matlab下pid模糊控制小车走直线代码

下面是一个简单的MATLAB代码示例，实现PID模糊控制小车走直线的功能。

% 设置PID参数
Kp = 0.2; % 比例系数
Ki = 0.01; % 积分系数
Kd = 0.1; % 微分系数

% 设置模糊控制器
fis = readfis('直线行驶.fis'); % 读取模糊逻辑控制器

% 设置小车运动模型
v = 5; % 小车速度
L = 1; % 小车轮距
dt = 0.1; % 时间间隔
x = 0; % 初始位置
theta = 0; % 初始角度

% 设置目标直线
x_goal = 20; % 直线终点位置

% 初始化误差及控制量
e = 0;
e_last = 0;
e_sum = 0;
delta = 0;

% 开始控制
while abs(x-x_goal) > 0.1 % 当距离目标直线小于0.1时停止控制
    % 计算误差
    e = x_goal - x;
    e_sum = e_sum + e*dt;
    e_diff = (e - e_last)/dt;
    e_last = e;
    
    % PID控制
    u_pid = Kp*e + Ki*e_sum + Kd*e_diff;
    
    % 模糊控制
    u_fuzzy = evalfis(fis, [e e_diff]);
    
    % 综合控制量
    delta = 0.5*u_pid + 0.5*u_fuzzy;
    
    % 更新小车位置和角度
    x = x + v*cos(theta)*dt;
    theta = theta + v*tan(delta)/L*dt;
    
    % 可视化
    plot(x,0,'ro','MarkerSize',10,'MarkerFaceColor','r');
    hold on;
    plot([x x+cos(theta)],[0 sin(theta)],'k-');
    hold off;
    axis([0 30 -5 5]);
    drawnow;
end

这个代码实现了PID控制和模糊控制的结合，控制小车走直线。其中，PID控制是根据误差、误差积分和误差微分来计算控制量，模糊控制是根据模糊逻辑控制器来计算控制量。最终，综合两种控制方法的结果，得到最终的控制量。控制量再被用来更新小车的位置和角度，从而实现小车走直线的控制。