文章目录

参考资料
1. PID控制原理
- 1.1 基本概念
- 1.2 数字 PID 控制算法
- - 1. 位置式PID
  - - python代码实现
  - 2. 增量式PID
  - - python代码实现
2. 车辆横向跟踪误差
3. PID实现轨迹跟踪
后记

参考资料

轨迹跟踪PID控制
PID控制概述
PID控制器开发笔记

1. PID控制原理

1.1 基本概念

PID( Proportional Integral Derivative)是工业应用最为广泛的控制器。学习过控制理论的同学对它一定不陌生（毕竟调参这事可以记一辈子呢~~）。

PID控制器（比例-积分-微分控制器），由比例单元（Proportional）、积分单元（Integral）和微分单元（Derivative）组成。可以透过调整这三个单元的增益KpK_{p}Kp，KiK_{i}Ki和KdK_{d}Kd来调定其特性。

PID算法可以用下式表示：
u(t)=Kpe(t)+Ki∫0te(τ)dτ+Kdddte(t)=Kp[e(t)+1Ti∫0te(τ)dτ+Tdddte(t)](1)\tag{1} \begin{matrix} \mathrm{u}(t)&=K_{p} e(t)+K_{i} \int_{0}^{t} e(\tau) d \tau+K_{d} \frac{d}{d t} e(t)\\ &=K_{p} \left[e(t)+\frac{1}{T_i}\int_{0}^{t} e(\tau) d \tau+T_{d} \frac{d}{d t} e(t)\right] \end{matrix} u(t)=Kpe(t)+Ki∫0te(τ)dτ+Kddtde(t)=Kp[e(t)+Ti1∫0te(τ)dτ+Tddtde(t)](1)
其中

KpK_{p}Kp : 比例增益，是调适参数
KiK_{i}Ki : 积分增益，也是调适参数
KdK_{d}Kd : 微分增益，也是调适参数
TiT_iTi：积分时间常数
TdT_dTd：微分时间常数
eee : 误差=设定值 (SP)−(\mathrm{SP})-(SP)− 当前值( PV)\mathrm{PV})PV)
ttt : 当前时间
τ\tauτ : 积分变数，数值从 0 到目前时间 ttt

当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。

任何闭环控制系统的首要任务是要稳（稳定）、准（准确）、快（快速）的响应命令。PID的主要工作就是如何实现这一任务。

PID控制器的比例单元 ( P) 、积分单元(I)和微分单元(D)分别对应目前误差、过去累计误差及未来误差。若是不知道受控系统的特性，一般认为PID控制器是最适用的控制器.

增大比例环节将加快系统的响应，它的作用于输出值较快，但不能很好稳定在一个理想的数值，不良的结果是虽较能有效的克服扰动的影响，但有余差出现，过大的比例系数会使系统有比较大的超调，并产生振荡，使稳定性变坏。
积分环节能在比例的基础上消除余差，它能对稳定后有累积误差的系统进行误差修整，减小稳态误差。
微分环节具有超前作用，对于具有容量滞后的控制通道，引入微分参与控制，在微分项设置得当的情况下，对于提高系统的动态性能指标，有着显著效果，它可以使系统超调量减小，减小震荡，稳定性增加，动态误差减小。

在调整的时候，我们要做的任务就是在系统结构允许的情况下，在这三个参数之间权衡调整，达到最佳控制效果，实现稳、准、快的控制特点。

在实际应用中，主要有以下不足：

1. 在实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定，难以建立精确的数学模型，常规的PID控制器不能达到理想的控制效果；

2. 在实际生产现场中，由于受到参数整定方法烦杂的困扰，常规PID控制器参数往往整定不良、效果欠佳，对运行工况的适应能力很差。

1.2 数字 PID 控制算法

在实际计算机实现时，由于计算机控制是一种采样控制，它只能根据采样时刻的偏差计算控制量，而不能像模拟控制那样连续输出控制量，进行连续控制，所以实现的是离散形式的PID，即数字PID控制算法

1. 位置式PID

位置式PID是当前系统的实际位置，与你想要达到的预期位置的偏差，进行PID控制

设采样时间为 TTT ，公式(1)中的积分项可以用下式近似
∫0te(τ)dτ=T∑j=0kej\int_{0}^{t} e(\tau) d \tau=T\sum_{j=0}^{k} e_j ∫0te(τ)dτ=Tj=0∑kej
微分项可近似为(后向差分法)
de(t)dt=ek−ek−1T\frac{d e\left(t\right)}{d t}=\frac{e_k-e_{k-1}}{T} dtde(t)=Tek−ek−1

故公式(1)化为
uk=Kp{ek+TTi∑j=0kej+TdT[ek−ek−1]}=Kpek+Ki∑j=0kej+Kd[ek−ek−1](2)\tag{2} \begin{matrix} u_k&=K_{p}\left\{e_k+\frac{T}{T_i} \sum_{j=0}^{k} e_j+\frac{T_{d}}{T}[e_k-e_{k-1}]\right\}\\ &=K_{p} e_k+K_{i} \sum_{j=0}^{k} e_j+K_{d}[e_k-e_{k-1}] \end{matrix} uk=Kp{ek+TiT∑j=0kej+TTd[ek−ek−1]}=Kpek+Ki∑j=0kej+Kd[ek−ek−1](2)

当采样时间足够小时，能够获得最够精确的结果，离散控制过程与连续过程非常接近。

位置式PID在积分项达到饱和时,误差仍然会在积分作用下继续累积，一旦误差开始反向变化，系统需要一定时间从饱和区退出，所以在u(k)u(k)u(k)达到最大和最小时，要停止积分作用，并且要有积分限幅和输出限幅。

一般采用抗积分饱和算法，其思路就是：如果上一次的输出控制量超过了饱和值，饱和值为正，则这一次只积分负的偏差，饱和值为负，则这一次只积分正的偏差，从而避免系统长期留在饱和区！

python代码实现

class PID_posi:"""位置式实现"""def __init__(self, k=[1., 0., 0.], target, upper, lower):self.kp, self.ki, self.kd = kself.e = 0  # errorself.pre_e = 0  # previous errorself.sum_e = 0  # sum of errorself.target = target  # targetself.upper_bound = upper    # upper bound of outputself.lower_bound = lower    # lower bound of outputdef set_target(self, target):self.target = targetdef set_k(self, k):self.kp, self.ki, self.kd = kdef set_bound(self, upper, lower):self.upper_bound = upperself.lower_bound = lowerdef cal_output(self, obs):   # calculate outputself.e = self.target - obsu = self.e * self.kp + self.sum_e * \self.ki + (self.e - self.pre_e) * self.kdif u < self.lower_bound:u = self.lower_boundelif u > self.upper_bound:u = self.upper_boundself.pre_e = self.eself.sum_e += self.e# print(self.sum_e)return udef reset(self):# self.kp = 0# self.ki = 0# self.kd = 0self.e = 0self.pre_e = 0self.sum_e = 0# self.target = 0def set_sum_e(self, sum_e):self.sum_e = sum_e

2. 增量式PID

增量式 PID 是指数字控制器的输出只是控制量的增量∆uk∆u_k∆uk 。当执行机构需要的控制量是增量，而不是位置量的绝对数值时，可以使用增量式 PID 控制算法进行控制。

增量式 PID 控制算法公式为：
Δuk=uk−uk−1=Kp(ek−ek−1)+Kiek+Kd(ek−2ek−1+ek−2)=Kp(ek−ek−1+TTiek+Tdek−2ek−1+ek−2T)=Kp(1+TTi+TdT)ek−Kp(1+2TdT)ek−1+KpTdTek−2)=Aek+Bek−1+Cek−2其中 A=Kp(1+TTi+TdT)B=Kp(1+2TdT)C=KpTdT(3)\tag{3} \begin{aligned} \Delta u_{k}&=u_{k}-u_{k-1}\\ &=K_p\left(e_k-e_{k-1}\right)+K_ie_k+K_d\left(e_k-2e_{k-1}+e_{k-2}\right)\\ &=K_p\left(e_{k}-e_{k-1}+\frac{T}{T_i} e_{k}+T_d \frac{e_{k}-2 e_{k-1}+e_{k-2}}{T}\right) \\ &=\left.K_p\left(1+\frac{T}{T_i}+\frac{T_d}{T}\right) e_{k}-K_p\left(1+\frac{2 T_d}{T}\right) e_{k-1}+K_p \frac{T_d}{T} e_{k-2}\right) \\ &= A e_{k}+B e_{k-1}+C e_{k-2} \\ \\ \text { 其中 } \quad \mathrm{A} &=K_p\left(1+\frac{T}{T_i}+\frac{T_d}{T}\right) \\ \mathrm{B}&=K_p\left(1+\frac{2 T_d}{T}\right) \\ \mathrm{C}&=K_p \frac{T_d}{T} \end{aligned} Δuk 其中 ABC=uk−uk−1=Kp(ek−ek−1)+Kiek+Kd(ek−2ek−1+ek−2)=Kp(ek−ek−1+TiTek+TdTek−2ek−1+ek−2)=Kp(1+TiT+TTd)ek−Kp(1+T2Td)ek−1+KpTTdek−2)=Aek+Bek−1+Cek−2=Kp(1+TiT+TTd)=Kp(1+T2Td)=KpTTd(3)

增量式PID根据公式可以很好地看出，一旦确定了 Kp、Ki、KdK_p、K_i 、K_dKp、Ki、Kd，只要使用前后三次测量值的偏差，即可由公式求出控制增量；

得出的控制量Δuk\Delta u_kΔuk对应的是近几次位置误差的增量，而不是对应与实际位置的偏差，因此没有误差累积。

python代码实现

# 增量式
class PID_inc:"""增量式实现"""def __init__(self, k, target, upper=1., lower=-1.):self.kp, self.ki, self.kd = k   self.err = 0self.err_last = 0self.err_ll = 0self.target = targetself.upper = upperself.lower = lowerself.value = 0self.inc = 0def cal_output(self, state):self.err = self.target - stateself.inc = self.kp * (self.err - self.err_last) + self.ki * self.err + self.kd * (self.err - 2 * self.err_last + self.err_ll)self._update()return self.valuedef _update(self):self.err_ll = self.err_lastself.err_last = self.errself.value = self.value + self.incif self.value > self.upper:self.value = self.upperelif self.value < self.lower:self.value = self.lowerdef set_target(self, target):self.target = targetdef set_k(self, k):self.kp, self.ki, self.kd = kdef set_bound(self, upper, lower):self.upper_bound = upperself.lower_bound = lower

2. 车辆横向跟踪误差

对于几何路径跟踪一般简化车辆模型为单车模型，如下图所示：

横向跟踪误差(cross track error, 简称CTE)为车辆中心点(rx,ry)(r_x, r_y)(rx,ry)到最近路径点 (px,py)(p_x, p_y)(px,py)的距离，具体如下图所示。

图中——

θe=α−ψ\theta_e=\alpha-\psiθe=α−ψ
ψ\psiψ：航向角；
eye_yey：横向跟踪误差
ldl_dld：前视距离——后轴中心离当前路点的距离

根据上图，横向跟踪误差（CTE）计算公式如下：

ey=ldsin⁡θe(4)\tag{4} e_y=l_d\sin{\theta_e} ey=ldsinθe(4)

3. PID实现轨迹跟踪

设车辆运动学模型为以后轴中心为车辆中心的单车运动学模型（具体可参考笔者之前的博客），即
{x˙=Vcos⁡(ψ)y˙=Vsin⁡(ψ)ψ˙=VLtan⁡δfV˙=a\left\{\begin{array}{l} \dot{x}=V \cos (\psi) \\ \dot{y}=V \sin (\psi) \\ \dot{\psi}=\frac{V}{L}\tan{\delta_f}\\ \dot{V}=a \end{array}\right. ⎩⎨⎧x˙=Vcos(ψ)y˙=Vsin(ψ)ψ˙=LVtanδfV˙=a
python实现代码如下。

import math
class KinematicModel_3:"""假设控制量为转向角delta_f和加速度a"""def __init__(self, x, y, psi, v, L, dt):self.x = xself.y = yself.psi = psiself.v = vself.L = L# 实现是离散的模型self.dt = dtdef update_state(self, a, delta_f):self.x = self.x+self.v*math.cos(self.psi)*self.dtself.y = self.y+self.v*math.sin(self.psi)*self.dtself.psi = self.psi+self.v/self.L*math.tan(delta_f)*self.dtself.v = self.v+a*self.dtdef get_state(self):return self.x, self.y, self.psi, self.v

位置式和增量式PID的实现代码前文已给出。

下一步，还需要计算参考轨迹上离车辆当前位置最近的航路点：

def cal_target_index(robot_state,refer_path):"""得到临近的路点Args:robot_state (_type_): 当前车辆位置refer_path (_type_): 参考轨迹（数组）Returns:_type_: 最近的路点的索引"""dists = []for xy in refer_path:dis = np.linalg.norm(robot_state-xy)dists.append(dis)min_index = np.argmin(dists)return min_index

这部分可以使用KDTree来搜索搜索最临近的航路点，KDTree的使用可以参考资料

主函数入口（部分参考自资料1）：

from scipy.spatial import KDTree
from celluloid import Camera  # 保存动图时用，pip install celluloid# set reference trajectory
refer_path = np.zeros((1000, 2))
refer_path[:,0] = np.linspace(0, 100, 1000) # 直线
refer_path[:,1] = 2*np.sin(refer_path[:,0]/3.0)#+2.5*np.cos(refer_path[:,0]/2.0) # 生成正弦轨迹
refer_tree = KDTree(refer_path)  # reference trajectory# 假设初始状态为x=0,y=-1,偏航角=0.5rad，前后轴距离2m，速度为2m/s，时间步为0.1秒
ugv = KinematicModel_3(0,-1,0.5,2,2,0.1)
k=0.1
c=2
x_ = []
y_ = []
fig = plt.figure(1)
# 保存动图用
camera = Camera(fig)for i in range(550):robot_state = np.zeros(2)robot_state[0] = ugv.xrobot_state[1] = ugv.ydistance, ind = refer_tree.query(robot_state) # 在参考轨迹上查询离robot_state最近的点# ind = cal_target_index(robot_state,refer_path)  # 使用简单的一个函数实现查询离robot_state最近的点，耗时比较长alpha = math.atan2(refer_path[ind, 1]-robot_state[1], refer_path[ind, 0]-robot_state[0])l_d = np.linalg.norm(refer_path[ind]-robot_state)# l_d = k*ugv.v+c  # 前视距离theta_e = alpha-ugv.psie_y = -l_d*math.sin(theta_e)  # 与博客中公式相比多了个负号，我目前还不是太理解，暂时先放着# e_y = -l_d*np.sign(math.sin(theta_e))  # 第二种误差表示# e_y = robot_state[1]-refer_path[ind, 1] #第三种误差表示# PID.set_target(0)# print(refer_path[i,1])delta_f = PID.cal_output(e_y)# print(e_y)# print(alpha)ugv.update_state(0,delta_f) # 加速度设为0x_.append(ugv.x)y_.append(ugv.y)# 显示动图plt.cla()plt.plot(refer_path[:, 0], refer_path[:, 1], '-.b', linewidth=1.0)plt.plot(x_, y_, "-r", label="trajectory")plt.plot(refer_path[ind, 0], refer_path[ind, 1], "go", label="target")# plt.axis("equal")plt.grid(True)plt.pause(0.001)
#     camera.snap()
# animation = camera.animate()
# animation.save('trajectory.gif')plt.figure(2)
plt.plot(refer_path[:, 0], refer_path[:, 1], '-.b', linewidth=1.0)
plt.plot(x_,y_,'r')
plt.show()

使用PID得到的跟踪效果大致如下图所示

完整的Python代码可以参考github仓库。

后记

位置式PID的公式有的地方写为
uk=Kpek+KiT∑j=0kej+KdT[ek−ek−1u_k=K_{p} e_k+K_{i}T \sum_{j=0}^{k} e_j+\frac{K_{d}}{T}[e_k-e_{k-1}uk=Kpek+KiTj=0∑kej+TKd[ek−ek−1
公式2的写法是把采样时间也并入到积分和微分系数里了。

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【自动驾驶】PID实现轨迹跟踪

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1. PID控制原理

1.1 基本概念

1.2 数字 PID 控制算法

1. 位置式PID

python代码实现

2. 增量式PID

python代码实现

2. 车辆横向跟踪误差

3. PID实现轨迹跟踪

后记

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