连续转弯的跑道时，路线偏差的频繁变化会造成速度设定的频繁变化，这会引起速度控制系统的振荡，并且微分环节对误差突变干扰很敏感，容易造成系统的不稳定。为了解决上述存在的问题，本文对数字PID算法进行了改进，将不完全微分和微分先行引入到PID算法中，大大改善了速度控制系统的动态性能。
f图6智能车速度控制系统结构图图6是智能车速度控制系统结构图。由于赛道路况和智能车的姿态会经常变化，所以速度控制系统的模型也是不定的，为了提高系统的适应性，本文速度控制系统中采用了模糊PID算法。将速度设定和实际速度进行模糊分档56，通过调试得到不同情况下相对最优的PID参数，保证了速度控制系统在不同情况下都有较好的控制效果。
4结论
本文提出的前馈改进PID算法是智能车控制的有效方法，该算法使智能车系统不仅具有很好的动态性能和反应速度，而且改善了系统的适应性和鲁棒性，使智能车能够在不同的跑道上以较快的速度运行。实验表明：本文提出的控制算法有效地提高了智能车的性能，在同样的跑道上运行时，采用了新算法的智能车比采用传统PID算法反馈控制的智能车的速度有所提高，运行一圈的时间平均减少了32秒，并且本文提出的算法也使智能车运行的稳定性得到改善，提高了智能车对跑道的适应性。该方法具有很好的应用前景。
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