robot = Robot(); % 设置机器人初始位置和朝向为(0,1,0°) robot.set(0,1,0); % 设置机器人角度漂移为10° robot.set_steering_drift(10.0 / 180.0 * pi); % Goal: 控制机器人的转向(steering)，机器人的移动距离固定为1，使得100次循环后的机器人的y坐标尽可能靠近0 y_tra = [1]; for ith = 1:100 steering = 0; % 修改这个 robot.move(steering, 1); y_tra(end+1) = robot.y; end times=0:100; plot(times, y_tra); hold on; plot(times, zeros(1, 101)); 对于上述代码补充PID算法。 控制机器人的转向(steering)，机器人的移动距离固定为1，使得100次循环后机器人的y坐标尽可能靠近0

好的，根据您的要求，这里为您补充PID算法：

robot = Robot(); % 设置机器人初始位置和朝向为(0,1,0°)
robot.set(0,1,0);
% 设置机器人角度漂移为10°
robot.set_steering_drift(10.0 / 180.0 * pi); 

% PID控制参数
Kp = 0.2;
Ki = 0.01;
Kd = 0.02;

% 初始化误差和积分误差
error = 0;
integral_error = 0;

% 目标位置
goal = [0, 0];

y_tra = [1];
for ith = 1:100
    % 计算误差
    error = goal(2) - robot.y;
    % 计算积分误差
    integral_error = integral_error + error;
    % 计算微分误差
    derivative_error = error - y_tra(end-1);
    
    % 计算控制量
    steering = Kp * error + Ki * integral_error + Kd * derivative_error;
    
    % 修改这个
    robot.move(steering, 1);
    y_tra(end+1) = robot.y;
end

times=0:100;
plot(times, y_tra); 
hold on; 
plot(times, zeros(1, 101));

在上述代码中，我们首先定义了PID控制器的参数Kp、Ki和Kd，并初始化了误差和积分误差。然后，在每次循环中，我们计算误差、积分误差和微分误差，并根据PID控制器的公式计算控制量。最后，我们根据控制量控制机器人的转向并移动1个单位，同时记录机器人的y坐标。最终，我们绘制出机器人的y坐标随时间的变化曲线，并将其与y=0的直线进行比较，以判断机器人的控制效果。