pid演算法輸出

A. 自動駕駛控制演算法（5）——PID演算法

研究自動駕駛相關資料、文獻時，需以謹慎、批判、懷疑的態度進行。

PID控制模型，全稱為比例、積分、微分控制器，已應用逾百年，許多經典控制理論皆基於此推演。PID由比例單元（Proportional）、積分單元（Integral）和微分單元（Derivative）組成，通過調整增益系數調節輸出特性。

PID演算法公式如下：

比例單元P，處理當前誤差；積分單元I，消除穩態誤差；微分單元D，預見未來趨勢。

以自動駕駛的ACC巡航功能為例，若目標速度為60 km/h，PID控制器需根據車速調整加減速，以保持目標速度。

比例單元P反應當前誤差，積分單元I消除穩態誤差，微分單元D預見未來趨勢，避免頻繁加減速，提升乘坐舒適度。

具體應用PID控制器，需確定P、I、D的系數，通常需通過經驗與實際調試來選取最佳參數，實現理想控制效果。

位置式PID屬於數字PID控制演算法，通過當前系統位置與預期位置的偏差進行控制。

位置式PID的優點是靜態誤差小，缺點是計算量大，可能產生積分飽和問題，影響系統穩定性。

位置PID解決積分飽和問題，僅在誤差反向變化時才進行積分，避免系統長時間處於飽和狀態。

增量式PID適用於執行器需要控制量為增量的情況，不累積誤差，計算量相對較小，但存在靜態誤差。

積分分離式PID結合了P、I、D的特性，依據誤差大小動態調整積分項權重，減少超調，提高控制性能。

變速積分PID進一步優化積分項權重，動態響應誤差大小，提高控制系統的適應性。

低通濾波器用於抑制微分控制的高頻干擾，保持系統穩定性，適用於波動頻率較高的場合。

微分先行PID適用於目標位置發生階躍變化的情況，降低高頻抖動，提高控制性能。

微分部分引入一階慣性濾波器，進一步降低微分控制的不穩定影響。

死區控制PID抑制控制器輸出量的量化導致的連續振盪，提高系統穩定性，但也可能導致滯後。

積分梯形積分方法用於減小余差，提高運算精度，但可能會延長控制曲線到達預期值的時間。

在實際應用中，PID控制演算法用於軌跡跟蹤，規劃模塊輸出參考軌跡，控制器則依據橫向跟蹤誤差進行控制，通過增加差分控制器D降低航向角變化速度，增加積分控制器I修正系統性偏差，實現車輛軌跡的穩定跟蹤。

通過整合PID控制演算法與車輛模型，可以有效提升自動駕駛系統的性能，實現精準的軌跡跟蹤與控制。

B. PID演算法的輸出是什麼，0到1之間

這個不一定，pid演算法是控制器用於控制的一種演算法。控制器的輸出范圍一般後面執行機構的輸入范圍一致。

比如你的控制對象為spwm的幅值，你的執行機構為igbt。那麼控制器經過pid演算法的輸出為0到1的調制度。而執行機構在該調制度的輸入下對應的有一個spwm的幅值。而該幅值經過檢查機構的檢測和給定的spwm幅值做比較，二者之差再作為控制器的輸入。從而形成一個閉環控制結構。結構圖如下：