帮我找一个利用STM标准库写的PID小车控制实验的博客

以下是一篇利用STM标准库写的PID小车控制实验的博客，供您参考：[STM32F103C8T6小车PID控制实验](https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/114203206)

博客中详细介绍了硬件和软件的搭建过程，包括STM32F103C8T6开发板的配置、PWM输出的设置、超声波测距模块的接线和配置、PID控制算法的编写等等。同时，作者还提供了完整的代码和电路图，方便读者进行参考和实验。

相关问题

帮我找一个利用STM标准库写的PID小车控制实验

好的，以下是一个利用STM32标准库写的PID小车控制实验。

硬件需求：
- STM32F103C8T6开发板
- L298N电机驱动模块
- HC-SR04超声波模块
- 2个电机
- 4个轮子
- 电池组

软件需求：
- Keil MDK-ARM开发环境
- STM32标准库

首先，需要配置定时器和PWM输出，以便于控制电机的速度。这里以定时器3和PWM2通道、PWM3通道为例：

// 定时器3初始化
TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseStructure;
TIM_TimeBaseStructure.TIM_Period = 1000 - 1;   // 定时器周期，1ms
TIM_TimeBaseStructure.TIM_Prescaler = 72 - 1;   // 定时器预分频系数，72MHz
TIM_TimeBaseStructure.TIM_ClockDivision = 0;
TIM_TimeBaseStructure.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up;
TIM_TimeBaseInit(TIM3, &TIM_TimeBaseStructure);

// PWM2通道初始化
TIM_OCInitTypeDef TIM_OCInitStructure;
TIM_OCInitStructure.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM1;
TIM_OCInitStructure.TIM_OutputState = TIM_OutputState_Enable;
TIM_OCInitStructure.TIM_Pulse = 0;   // 初始占空比为0
TIM_OCInitStructure.TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_High;
TIM_OC2Init(TIM3, &TIM_OCInitStructure);

// PWM3通道初始化
TIM_OCInitStructure.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM1;
TIM_OCInitStructure.TIM_OutputState = TIM_OutputState_Enable;
TIM_OCInitStructure.TIM_Pulse = 0;   // 初始占空比为0
TIM_OCInitStructure.TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_High;
TIM_OC3Init(TIM3, &TIM_OCInitStructure);

// 启动定时器3
TIM_Cmd(TIM3, ENABLE);

然后，需要编写PID算法来控制小车的速度和方向。这里以位置式PID为例：

float setPoint = 0;   // 设定值
float actualPoint = 0;   // 实际值
float P = 0, I = 0, D = 0;   // PID参数
float lastError = 0, sumError = 0;   // 上一次误差和误差积分

void PID_Control(float setPoint, float actualPoint) {
  float error = setPoint - actualPoint;
  P = error;
  sumError += error;
  I = sumError;
  D = error - lastError;
  lastError = error;
  float output = P * kP + I * kI + D * kD;   // 输出值
  if (output > 500) output = 500;   // 防止输出超过范围
  if (output < -500) output = -500;
  if (output > 0) {
    TIM_SetCompare2(TIM3, output);   // 设置左电机PWM输出
    TIM_SetCompare3(TIM3, 0);   // 设置右电机PWM输出
  } else {
    TIM_SetCompare2(TIM3, 0);   // 设置左电机PWM输出
    TIM_SetCompare3(TIM3, -output);   // 设置右电机PWM输出
  }
}

接下来，需要编写超声波测距函数，以便于获取小车到障碍物的距离。这里以PA0和PA1引脚连接的超声波模块为例：

float getDistance(void) {
  // 发送10us的高电平脉冲
  GPIO_SetBits(GPIOA, GPIO_Pin_0);
  delay_us(10);
  GPIO_ResetBits(GPIOA, GPIO_Pin_0);

  // 等待输入引脚变为高电平
  while (!GPIO_ReadInputDataBit(GPIOA, GPIO_Pin_1));
  uint32_t start = TIM_GetCounter(TIM2);

  // 等待输入引脚变为低电平
  while (GPIO_ReadInputDataBit(GPIOA, GPIO_Pin_1));
  uint32_t end = TIM_GetCounter(TIM2);

  // 计算距离，单位为厘米
  return (float)(end - start) / 58.0;
}

最后，在主函数中调用PID_Control和getDistance函数即可控制小车运动：

int main(void) {
  // 初始化定时器和PWM输出
  // ...

  // 初始化超声波模块
  // ...

  // 循环控制小车运动
  while (1) {
    float distance = getDistance();   // 获取距离
    if (distance < 20) {
      PID_Control(0, actualPoint);   // 障碍物在前方，停止小车
    } else {
      PID_Control(50, actualPoint);   // 将设定值设置为50cm
    }
    delay_ms(20);   // 延时20ms
  }
}

其中，delay_ms和delay_us函数是自己编写的延时函数，可以通过调用HAL库中的延时函数实现。

给我写一个基于STM32pid控制小车算法

首先，需要确定小车的控制方式，例如采用差速驱动或是轮式驱动。这里我们假设采用差速驱动，即左右轮的速度可以独立控制。

接下来，我们需要设计PID控制算法，使得小车可以跟随设定的路径行驶。PID控制算法是一种经典的控制方法，可以通过调节三个控制参数（比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd）来达到稳定、快速的控制效果。

具体实现过程如下：

1.读取小车当前位置和目标位置，并计算出误差。

2.将误差输入PID控制器中，根据PID算法计算出控制量。

3.将控制量转换成左右轮的速度差，控制小车行驶。

4.不断循环上述过程，直到小车到达目标位置。

以下是基于STM32的PID控制算法代码示例：

#include "pid.h"

#define KP 0.1 //比例系数
#define KI 0.02 //积分系数
#define KD 0.01 //微分系数

float error, prior_error, integral, derivative, output;
float set_point = 0; //设定值，即目标位置
float current_point = 0; //当前位置
float left_speed = 0, right_speed = 0; //左右轮速度

//PID控制器计算函数
void PID_Calculate()
{
//计算误差
error = set_point - current_point;

//计算积分项
integral += error;

//计算微分项
derivative = error - prior_error;

//计算输出量
output = KP * error + KI * integral + KD * derivative;

//更新先前误差
prior_error = error;

//将输出量转换成左右轮速度差
left_speed = 0.5 * (1 + output) * MAX_SPEED;
right_speed = 0.5 * (1 - output) * MAX_SPEED;

//控制小车行驶
//...
}

其中，MAX_SPEED为小车最大速度，可以根据实际情况进行调整。

需要注意的是，PID控制算法可能会存在系统不稳定、饱和等问题，需要进行合理的参数调节和防护措施。另外，小车的传感器精度、控制器运算速度等因素也会对控制效果产生影响，需要结合实际情况进行优化。