stm32f103c8t6用pid算法控制五路循迹小车

要使用PID算法控制五路循迹小车，首先需要了解PID控制器的原理和使用方法。PID控制器是一种用于控制系统的反馈控制器，可以根据系统的当前状态和目标状态来调整控制输出，使得系统的响应更加稳定和准确。

在控制五路循迹小车时，可以使用PID控制器来调整小车的转向角度，使其能够自动跟随黑线行驶。具体的实现步骤如下：

1. 获取传感器数据：使用五个红外传感器来检测小车当前位置是否在黑线上，并将传感器的输出值转换为数字信号。

2. 计算偏差值：将五个传感器的输出值相加，得到当前位置与黑线的偏差值。偏差值越大，说明小车离黑线越远。

3. 计算PID控制输出：根据偏差值计算PID控制器的输出，其中P代表比例控制，I代表积分控制，D代表微分控制。比例控制可以根据偏差值直接计算出控制输出，积分控制可以消除偏差的累积误差，微分控制可以消除偏差的瞬时变化。

4. 控制小车转向：将PID控制器的输出转换为小车转向角度，控制小车左右轮的转动速度，使其能够自动跟随黑线行驶。

需要注意的是，PID控制器的参数需要根据具体的应用场景进行调整，以达到最佳的控制效果。同时，五路循迹小车的硬件设计和程序实现也需要根据具体情况进行调整和优化。

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stm32f103c8t6用pid算法控制五路循迹小车（无需测速，用直流电机控制）

好的，下面是一个简单的基于STM32F103C8T6的PID算法控制五路循迹小车的示例代码：

#include "stm32f10x.h"

// 定义电机控制引脚
#define MOTOR_1_A_Pin GPIO_Pin_0
#define MOTOR_1_B_Pin GPIO_Pin_1
#define MOTOR_2_A_Pin GPIO_Pin_2
#define MOTOR_2_B_Pin GPIO_Pin_3
#define MOTOR_3_A_Pin GPIO_Pin_4
#define MOTOR_3_B_Pin GPIO_Pin_5
#define MOTOR_4_A_Pin GPIO_Pin_6
#define MOTOR_4_B_Pin GPIO_Pin_7
#define MOTOR_5_A_Pin GPIO_Pin_8
#define MOTOR_5_B_Pin GPIO_Pin_9

// 定义循迹传感器引脚
#define SENSOR_1_Pin GPIO_Pin_10
#define SENSOR_2_Pin GPIO_Pin_11
#define SENSOR_3_Pin GPIO_Pin_12
#define SENSOR_4_Pin GPIO_Pin_13
#define SENSOR_5_Pin GPIO_Pin_14

// PID参数
double kp = 0.5;
double ki = 0.1;
double kd = 0.1;

// 循迹传感器阈值
int threshold = 500;

// 当前偏差
int currentError = 0;

// 上一次偏差
int lastError = 0;

// 积分项
double integral = 0;

// 微分项
double derivative = 0;

// 目标速度（PWM占空比）
int targetSpeed = 100;

// 左右电机PWM值
int pwmLeft = 0;
int pwmRight = 0;

// 初始化GPIO
void initGPIO()
{
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE);
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOB, ENABLE);
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct;
    GPIO_InitStruct.GPIO_Pin = MOTOR_1_A_Pin | MOTOR_1_B_Pin | MOTOR_2_A_Pin | MOTOR_2_B_Pin | MOTOR_3_A_Pin | MOTOR_3_B_Pin | MOTOR_4_A_Pin | MOTOR_4_B_Pin | MOTOR_5_A_Pin | MOTOR_5_B_Pin;
    GPIO_InitStruct.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_PP;
    GPIO_InitStruct.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
    GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct);
    GPIO_InitStruct.GPIO_Pin = SENSOR_1_Pin | SENSOR_2_Pin | SENSOR_3_Pin | SENSOR_4_Pin | SENSOR_5_Pin;
    GPIO_InitStruct.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AIN;
    GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStruct);
}

// 读取循迹传感器值
void readSensors(int *sensorValues)
{
    sensorValues[0] = ADC_GetConversionValue(ADC1);
    sensorValues[1] = ADC_GetConversionValue(ADC2);
    sensorValues[2] = ADC_GetConversionValue(ADC3);
    sensorValues[3] = ADC_GetConversionValue(ADC4);
    sensorValues[4] = ADC_GetConversionValue(ADC5);
}

// 控制电机
void controlMotors(int pwmLeft, int pwmRight)
{
    if (pwmLeft > 0)
    {
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_1_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_1_B_Pin);
        TIM_SetCompare1(TIM1, pwmLeft);
    }
    else if (pwmLeft < 0)
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_1_A_Pin);
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_1_B_Pin);
        TIM_SetCompare1(TIM1, -pwmLeft);
    }
    else
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_1_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_1_B_Pin);
        TIM_SetCompare1(TIM1, 0);
    }

    if (pwmRight > 0)
    {
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_2_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_2_B_Pin);
        TIM_SetCompare2(TIM1, pwmRight);
    }
    else if (pwmRight < 0)
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_2_A_Pin);
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_2_B_Pin);
        TIM_SetCompare2(TIM1, -pwmRight);
    }
    else
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_2_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_2_B_Pin);
        TIM_SetCompare2(TIM1, 0);
    }

    if (pwmLeft > 0)
    {
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_3_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_3_B_Pin);
        TIM_SetCompare3(TIM1, pwmLeft);
    }
    else if (pwmLeft < 0)
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_3_A_Pin);
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_3_B_Pin);
        TIM_SetCompare3(TIM1, -pwmLeft);
    }
    else
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_3_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_3_B_Pin);
        TIM_SetCompare3(TIM1, 0);
    }

    if (pwmRight > 0)
    {
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_4_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_4_B_Pin);
        TIM_SetCompare4(TIM1, pwmRight);
    }
    else if (pwmRight < 0)
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_4_A_Pin);
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_4_B_Pin);
        TIM_SetCompare4(TIM1, -pwmRight);
    }
    else
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_4_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_4_B_Pin);
        TIM_SetCompare4(TIM1, 0);
    }

    if (pwmLeft > 0)
    {
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_5_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_5_B_Pin);
    }
    else if (pwmLeft < 0)
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_5_A_Pin);
        GPIO_SetBits(GPIOA, MOTOR_5_B_Pin);
    }
    else
    {
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_5_A_Pin);
        GPIO_ResetBits(GPIOA, MOTOR_5_B_Pin);
    }
}

// 计算PID控制量
void calculatePID(int *sensorValues)
{
    currentError = 0;
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < 5; i++)
    {
        if (sensorValues[i] > threshold)
        {
            currentError += (i - 2) * sensorValues[i];
            sum += sensorValues[i];
        }
    }
    if (sum == 0)
    {
        currentError = 0;
    }
    else
    {
        currentError /= sum;
    }
    integral += currentError;
    derivative = currentError - lastError;
    lastError = currentError;
    pwmLeft = targetSpeed + kp * currentError + ki * integral + kd * derivative;
    pwmRight = targetSpeed - kp * currentError - ki * integral - kd * derivative;
}

int main(void)
{
    // 初始化GPIO
    initGPIO();

    // 初始化ADC
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1 | RCC_APB2Periph_ADC2 | RCC_APB2Periph_ADC3 | RCC_APB2Periph_ADC4 | RCC_APB2Periph_ADC5, ENABLE);
    ADC_InitTypeDef ADC_InitStruct;
    ADC_InitStruct.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent;
    ADC_InitStruct.ADC_ScanConvMode = ENABLE;
    ADC_InitStruct.ADC_ContinuousConvMode = ENABLE;
    ADC_InitStruct.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_None;
    ADC_InitStruct.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right;
    ADC_InitStruct.ADC_NbrOfChannel = 5;
    ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStruct);
    ADC_Init(ADC2, &ADC_InitStruct);
    ADC_Init(ADC3, &ADC_InitStruct);
    ADC_Init(ADC4, &ADC_InitStruct);
    ADC_Init(ADC5, &ADC_InitStruct);
    ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_10, 1, ADC_SampleTime_55Cycles5);
    ADC_RegularChannelConfig(ADC2, ADC_Channel_11, 1, ADC_SampleTime_55Cycles5);
    ADC_RegularChannelConfig(ADC3, ADC_Channel_12, 1, ADC_SampleTime_55Cycles5);
    ADC_RegularChannelConfig(ADC4, ADC_Channel_13, 1, ADC_SampleTime_55Cycles5);
    ADC_RegularChannelConfig(ADC5, ADC_Channel_14, 1, ADC_SampleTime_55Cycles5);
    ADC_Cmd(ADC1, ENABLE);
    ADC_Cmd(ADC2, ENABLE);
    ADC_Cmd(ADC3, ENABLE);
    ADC_Cmd(ADC4, ENABLE);
    ADC_Cmd(ADC5, ENABLE);
    ADC_ResetCalibration(ADC1);
    ADC_ResetCalibration(ADC2);
    ADC_ResetCalibration(ADC3);
    ADC_ResetCalibration(ADC4);
    ADC_ResetCalibration(ADC5);
    while (ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC1) || ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC2) || ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC3) || ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC4) || ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC5));
    ADC_StartCalibration(ADC1);
    ADC_StartCalibration(ADC2);
    ADC_StartCalibration(ADC3);
    ADC_StartCalibration(ADC4);
    ADC_StartCalibration(ADC5);
    while (ADC_GetCalibrationStatus(ADC1) || ADC_GetCalibrationStatus(ADC2) || ADC_GetCalibrationStatus(ADC3) || ADC_GetCalibrationStatus(ADC4) || ADC_GetCalibrationStatus(ADC5));
    ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC1, ENABLE);
    ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC2, ENABLE);
    ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC3, ENABLE);
    ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC4, ENABLE);
    ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC5, ENABLE);

    // 初始化定时器
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_TIM1, ENABLE);
    TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseStruct;
    TIM_TimeBaseStruct.TIM_Prescaler = 72 - 1;
    TIM_TimeBaseStruct.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up;
    TIM_TimeBaseStruct.TIM_Period = 1000 - 1;
    TIM_TimeBaseStruct.TIM_ClockDivision = TIM_CKD_DIV1;
    TIM_TimeBaseStruct.TIM_RepetitionCounter = 0;
    TIM_TimeBaseInit(TIM1, &TIM_TimeBaseStruct);
    TIM_Cmd(TIM1, ENABLE);
    TIM_OCInitTypeDef TIM_OCInitStruct;
    TIM_OCInitStruct.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM1;
    TIM_OCInitStruct.TIM_OutputState = TIM_OutputState_Enable;
    TIM_OCInitStruct.TIM_OutputNState = TIM_OutputNState_Disable;
    TIM_OCInitStruct.TIM_Pulse = 0;
    TIM_OCInitStruct.TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_High;
    TIM_OCInitStruct.TIM_OCNPolarity = TIM_OCNPolarity_High;
    TIM_OCInitStruct.TIM_OCIdleState = TIM_OCIdleState_Reset;
    TIM_OCInitStruct.TIM_OCNIdleState = TIM_OCNIdleState_Reset;
    TIM_OC1Init(TIM1, &TIM_OCInitStruct);
    TIM_OC2Init(TIM1, &TIM_OCInitStruct);
    TIM_OC3Init(TIM1, &TIM_OCInitStruct);
    TIM_OC4Init(TIM1, &TIM_OCInitStruct);

    while (1)
    {
        int sensorValues[5];
        readSensors(sensorValues);
        calculatePID(sensorValues);
        controlMotors(pwmLeft, pwmRight);
    }
}

这个代码中，我们使用了STM32F103C8T6的定时器和PWM功能来控制电机的转速，使用了STM32F103C8T6的ADC功能来读取循迹传感器的值，并通过PID算法计算出左右电机的PWM值，从而实现对五路循迹小车的控制。

stm32f103c8t6用pid算法写一个五路的循迹小车

首先，需要了解PID控制算法的基本原理。PID控制器是一种常见的控制器，它可以通过测量当前状态和目标状态之间的差异来计算输出信号，从而使系统稳定在目标状态。PID控制器由三部分组成：比例项、积分项和微分项，可以通过调整这三个项的权重来优化控制器的性能。

对于循迹小车，需要使用线性光敏二极管(LDR)传感器来检测车辆的位置，然后使用PID控制器来调整车轮的速度，使车辆沿着轨迹行驶。

以下是一个简单的 PID 控制器的实现示例：

#include <stdint.h>

// PID控制器参数
#define KP 0.5
#define KI 0.2
#define KD 0.1

// PID控制器状态
typedef struct {
  float error;
  float error_sum;
  float error_diff;
  float last_error;
} pid_state_t;

// PID控制器初始化
void pid_init(pid_state_t *pid) {
  pid->error = 0;
  pid->error_sum = 0;
  pid->error_diff = 0;
  pid->last_error = 0;
}

// PID控制器计算输出
float pid_compute(pid_state_t *pid) {
  float output = 0;
  pid->error_diff = pid->error - pid->last_error;
  pid->error_sum += pid->error;
  output = KP * pid->error;
  output += KI * pid->error_sum;
  output += KD * pid->error_diff;
  pid->last_error = pid->error;
  return output;
}

// 检测传感器状态
uint8_t get_sensor_state(void);

int main(void) {
  // 初始化PID控制器
  pid_state_t pid;
  pid_init(&pid);

  // 循迹小车控制循环
  while (1) {
    // 检测传感器状态
    uint8_t sensor_state = get_sensor_state();

    // 计算偏差值
    float error = /* 根据传感器状态计算偏差值 */;

    // 更新PID控制器状态
    pid.error = error;
    float output = pid_compute(&pid);

    // 根据PID输出控制车轮速度
    /* 根据输出控制车轮速度 */
  }
}

在这个示例中，我们使用了一个 `pid_state_t` 结构体来存储 PID 控制器的状态，其中包括当前偏差值、偏差值累加、偏差值差分和上一次偏差值。我们还定义了三个常量 `KP`、`KI` 和 `KD` 来设置比例、积分和微分项的权重。

在循迹小车的控制循环中，我们首先检测传感器状态，然后根据传感器状态计算偏差值。接着，我们更新 PID 控制器的状态，并通过调用 `pid_compute` 函数计算输出值。最后，根据输出值控制车轮速度，使车辆沿着轨迹行驶。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的硬件和传感器进行调整。另外，循迹小车的控制循环还需要考虑避障、转向等因素，需要进一步完善和优化。