两轮驱动小车pid算法
时间: 2025-01-10 09:54:59 浏览: 72
### 两轮驱动小车PID控制算法实现
#### PID控制器简介
PID控制器是一种广泛应用的反馈控制系统，由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分构成。该控制器通过调节这三个参数来最小化系统的误差[^4]。
对于两轮驱动的小车而言，PID控制主要用于保持车辆沿直线行驶或按照预定路径移动。具体来说，PID用于调整两个电机的速度差异，从而纠正方向偏差并维持稳定运动。
#### 控制逻辑描述
为了使两轮自平衡小车能够平稳运行，通常会采用双闭环结构：外环负责位置控制（即轨迹跟踪），内环则专注于速度控制。这里主要讨论的是内部的速度环PID控制机制。
当检测到实际转速与目标设定值之间存在差距时，PID算法将根据这个差值计算出相应的修正量，并将其应用于左右两侧马达的动力输出上。这样可以确保即使地面不平或者其他外界干扰因素影响下也能让车子尽可能地沿着既定路线前进[^2]。
#### Arduino平台下的简单实例代码展示
下面给出了一段基于Arduino环境编写用来演示如何利用PID算法调控直流电动机运转速率的例子：
```cpp
#include <PID_v1.h>
// 定义常数
const int LEFT_MOTOR_PWM = 3; // 左侧PWM引脚编号
const int RIGHT_MOTOR_PWM = 5; // 右侧PWM引脚编号
double Setpoint, Input, Output;
// 初始化PID对象
PID myPid(&Input, &Output, &Setpoint, Kp, Ki, Kd, DIRECT);
void setup() {
pinMode(LEFT_MOTOR_PWM , OUTPUT);
pinMode(RIGHT_MOTOR_PWM, OUTPUT);
// 设置期望的目标速度
Setpoint = 100;
// 启动PID功能
myPid.SetMode(AUTOMATIC);
}
void loop() {
// 获取当前左侧编码器读取的实际速度作为输入变量
Input = readEncoderLeft();
// 执行一次PID运算得到新的输出值
myPid.Compute();
// 将结果映射成合适的PWM占空比范围内的数值后分别作用于两边马达
analogWrite(LEFT_MOTOR_PWM , constrain(Output + bias_left , 0, 255));
analogWrite(RIGHT_MOTOR_PWM, constrain(Output - bias_right, 0, 255));
delay(1); // 延迟一段时间再重复上述过程
}
```
此程序片段展示了怎样借助第三方库`PID_v1.h`简化了标准形式的比例-积分-微分校正公式的编程工作量；同时也体现了针对不同型号硬件接口特性所采取的具体措施[^3]。
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### 进程ID的获取
要对远程进程进行操作，首先需要知道该进程的标识符，即进程ID（Process Identifier，PID）。每个运行中的进程都会被操作系统分配一个唯一的进程ID。通过系统调用或使用各种操作系统提供的工具，如Windows的任务管理器或Linux的ps命令，可以获取到目标进程的PID。
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Kernel32.dll是Windows操作系统中的一个基本的系统级动态链接库，其中包含了许多重要的API函数。LoadLibrary函数用于加载一个动态链接库模块到指定的进程。为了远程调用LoadLibrary函数，必须首先获取到这个函数在远程进程内存中的地址。这一过程涉及到模块句柄的获取和函数地址的解析，可以通过GetModuleHandle和GetProcAddress这两个API函数来完成。
### 创建远程线程
在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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### 结语
通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析，我们了解到这一技术的强大能力，以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解，还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来，随着技术的发展和安全挑战的增加，对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。
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然而，请注意：
1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1