pid路径跟踪的python代码

下面是一个简单的Python代码示例，用于跟踪进程的PID路径：

import psutil

def get_pid_path(pid):
    try:
        process = psutil.Process(pid)
        return process.exe()
    except psutil.Error:
        return None

def get_pid_path_trace(pid):
    trace = []
    while pid:
        path = get_pid_path(pid)
        if path:
            trace.append(path)
        parent_pid = psutil.Process(pid).ppid()
        if parent_pid == pid:
            break
        pid = parent_pid
    return trace[::-1]

pid = 1234 # 要跟踪的PID
trace = get_pid_path_trace(pid)
print(trace)

上述代码中，`get_pid_path()`函数用于获取给定PID的可执行文件路径，`get_pid_path_trace()`函数用于追踪给定PID的路径，并返回一个从根到给定PID的路径列表。最后一个示例展示了如何使用这两个函数来获取PID路径跟踪。

相关问题

pid路径跟踪matlab代码

以下是一个简单的PID控制器的MATLAB代码，包括路径跟踪：

% 定义路径
path = [0 0; 1 1; 2 0; 3 1; 4 0; 5 1];

% 定义PID参数
Kp = 1;
Ki = 0.1;
Kd = 0.5;

% 初始化变量
dt = 0.1;
goal_radius = 0.1;
integral = 0;
last_error = 0;

% 循环运行
for i = 1:size(path, 1)
    goal = path(i, :);
    while norm(goal - current_position) > goal_radius
        % 计算误差并更新积分项和微分项
        error = goal - current_position;
        integral = integral + error * dt;
        derivative = (error - last_error) / dt;
        last_error = error;
        
        % 计算控制量
        control = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative;
        
        % 更新机器人状态
        % ...
        
        % 可视化机器人运动
        % ...
    end
end

其中，`path`是给定的路径，`Kp`、`Ki`和`Kd`是PID控制器的参数，`dt`是每次迭代的时间步长，`goal_radius`是设定的到达目标点的半径。在每次循环中，机器人会不断计算误差并更新PID控制器的积分项和微分项，最终计算出控制量，并根据控制量更新机器人的状态。同时，机器人的运动轨迹也可以可视化出来，便于观察机器人的实时运动情况。

汽车的pid路径跟踪matlab代码

下面是一个简单的PID路径跟踪MATLAB代码示例：

% 路径跟踪PID控制代码
clear all; close all; clc;

% 定义路径
path = [0 0; 10 20; 20 15; 30 30; 40 20; 50 35; 60 25];

% PID参数
kp = 1.2; kd = 0.1; ki = 0.01;

% 定义初始状态
x = 0; y = 0; theta = 0;
v = 5; % 汽车速度

% 定义误差积分和误差微分
e_sum = 0; e_diff = 0;

% 循环路径
for i=1:size(path,1)-1
    
    % 计算目标角度
    target_angle = atan2(path(i+1,2)-path(i,2),path(i+1,1)-path(i,1));
    
    % 计算误差
    e = target_angle - theta;
    
    % 计算误差积分和误差微分
    e_sum = e_sum + e;
    e_diff = e - e_diff;
    
    % 计算控制量
    control = kp*e + kd*e_diff + ki*e_sum;
    
    % 更新状态
    x = x + v*cos(theta);
    y = y + v*sin(theta);
    theta = theta + control;
    
    % 绘制路径和汽车
    plot(path(:,1),path(:,2),'-');
    hold on;
    plot(x,y,'ro');
    axis([0 70 0 40]);
    drawnow;
    hold off;
end

在这个示例中，我们定义了一个简单的路径，并使用PID控制来跟踪路径。我们计算目标角度和误差，并使用PID公式计算控制量。然后，我们更新汽车的状态，并绘制路径和汽车。注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和控制策略。