建立机器人PID控制结构图 调整控制参数并观察机器人状态在不同参数下的动态响应过程 设机器人与被追踪点之间的距离目标是 d*,则跟踪误差可定义（e+ d*）（e+ d*）=（x* 一x）+ （y*-y) ，求代码

为了实现机器人的PID控制，我们需要使用编程语言和机器人控制库。在这里，我将使用Python编程语言和RobotPy库来演示代码示例。

首先，让我们定义机器人的PID控制器：

class PIDController:
    def __init__(self, kp, ki, kd, dt):
        self.kp = kp
        self.ki = ki
        self.kd = kd
        self.dt = dt
        self.reset()

    def reset(self):
        self.last_error = 0.0
        self.integral_error = 0.0

    def compute(self, error):
        derivative_error = (error - self.last_error) / self.dt
        self.integral_error += error * self.dt
        output = self.kp * error + self.ki * self.integral_error + self.kd * derivative_error
        self.last_error = error
        return output

接下来，我们需要定义机器人的运动控制器，以便在给定控制输入时，机器人可以移动到指定的位置：

class RobotController:
    def __init__(self, dt):
        self.dt = dt
        self.robot = Robot() # 这里需要使用机器人控制库来定义机器人对象

    def move(self, x, y):
        # 计算机器人与被追踪点之间的距离误差
        error = math.sqrt((x - self.robot.x) ** 2 + (y - self.robot.y) ** 2) - d_star
        
        # 使用PID控制器计算控制输入
        control_input = self.pid.compute(error)
        
        # 将控制输入转换为机器人的速度指令
        linear_velocity = control_input
        angular_velocity = 0.0
        
        # 更新机器人的状态
        self.robot.update(linear_velocity, angular_velocity, self.dt)

最后，我们需要定义一个主程序来运行机器人控制器，并观察机器人状态在不同参数下的动态响应过程：

if __name__ == '__main__':
    # 初始化机器人控制器和PID控制器
    dt = 0.1
    robot_controller = RobotController(dt)
    pid_controller = PIDController(kp=1.0, ki=0.0, kd=0.0, dt=dt)
    
    # 定义被追踪点的位置
    x_star = 1.0
    y_star = 1.0
    
    # 运行机器人控制器，并观察机器人状态在不同参数下的动态响应过程
    for t in range(100):
        robot_controller.move(x_star, y_star)
        print(robot_controller.robot.x, robot_controller.robot.y)

以上就是一个简单的机器人PID控制的代码示例。当然，实际应用中，我们需要根据具体的机器人和任务要求进行调整和优化。