if (abs(error_p) < 10) { angle_p_new = pid2.angle_p * (1 - increase_sin); } else { angle_p_new = pid2.angle_p * (1 + increase_sin); } if(error_p<0) { angle_p_new = pid2.angle_p*(1-increase_sin); } else { angle_p_new = pid2.angle_p*(1+increase_sin); }哪个更合理

根据您提供的代码，两个条件语句均存在冲突，因此需要根据具体要求来确定哪个条件更合理。

第一个条件语句是`if (abs(error_p) < 10)`，当误差 `error_p` 的绝对值小于10时，执行`angle_p_new = pid2.angle_p * (1 - increase_sin)`，否则执行`angle_p_new = pid2.angle_p * (1 + increase_sin)`。

第二个条件语句是`if(error_p<0)`，当误差 `error_p` 小于0时，执行`angle_p_new = pid2.angle_p*(1-increase_sin)`，否则执行`angle_p_new = pid2.angle_p*(1+increase_sin)`。

根据代码逻辑，如果 `error_p < 0`，则第二个条件语句会覆盖第一个条件语句中的赋值操作。如果您希望两个条件语句都能够起作用，并且根据具体需求来确定最终的 `angle_p_new` 值，可以将两个条件语句进行合并或者重新设计代码逻辑。

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解释以下代码每一句作用： def get_pid(self, error, scaler): tnow = millis() dt = tnow - self._last_t output = 0 if self._last_t == 0 or dt > 1000: dt = 0 self.reset_I() self._last_t = tnow delta_time = float(dt) / float(1000) output += error * self._kp if abs(self._kd) > 0 and dt > 0: if isnan(self._last_derivative): derivative = 0 self._last_derivative = 0 else: derivative = (error - self._last_error) / delta_time derivative = self._last_derivative + \ ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \ (derivative - self._last_derivative)) self._last_error = error self._last_derivative = derivative output += self._kd * derivative output *= scaler if abs(self._ki) > 0 and dt > 0: self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax output += self._integrator return output

这段代码是一个PID控制器的实现。下面是每一句代码的作用解释：

1. `tnow = millis()`：获取当前时间。

2. `dt = tnow - self._last_t`：计算当前时间与上一次记录时间的差值，即时间间隔。

3. `output = 0`：初始化输出值。

4. `if self._last_t == 0 or dt > 1000:`：如果是第一次运行或者时间间隔超过1秒，则将时间间隔设置为0，并重置积分项。

5. `self._last_t = tnow`：更新上一次记录时间为当前时间。

6. `delta_time = float(dt) / float(1000)`：计算时间间隔的小数形式，单位为秒。

7. `output += error * self._kp`：将比例项乘以误差值并加到输出中。

8. `if abs(self._kd) > 0 and dt > 0:`：如果存在合法的微分系数且时间间隔大于0，则执行以下操作。

9. `if isnan(self._last_derivative):`：如果上一次微分项为NaN（非数字），则将其设置为0。

10. `derivative = (error - self._last_error) / delta_time`：计算当前微分项的值。

11. `derivative = self._last_derivative + ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * (derivative - self._last_derivative))`：根据一阶惯性滤波器的公式更新微分项。

12. `self._last_error = error`：更新上一次误差值为当前误差值。

13. `self._last_derivative = derivative`：更新上一次微分项为当前微分项。

14. `output += self._kd * derivative`：将微分项乘以微分系数并加到输出中。

15. `output *= scaler`：将输出值乘以缩放因子。

16. `if abs(self._ki) > 0 and dt > 0:`：如果存在合法的积分系数且时间间隔大于0，则执行以下操作。

17. `self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time`：根据积分项的公式更新积分项。

18. `if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax`：对积分项进行限幅。

19. `output += self._integrator`：将积分项加到输出中。

20. `return output`：返回最终的输出值。

float Vertical(float target_angle, float current_angle, float gyro_x) { float Vetical_PWM; static float error; error += current_angle - target_angle; if(error>+8) error=+8; //积分限幅 if(error<-8) error=-8; //积分限幅 Vetical_PWM = Balance_Param.Angle_PID.kp * (current_angle - target_angle) + Balance_Param.Angle_PID.ki * error + Balance_Param.Angle_PID.kd * (gyro_x); return Vetical_PWM; }

这段代码是一个计算垂直方向控制的函数。它接收目标角度、当前角度和陀螺仪的 X 轴值作为输入，并返回计算得到的垂直方向的 PWM 值。

以下是代码的解释：
- `Vetical_PWM` 是用于存储计算得到的 PWM 值的变量。
- 静态变量 `error` 用于在函数调用之间保持状态，它记录当前角度与目标角度之间的误差。
- `error` 变量通过累加当前角度与目标角度之差来更新，即进行误差积分。
- 如果 `error` 超过 +8 或小于 -8，会进行积分限幅。
- `Vetical_PWM` 根据 PID 控制器的参数和误差值进行计算。其中，KP、KI 和 KD 分别表示比例、积分和微分系数。当前角度与目标角度之差乘以 KP，误差乘以 KI，陀螺仪 X 轴值乘以 KD，然后相加得到最终的 PWM 值。

请注意，代码中使用了一个名为 `Balance_Param` 的结构体或对象来访问 PID 控制器的参数。具体的参数值需要根据实际需求进行设置。