simulink差速避障小车pid

### Simulink 中实现差速避障小车 PID 控制

#### 1. 建立模型框架
在 MATLAB/Simulink 环境下创建一个新的仿真模型文件。此模型应包含传感器输入、控制器逻辑以及执行器输出三个主要部分。

对于差速避障小车而言，感测模块负责获取环境数据并将其传递给中央处理器（即单片机），后者依据接收到的数据计算出必要的控制指令来规避障碍物[^2]。因此，在Simulink中模拟这一过程时，可以构建类似的结构化设计思路。

#### 2. 添加 PID 控制器组件
为了实现精确的速度调节和平稳转弯功能，可以在 Simulink 库浏览器里找到 "Continuous" 或者专门针对离散系统的 "Discrete-Time Integrator" 类型下的 PID Controller 模块，并拖放到工作区内的适当位置作为核心调控单元之一[^1]。

% 创建PID控制器对象
pidController = pid(0, 5, 0); % Kp=0 Ki=5 Kd=0 的PI控制器实例

#### 3. 配置传感器与执行器接口
根据实际应用场景的需求定义虚拟世界的物理特性参数，比如轮子半径、底盘宽度等几何尺寸信息；同时也要考虑电机响应特性和编码器分辨率等因素的影响。这些都将影响到最终形成的数学表达式的准确性及其对应的算法实现方式。

当遇到前方有物体阻挡路径的情况时，系统会触发特定条件判断语句，进而改变原本设定好的前进方向或停止移动直至危险解除为止。

#### 4. 设定反馈机制
引入误差信号 e(t)=r(t)-y(t)，其中 r(t) 表示期望轨迹而 y(t) 则代表当前状态量。通过不断监测两者之间的差异程度来进行动态调整直到满足预设精度范围内为止。这一步骤通常涉及到对原有架构做出细微改动以便更好地适应实际情况变化的要求。

errorSignal = desiredPosition - currentPosition;

#### 5. 调试优化性能表现
完成上述基本搭建之后便进入了最为重要的调试环节。借助于内置工具箱所提供的多种辅助手段如 Scope 波形显示窗口可以帮助观察内部变量随时间演化的趋势特征；另外还可以利用 Parameter Estimation 功能快速定位最优解区间范围从而加快收敛速度提高整体效率水平。