智能汽车电机控制策略：PID与鲁棒控制结合

"本资料涉及飞思卡尔智能汽车竞赛中的电机控制算法，包括PID与鲁棒控制的结合应用，以及弯道速度控制策略。" 在智能汽车软件设计中，电机控制是至关重要的部分，它直接影响到车辆的性能和比赛结果。飞思卡尔所有算法中，电机控制策略主要针对的是直流电机，因为车体速度作为一个大惯性的被控对象，其控制需要采用闭环方式以确保良好的速度调节。在车轮与地面无打滑的情况下，车体速度与后轮转速成正比，因此常通过光电码盘来检测后轮转速以实现精确控制。 在控制算法的选择上，由于系统存在时间滞后，采用了PID（比例-积分-微分）控制器与鲁棒控制相结合的方法。PID控制器的公式包含积分项、比例项和微分项，其中积分项有助于消除稳态误差，比例项快速响应误差，微分项则能预见误差变化趋势，减少超调。然而，考虑到车体速度的积分特性，实际应用中可省略积分项，采用PD控制。 在加减速过程中，引入了"棒棒控制"，这是一种简化版的预测控制，通过调整下一时刻的控制量来平滑加减速过程。公式11表示了PID控制的计算方法，其中U(k+1)是下一时刻的控制量，U(k)是当前控制量，e(k)是当前误差，P1, P2, P3分别是比例、积分和微分系数。 鲁棒控制则用于处理不确定性或干扰，当误差较大时，通过增大控制输出使误差迅速减小至预设范围内。这种策略保证了在面对电池电量变化、车体重量等因素影响时，系统仍能保持稳定。 在弯道速度控制方面，考虑到安全和稳定性，模型车在入弯时会自动降低速度。减速策略是在直道速度基础上设定一个较低的弯道速度，确保安全过弯。同时，出弯后为了保持良好的行驶姿态和减少摆动，需要逐步恢复速度，这需要精确的控制算法来动态调整。 飞思卡尔智能汽车的电机控制算法融合了PID与鲁棒控制的精华，以适应复杂的行驶条件，实现高效、稳定的车速控制，特别是弯道驾驶中的动态调整，确保模型车在比赛中展现出最佳性能。这些算法的设计和实现是智能汽车技术中的关键技术，对提升比赛成绩有着决定性作用。