PID

simple rocket 2

位置式PID

PID(比例(proportion)、积分(integration)、微分(differentiation))控制器作为最早实用化的控制器已有近百年历史,现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂,使用中不需精确的系统模型等先决条件,因而成为应用最为广泛的控制器。

u(k)=\underbrace{Kp{\,}*e(k)}_P{\,}+{\,}\underbrace{Ki{\,}*\sum\limits_{n=0}^ke(n)}_i{\,}+{\,}\underbrace{Kd{\,}*(e(k)-e(k-1))}_d


看到这一长串公式先不要怕,其实不难我们分开来看

实例是从地面悬停到50米高空

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current height = 0 m
target height = 50 m
e(k)=target height - current height

P 比例(proportion)

先单纯考虑p比例控制
p=Kp{\,}*e(k)

e(k)就是当前的误差:
一开始就是 (50 - 火箭的高)

随着火箭上升 e(k) = 0时,火箭推力为0,但速度不为0,势必冲过50米,引擎关机做加速度为g的均加速直线运动,待高度低于50米,引擎开机,逐渐增大推力,这时很大概率就装地炸了(才50米),就算没炸,重复上述过程,理想情况是形如正弦函数,但随着误差的积累,偏差会越大,

Kp先放一放奥

纯P控制就是多退少补,势必会有很大误差,我们可以引入 D 控制


D微分(differentiation)

D=Kd{\,}*(e(k)-e(k-1))

detla = e(k)-e(k-1) 前一个时间点的误差减去后一个时间点的误差,采样时间点间隔大于游戏物理帧(小于的话会导致异常,大于的话会导致计算不精准,我设置的时0.1s)

Kd放一放奥

D就是微分(差不多也就是速度)太大了就慢点,你别那么快,慢了就快点,你别那么慢

P和 D 协调控制可以达到一个好的效果了,但这只是座舱里坐了一个up的情况,试想如果指令舱里坐了1000个up或者火箭载荷巨大,引擎推力要抗衡巨大的重力,会始终维持在目标高度下;试想up害怕了,没上飞船火箭很轻,引擎太大了始终维持在目标高度上方,这时候就要引入 i 控制

I 积分(integration)

I =Ki{\,}*\sum\limits_{n=0}^ke(n)

\sum\limits_{n=0}^ke(n)就是多次误差的和,

假设火箭太重P和D让火箭稳定在40m上下,
e(k)就是 50-40=10 m,多次积累,\sum\limits_{n=0}^ke(n)将会是一个很大的数,促使i项变大让火箭往上走,
反之如果火箭太轻稳定在60m,火箭就会累计负的值使火箭下降

Ki先放一放

值得注意的是最好不要让 I 项过早的起作用,这样一开始距离目标值很远也会起作用,不要翻很久之前的旧账

P I D协同控制,可以把火箭控制的很好,PID这么简单但是好强大啊

参数Kp,Ki,Kd

也就是各个项占总控制量的权重,三个参数就是魔法调参了,多次尝试,每个火箭,每个任务都不一样,可以借助matlab,phyton多次实验找出最好的值
给个大概的意思


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