写出pid控制平衡小车的直立的程序

以下是一个简单的PID控制平衡小车的直立程序示例：

import time

#定义PID控制器的参数
Kp = 10
Ki = 0.1
Kd = 3

#定义误差累积变量和上一次误差变量
error_sum = 0
last_error = 0

#定义小车的初始速度和转向角度
velocity = 0
angle = 0

#定义小车的控制函数
def control(error):
    global error_sum, last_error, velocity, angle
    #计算每个参数的误差
    P_error = error
    I_error = error_sum + error
    D_error = error - last_error
    #计算控制量
    output = Kp * P_error + Ki * I_error + Kd * D_error
    #更新误差累积变量和上一次误差变量
    error_sum += error
    last_error = error
    #计算小车的速度和转向角度
    velocity += output
    angle += velocity
    #限制速度和角度的范围
    if velocity > 100:
        velocity = 100
    elif velocity < -100:
        velocity = -100
    if angle > 30:
        angle = 30
    elif angle < -30:
        angle = -30
    #返回小车的速度和转向角度
    return velocity, angle

#模拟小车的运动
while True:
    #获取小车当前的角度
    current_angle = get_angle()
    #计算误差
    error = 0 - current_angle
    #调用控制函数获取速度和角度
    velocity, angle = control(error)
    #控制小车运动
    move(velocity, angle)
    #等待一段时间
    time.sleep(0.01)

在这个程序中，我们首先定义了PID控制器的参数，包括比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd。接着，我们定义了误差累积变量和上一次误差变量，并设置小车的初始速度和转向角度。在控制函数中，我们首先计算每个参数的误差，然后计算控制量，并根据控制量更新误差累积变量和上一次误差变量。最后，我们限制速度和角度的范围，并返回小车的速度和转向角度。在模拟小车的运动过程中，我们首先获取小车当前的角度，然后计算误差，并调用控制函数获取速度和角度。最后，我们控制小车运动，并等待一段时间。