是测量出实际值,设定一个目标值,输出一个驱动值,让实际值尽量和目标值靠近。实现单个电机速度环时,
具体实现在仓库里的2_code->applications-pid_thread.c
里面。
简要步骤如下:
-
引入必要的头文件。
-
定义需要的速度调节PID变量:
positional_pid_params_t motor2_speed_pid;
和实际的电机速度float motor1_speed_target = 0.0f;
-
通过uMCN订阅发布机制申明编码器1的信息:
MCN_DECLARE(encoder_m1_topic);
-
创建一个PID线程,初始化速度环的PID配置:
// 速度环配置
// motor1 速度环 pid 参数初始化
positional_pid_init(&motor1_speed_pid, 125, 25, 80, 0.01, 1000, -1000);
// 修改motor1 速度环 kp ki kd
motor1_speed_pid.positional_pid_set_value(&motor1_speed_pid, 125, 25, 80);
-
开启一个软件定时器,用固定频率去计算PID的输出值,在送药小车中我用的间隔是20ms,也就是以50Hz的频率去计算。
//从uMCN获取编码器信息
if (mcn_poll(encoder1_nod))
{mcn_copy(MCN_HUB(encoder_m1_topic), encoder1_nod, &encoder1_value);
}
// 计算电机1的PWM输出值
pwm_value = (int16_t)positional_pid_compute(&motor1_speed_pid, motor1_speed_target, encoder1_value.speed);
// 应用电机1的PWM值,实际给电机驱动的PWM波
motor1_pwm_value_set(pwm_value);
速度环就到这里,位置环和上面的类似,也要定义相应的PID变量,初始化PID参数,在开启的软件定时器中需要再加入以下代码
-
位置环依靠编码器累积下来的数值确定轮子具体转了多少个脉冲,根据这个脉冲来计算小车电机转过的位置。位置环的PID,测量值就实际的编码器脉冲,目标值是想要控制电机选择多少脉冲,输出值是速度环的速度。
position_result_motor1_speed_target = (positional_pid_compute(&motor1_position_pid, (float)motor1_position_target,(float)position1_measurement));
怎样进行调试呢?
可以做一个finsh控制台指令来在电机运行时改变PID的值:类似car_find_lines_pid.Kp = atof(argv[3]);
下面这样:
void pid_test(int argc, char **argv)
{static float temp_speed;static uint32_t temp_delay_ms = 10;// pid_test speed forward|backward|left|right time/* 检查输入的变量是否有四个 */if (argc < 4){rt_kprintf("Please input'pid_test speed <forward|backward|left|right> ""speed_value <time>'\n");return;}if (!rt_strcmp(argv[1], "speed")){if (!rt_strcmp(argv[2], "forward")){motor1_speed_target = atof(argv[3]);motor2_speed_target = atof(argv[3]);rt_thread_mdelay(atoi(argv[4]));motor1_speed_target = 0.0f;motor2_speed_target = 0.0f;}else if (!rt_strcmp(argv[2], "backward")){motor1_speed_target = -atof(argv[3]);motor2_speed_target = -atof(argv[3]);rt_thread_mdelay(atoi(argv[4]));motor1_speed_target = 0.0f;motor2_speed_target = 0.0f;}else if (!rt_strcmp(argv[2], "left")){motor1_speed_target = atof(argv[3]);motor2_speed_target = -atof(argv[3]);rt_thread_mdelay(atoi(argv[4]));motor1_speed_target = 0.0f;motor2_speed_target = 0.0f;}else if (!rt_strcmp(argv[2], "right")){motor1_speed_target = -atof(argv[3]);motor2_speed_target = atof(argv[3]);rt_thread_mdelay(atoi(argv[4]));motor1_speed_target = 0.0f;motor2_speed_target = 0.0f;}}if (!rt_strcmp(argv[1], "position")){if (!rt_strcmp(argv[2], "go")){car_go_position(atoi(argv[3]));temp_speed = 0;while (temp_speed <= atof(argv[4])){temp_speed += 0.01f;set_car_position_max_speed(temp_speed);rt_thread_mdelay(temp_delay_ms);}}else if (!rt_strcmp(argv[2], "spin")){car_spin_position(atoi(argv[3]));}}if (!rt_strcmp(argv[1], "angle")){if (!rt_strcmp(argv[2], "pid")){car_find_lines_pid.Kp = atof(argv[3]);car_find_lines_pid.Ki = atof(argv[4]);car_find_lines_pid.Kd = atof(argv[5]);car_find_lines_pid.MaxOut = atof(argv[6]);}else if (!rt_strcmp(argv[2], "absolute")){turn_target = atof(argv[3]);if (turn_target >= 180){turn_target = 180;}else if (turn_target <= -180){turn_target = -180;}}else if (!rt_strcmp(argv[2], "run")){raw_target_speed = atof(argv[3]);rt_thread_mdelay(atoi(argv[4]));raw_target_speed = 0;}}else{ /* 输入的是其他内容 */rt_kprintf("Please input'pid_test speed <forward|backward|left|right> ""speed_value <time>'\n");}
}
MSH_CMD_EXPORT(pid_test, pid test sample: servo_test<servo1 | servo2><pulse(32 - 150)>);
当然,想快一点的话就直接用MDK进入硬件仿真,直接把具体的变量添加到Watch窗口进行修改,下面就直接用进入硬件调试直接修改变量的方法来调试
以调试单电机速度环为例:
这里的测量值是小车当前由编码器测量得到的实际速度,输出值是电机的PWM值。通过调节PID的三个参数,让目标值变化时,实际值可以又快又准的接近目标值。
我们可以在pid线程中加入如下代码,通过串口打印出轮子1的设定速度和正交编码器1测出来的轮子转速。
while (1)
{mcn_copy(MCN_HUB(encoder_m1_topic), encoder1_nod, &encoder1_value);rt_kprintf("motor1:%f,%f\n",raw_target_speed,encoder1_value.speed);rt_thread_mdelay(20);
}
在MDK中,把motor1_speed_pid
,raw_target_speed
添加到Watch变量中,这样我们就可以实时修改了。
打开在03_软件工具与调试工具介绍.md
文档中介绍的软件VOFA+
,选择数据引擎为FireWater
,数据接口为串口
,串口号选择你具体使用的串口号,波特率选115200
,点击左上角的小蓝点就可以打开了
然后在左侧的控件中拖拽一个波形图到上面的tab里面,在控件上面右键选择如下图所示。
接下来就是通过MDK改变motor1_speed_pid
里面的Kp,Ki,Kd和raw_target_speed
这几个变量了。
下面的动图是我改变raw_target_speed
的结果,I0是目标值,I1是测量值。
速度环调试完后再调位置环:
可以在pid线程中加入如下代码,通过串口打印出轮子1的目标位置和正交编码器1测出来的累积脉冲。
while (1)
{rt_kprintf("motor1:%d,%d\n",motor1_position_target,position1_measurement);rt_thread_mdelay(20);
}
在MDK中,把motor1_position_pid
,motor1_position_target
添加到Watch变量中,这样我们就可以实时修改了。
和上面调节速度环一样打开VOFA+开始调试。接下来就是通过MDK改变motor1_position_pid
里面的Kp,Ki,Kd和raw_target_speed
这几个变量了。
下面的动图是我改变raw_target_speed
的结果,I0是目标值,I1是测量值。
可以看到他到达目标值的速度有点慢,这是因为电机转动快了会导致轮子打滑,这里我用了比较保守的值,设置了motor1_position_pid
的output_max
为3,也就是说这个轮子速度最快是3m/s,当然这个值在你自己调试的时候可以适量加大,目前我选择的这个电机,在PWM最高时可以达到八点几米每秒。当然这里我设置的Kp是偏小的,主要也是为了让轮子的速度变化小一点,平缓一些,防止打滑情况的出现。
这篇关于立创梁山派开发板-21年电赛F题-送药小车-直流减速电机PID速度环与位置环调试的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!