PID及其衍生算法，是目前工業(yè)應(yīng)用最為廣泛的算法之一，是當(dāng)之無愧的萬能算法！

對(duì)于研發(fā)人員來講，熟練掌握了PID算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程，就足夠應(yīng)對(duì)一般的研發(fā)問題了。

PID概念

PID是比例(Proportional)、積分(Integral)、微分(Derivative)的縮寫，將偏差的比例、積分、微分通過線性組合構(gòu)成控制量，用這一控制量對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制。

PID的控制流程簡(jiǎn)單到不能再簡(jiǎn)單，如圖1所示：

圖1：PID控制流程

通過這張流程圖，我們可以看到PID也是反饋控制，在PID控制中：

1.

第一步

根據(jù)反饋值和期望值求出誤差，比如軌跡跟蹤控制中，這個(gè)誤差就是車輛當(dāng)前位置和期望路徑之間的距離；

2.

第二步

求出誤差之后，再根據(jù)這個(gè)誤差值進(jìn)行比例、積分和微分三項(xiàng)的計(jì)算，其中K p ，Ki和Kd分別是這三項(xiàng)的系數(shù)，表示這三項(xiàng)對(duì)輸出控制量的影響的比重。

3.

第三步

最后將計(jì)算出來的比例、積分和微分三項(xiàng)進(jìn)行求和，就得到最后輸出的控制量了。

PID的結(jié)構(gòu)是可以靈活改變的，因?yàn)楦鶕?jù)實(shí)際情況，比例、積分、微分三項(xiàng)并不是都需要發(fā)揮作用的，所以PID控制器又往往可以變成P控制器和PD控制器。

接下來我們以軌跡跟蹤為例來分別討論：比例、積分、微分這三項(xiàng)的意義。

P概念

考慮一個(gè)簡(jiǎn)單的情況，假設(shè)我們希望自動(dòng)駕駛小車沿著圖中的路線行駛，但小車在如圖2所示的位置，那么需要轉(zhuǎn)多少度呢？

圖2：小車初始位置

如果我們給其輸入一個(gè)固定的值來轉(zhuǎn)向，那么小車的軌跡將會(huì)圖3中所示：小車會(huì)沿著車道中心線走蛇形曲線。

圖3：固定值轉(zhuǎn)向的小車行駛軌跡

顯然，如果我們坐在這樣的車上，一定會(huì)非常不舒服，因此駕駛技術(shù)嫻熟的老司機(jī)在變道或是轉(zhuǎn)向時(shí)，會(huì)一直調(diào)整方向盤，偏差大的時(shí)候轉(zhuǎn)動(dòng)更多的角度，偏差小的時(shí)候，則轉(zhuǎn)角少一點(diǎn)。

PI中的P控制，也稱為比例控制，就是根據(jù)不同的偏差輸出不同的控制信號(hào)。控制器的輸出和輸入成正比，只要偏差出現(xiàn)，就能及時(shí)地產(chǎn)生與它成比例的控制信號(hào)，如下圖所示。

圖4：比例控制

在軌跡跟蹤控制的這個(gè)例子中可以用這個(gè)式子來表達(dá)：

steering=K p .e(t)

其中的e(t)就是期望值和反饋值的偏差，在這里指的是 車輛偏離期望路徑的距離 ，Kp就是比例控制的系數(shù)，通常稱為 比例參數(shù) 。

我們可以這樣理解： 方向盤應(yīng)該轉(zhuǎn)動(dòng)的角度是車輛偏離當(dāng)前車道的距離的倍數(shù)，這個(gè)倍數(shù)就是Kp 。

在P控制中系數(shù)Kp會(huì)直接影響實(shí)際的控制效果。在合理的數(shù)值范圍內(nèi)，Kp越大控制的效果越好，小車會(huì)越快的回到期望路徑附近，對(duì)比如圖5所示。

圖5：不同Kp時(shí)小車行駛軌跡

但是，如果小車本身的位置距離期望路徑很遠(yuǎn)，并且Kp又比較大的時(shí)候，就會(huì)出現(xiàn)車輛失控的情況，如圖6所示：

圖6：Kp過大時(shí)車輛失控

如果單純地使用比例控制，小車可能會(huì)不停的穿越期望路徑，并且來回調(diào)整，并不能穩(wěn)穩(wěn)地按照車道中心線行駛。在控制領(lǐng)域中，稱這種現(xiàn)象為“ 超調(diào) ”。

PD概念

這樣看來PD控制好像已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)較好的控制效果了，但這只是對(duì)于正常的情況，當(dāng)環(huán)境存在擾動(dòng)的時(shí)候。

比如說路面不平，車輛在受到外力作用下發(fā)生輕微偏移之后，由于比例控制傾向于向車道中心線方向運(yùn)動(dòng)，而微分控制則希望抵消這種傾向，這時(shí)候就可能造成車輛行駛路線與期望路徑之間有一個(gè)持續(xù)的偏差（如圖7所示），從而使得車輛始終無法沿著期望路徑行駛，這種偏差我們稱作“ 穩(wěn)態(tài)誤差 ”。

圖7：小車受擾動(dòng)后產(chǎn)生偏移后的軌跡

為了消除穩(wěn)態(tài)誤差，我們需要再引入一項(xiàng)—— 積分項(xiàng) 。我們同樣把偏差的積分乘以一個(gè)系數(shù)K i ，加入到比例微分控制的表達(dá)式中去：

那么現(xiàn)在的控制輸出就變成了比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)的和的形式，現(xiàn)在控制器就由PD控制器變成了PID控制器，也就是比例、積分、微分控制器。

積分控制其實(shí)很好理解，穩(wěn)態(tài)誤差持續(xù)一段時(shí)間后，車輛的真實(shí)軌跡跟期望路徑會(huì)形成一個(gè)長條形的區(qū)域。這個(gè)區(qū)域可以稱之為累積誤差****。

這個(gè)累積誤差，實(shí)際上是長條形區(qū)域的面積，而這個(gè)區(qū)域的面積就可以用偏差的積分來表示。

加入積分項(xiàng)以后，控制函數(shù)會(huì)盡可能使車輛實(shí)際運(yùn)行軌跡的積分盡可能小（也就是使車輛實(shí)際運(yùn)行軌跡和期望路徑之間形成的形狀的面積盡可能小），那么也就能夠?qū)崿F(xiàn)消除穩(wěn)態(tài)誤差了。

現(xiàn)在我們需要調(diào)節(jié)的系數(shù)變成三個(gè)了，同樣的，這里的積分項(xiàng)系數(shù)Ki的大小也會(huì)影響整個(gè)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，如圖8所示：

圖8：圖不同Ki時(shí)小車行駛軌跡

如果Ki過大，控制器會(huì)變得不穩(wěn)定，因?yàn)檎５目刂破鞑▌?dòng)會(huì)被夸大。

如果Ki太小，又會(huì)使控制的車輛脫離穩(wěn)態(tài)誤差需要較長的時(shí)間，這在某些情況下勢(shì)必會(huì)使車輛處于一個(gè)危險(xiǎn)的境況。

只有當(dāng)Ki恰到好處時(shí)，車輛才能快速接近理想軌跡

總結(jié)

我們同時(shí)考慮了車輛的偏離程度、向期望路徑靠攏快慢、持續(xù)偏離誤差三個(gè)因素來控制車輛實(shí)現(xiàn)軌跡跟蹤，這就是比例-積分-微分控制（PID）。

這是用車輛軌跡跟蹤的案例來進(jìn)行解釋的，我們?cè)倏偨Y(jié)PID的每一個(gè)環(huán)節(jié)：

比例控制的作用是根據(jù)偏差的大小，使控制量向減少偏差的方向變化，控制作用的強(qiáng)弱取決于比例系數(shù)K p ，Kp越大控制越強(qiáng)，但是過大的Kp會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)震蕩，產(chǎn)生“超調(diào)”，破壞系統(tǒng)穩(wěn)定性。

微分控制的作用是根據(jù)偏差的變化速率，阻止偏差的變化。有助于減小超調(diào)量，克服震蕩，使系統(tǒng)趨于穩(wěn)定。

而積分控制能夠消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，同時(shí)也能夠促進(jìn)控制量向減少偏差的方向變化。

選擇合適的K p ，Kd和Ki是使用PID控制器的關(guān)鍵，而三個(gè)參數(shù)的值需要通過不斷嘗試、調(diào)整并結(jié)合實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行確定。