在大惯性系统中，如何综合应用PID控制和鲁棒控制策略，以实现智能车电机的速度闭环控制？同时，针对弯道行驶的情况，我们应该如何调整速度控制策略以保持车辆稳定？

针对大惯性系统下的智能车电机速度闭环控制，PID和鲁棒控制相结合的方法是实现快速响应和高精度控制的有效策略。PID控制器能够根据比例项、积分项和微分项快速调整输出，以消除系统误差。在实际应用中，由于车体速度对积分项的依赖可能较低，因此在系统设计时可以将PID简化为PD控制器，即仅包含比例和微分两项。

参考资源链接：[飞思卡尔智能车速度控制策略：PID+鲁棒与弯道优化](https://wenku.csdn.net/doc/xqywty16nw?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，比例项(P)负责减小偏差，但过大比例增益会导致系统振荡；微分项(D)则预测未来趋势，增强系统稳定性，但它对噪声敏感，需要适当抑制。在实现PD控制器时，需要通过实验确定比例和微分的参数，以达到系统性能的最优化。

鲁棒控制策略在存在模型不确定性和外部干扰时显得尤为重要。通过设定误差门限，系统可以对异常偏差做出迅速反应，输出更大的控制力度以纠正偏差，保证车速在设定范围内。鲁棒控制算法的引入，能够有效提升控制系统的鲁棒性。

针对弯道行驶情况，速度闭环控制系统需要对速度设定值进行动态调整。在模型车进入弯道前，根据当前车速和预期的弯道速度设定一个低速挡，以保证车辆安全通过。同时，速度设定值与偏差呈线性关系，偏差越大，速度设定值越低，有助于减小模型车在弯道上的摆动幅度。

综合以上策略，智能车电机的速度闭环控制系统应具备以下功能：（1）能够实时监测车速并反馈给控制算法；（2）通过PD控制器和鲁棒控制算法快速调整电机输出；（3）在弯道行驶时，依据车速与预设路径的偏差，动态调整速度设定值以保持车辆稳定。通过这些策略的实施，可以显著提高模型车在各种路况下的性能，尤其是在比赛环境中。

参考资源链接：[飞思卡尔智能车速度控制策略：PID+鲁棒与弯道优化](https://wenku.csdn.net/doc/xqywty16nw?spm=1055.2569.3001.10343)