飞思卡尔智能车速度控制：PID与鲁棒算法详解

飞思卡尔常用算法主要集中在电机控制策略上，特别是针对智能汽车软件设计中的速度控制。这部分内容主要分为以下几个部分： 1. 直流电机控制策略：由于智能汽车车体速度受大惯性影响，电机输出与实际速度不成正比，启动时电机功率大但速度慢，行驶平稳时电机功率可能较小。因此，采用闭环控制，如PID（比例-积分-微分）算法，对电机输出进行精确控制。PID控制通过比例、积分和微分项来调整电机输出，以实时减小误差，适应大惯性系统的特性。 - PID公式： U(k+1) = U(K) + P1 * e(k) + P2 * (e(k) - e(k-1)) + P3 * ((e(k) - e(k-1)) - (e(k-1) - e(k-2))) - 为了避免大误差导致电机过度反应，引入了鲁棒控制，即设定误差门限，当误差超过阈值时采用大输出控制，快速减小误差至所需范围。 2. 弯道速度控制：在智能汽车进入弯道时，出于稳定性和操控性的考虑，需要进行减速控制。减速策略是基于原直道速度设定值的减小，确保车辆能安全入弯。此外，弯道过后还需维持稳定的行驶姿态，这就要求对速度进行精细管理，以减少车身摆动。 3. PD控制：由于车体速度本身具有大的积分环节特性，实际应用中可能会选择去掉积分项，仅保留比例和微分项，形成PD控制，以提高控制效率和响应速度。 电机控制策略在整个智能汽车系统中起着至关重要的作用，直接影响车辆性能和比赛表现。通过对速度的有效控制，模型车可以在最短的时间内以最佳状态完成比赛。这部分内容不仅涉及理论知识，还包括实践经验的积累和对动态环境的适应能力。