基于STM32与Android系统远程控制的两轮自平衡车设计-电子新闻
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　　纪伟1，曾宪阳2，左翠翠2，李士垚3　　（1.南京工程学院 自动化学院，江苏 南京，.南京工程学院 工业中心，江苏 南京，.南京工程学院 电力工程学院，江苏 南京，211167）
摘要：当前市场
　　纪伟1，曾宪阳2，左翠翠2，李士垚3　　（1.南京工程学院 自动化学院，江苏 南京，.南京工程学院 工业中心，江苏 南京，.南京工程学院 电力工程学院，江苏 南京，211167）& & & & &摘要：当前市场上已有的平衡车需要站在车上操作遥杆来进行控制，应用范围小，因此设计了以STM32单片机作为主控芯片，配合Android上位机进行远程控制的系统。车载摄像头传感器和温湿度传感器可以实时记录周边环境情况，促使相应处理机制对环境做出应答，保证使用者拥有一个更加安全、可靠、使用寿命更长的可远程控制自主平衡车。实验结果表明，设计的两轮自平衡车平衡稳定性好，抗干扰能力强，能实现Android系统的远程平衡控制。　　关键词：STM32单片机;Android系统;远程控制;自平衡车;摄像头　　中图分类号：U283.1文献标识码：ADOI： 10.19358/j.issn.17.02.027　　引用格式：纪伟，曾宪阳，左翠翠，等.基于STM32与Android系统远程控制的两轮自平衡车设计［J］.微型机与应用，）：90-92，99.0引言　　*基金项目：江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目（Y）当前，随着传感器技术的发展，平衡车越来越被广泛地应用于交通、安保、巡查等方面［1?2］。作为一种新的交通、安保等行业方面的工具，平衡车不仅在稳定性上有着较高的要求，还在远程遥控、实时监控方面有着迫切的需要。本文设计一种基于远程Android上位机客户端进行操控的平衡车，使其能在远程驾驶、安保、巡查等方面有着更广泛的应用。1系统设计思路　　1.1系统原理分析［3 4］　　平衡车的力学原理类似于倒立摆的力学原理，如图1所示，根据分析得平衡车的回复力算式：　　mgsinθ－macosθ≈mgθ－mk1θ　　其中k1为负反馈控制下车轮加速度a与偏角θ的比例因子。忽略空气阻力及摩擦力，得出下式：　　F=mgθ－mk1θ－mk2θ′　　其加速度a为：　　a=k1θ+k2θ′　　θ为车模倾角，θ′是角速度，所以只要得到倾角和角速度就可以推算出车模的加速度，从而得到对应的占空比的PWM波，对平衡车进行准确的控制。　　1.2系统整体的设计思路　　系统选用STM32单片机作为主控芯片，采集并处理摄像头传感器、编码器、温湿度传感器以及上位机发送的指令，将数据处理后通过无线视频传输模块发送到上位机，使用基于Android手机系统的APP进行远程控制和远程处理数据，以提高系统的自主性、安全性、可靠性。系统整体设计框图如图2所示。2硬件电路设计　　2.1STM32单片机最小系统电路设计　　本系统选用ST公司生产的STM32F103C8T6单片机作为主控单元［5］，主频高达72 MHz，可以输出多路PWM信号，片内集成外设资源丰富。其最小系统电路如图3所示，包含了外部时钟电路、复位电路、OLED显示电路和按键交互电路。　　　2.2电机驱动模块的电路设计　　本文设计的L298N电机驱动模块电路如图4所示［6?7］，该模块由12 V供电，输出5 V。可以输入4路PWM信号，2路使能信号，完全满足控制平衡车两个轮子正反转的实际需求。　　　2.3WiFi视频传输模块的设计　　系统设计了Robot?Link V5.0 WiFi模块，300 Mb/s带宽的OPENWRT路由器，该模块相当于一个服务端，开放了TCP连接，接入外网后可以通过网络进行视频传输，工作稳定，视频清晰。使用者可以通过手机APP或者PC端的上位机程序通过TCP协议来获取摄像头所拍摄视频。　　2.4传感器模块电路的设计　　为满足平衡车倾角检测需要，使用六轴传感器MPU6050来检测倾角［8］，该芯片内部有16位的AD转换器，16位数据的输出，供电3~5 V，标准的I2C通信协议。MPU?6000系列整合了3轴陀螺仪、3轴加速器运动处理(DMP)硬件加速引擎，由主要I2C端口以单一数据流的形式向应用端图5MPU6050传感器模块电路　　输出完整的9轴融合演算技术。也可以自行进行数据解算，得到稳定的角度值，设计的电路如图5所示。　　2.5温湿度传感器模块的设计　　为满足设计需要，系统还配备了温湿度传感器DHT11［9?10］，可以检测周围环境的湿度和温度，湿度测量范围：20~95 %RH（0~50℃范围），湿度测量误差：±5%，温度测量范围：0~50℃，温度测量误差：±2℃，以数字量形式输出。DHT11不仅可以适应正常的平衡车的工作环境，而且单总线的设计方式节约了IO口，有助于简化电路设计，设计的电路原理图如图6所示。　　2.6电源模块的设计　　由于电机的驱动会对电路稳定性产生较大的干扰，以及WiFi视频传输模块需要稳定的1 A电流，综上考虑本系统的电源电路采用多电源设计方式，既有效地隔离了电机对电路的影响，又能提供给WiFi模块稳定的输入电流，增强了系统运行的稳定性。图7为系统电源模块供电分配方式图。　3软件程序设计　　3.1姿态解算与数据滤波［11 13］　　由于陀螺仪数据随着时间的累积会产生误差，姿态解算主要就围绕着对陀螺仪的长期误差进行补偿，首先将加速度计采集到的值转化成单位向量，也就是向量除以模，传入参数是陀螺仪X、Y、Z三轴的数值以及加速度的X、Y、Z三轴的数值，通过四元数计算出上一次重力的单位向量，由于向量的误差就是向量的叉积，计算出加速度表示的重力的单位向量与四元素得到的重力单位向量进行叉积得到重力的误差，将误差进行积分并且补偿到陀螺仪，使用一阶龙格库塔方法求解四元数，最后根据四元数与欧拉角的关系求解出欧拉角。得到欧拉角之后将数据进行滤波处理，尝试使用互补滤波、卡尔曼滤波和DMP，最后发现卡尔曼数据跟随性满足要求，稳定性很好。　　卡尔曼滤波前后波形如图8所示，从图中可以看出滤波前数据干扰较大，存在诸多不稳定信号，经过卡尔曼滤波之后波形较为平滑，稳定性得到很大提高，对后期PID控制提供了保障。　　　　3.2控制算法设计　　系统控制流程如图9所示。　　本系统使用了应用非常广泛的PID调节控制算法［14?15］，系统分为三环控制，分别是：直立环、速度环和转动环。顾名思义:直立环就是保持车体的状态，采用PD调节控制算法，但是单一的直立环很难维持车体在外界干扰的情况下依旧保持直立，所以引入了速度环，速度环使用PI控制器，是对编码器读出的数据信号进行控制，其积分量可以保持小车停在原地不动。转向环由于对精度要求并不是很高，使用了单独的P控制。在三个环的配合下最终实现了小车的平稳站立行走。　　3.3系统软件设计　　本系统使用MPU6050的中断引脚10 ms作为系统的采样周期，一周期内采集一次传感器的数据并进行姿态解算输出欧拉角，然后通过滤波算法进行数据处理。紧接着读取左右轮编码器得到当前小车的速度值，读取温湿度传感器的值，判断当前环境温湿度是否适合平衡车的放置，并将数据通过OLED显示在界面上，将得到角度、角速度、期望角度、左右轮编码器的值以及上位机的控制数据等值带入PID控制器里，得到输出PWM的占空比值。WiFi视频传输模块会不断采集摄像头的视频数据通过TCP协议发送出去。使用者可以通过TCP协议来获取小车的视频并且实现远程控制小车。　　3.4PID参数整定　　对于平衡车来说最重要的是直立环，所以必须先调节直立环，直立环使用了PD控制器，先调试P参数，从小到大，直到刚开始出现了震荡，增大参数D以消除震荡。速度环使用了PI控制器，参数P可以增强平衡车回中的能力，参数I可以对其进行细调。转向环是保证小车能够水行驶，使用P控制器,逐渐修改参数直到小车可以保持水平，停在原地。4结论　　本文实现了两轮平衡车的稳定站立，并且能够通过Android客户端程序进行远程的视频传输和远程控制，视频质量清晰，远程控制稳定性高。平衡车无需使用者随时携带，只要打开APP，可以操控平衡车到达任何你想要去的地方，可用于日常的交通、安保、巡查等多方面无人操作领域。　　参考文献　　［1］ 段其昌, 袁洪跃, 金旭东. 两轮自平衡车无速度传感器平衡控制仿真研究［J］. 控制工程, ): 618 622.　　［2］ 张晓华, 张志军. 自平衡式两轮电动车耦合控制研究［J］. 控制工程, ):26-29.　　［3］ 李晓峰, 崔云飞, 高学山,等. 小摆角两轮机器人动力学建模及控制器设计［J］. 北京理工大学学报, ):.　　［4］ 马思远, 鲁庭勇, 张丽君. 两轮自平衡车运动姿态的测量和控制［J］. 测控技术, ):71-73.　　［5］ 陈致远,朱叶承,周卓泉,等.一种基于STM32的智能家居控制系统［J］.电子技术应用,):138-140.　　［6］ 雷红淼, 程耀瑜. 基于L298N的直流电机驱动电路优化设计［J］. 数字技术与应用, 8-118.　　［7］ 康华光.电子技术基础［M］.北京:高等教育出版社,2003.　　［8］ 赖义汉, 王凯. 基于MPU6050的双轮平衡车控制系统设计［J］. 河南工程学院学报(自然科学版), ):53-57.　　［9］ 韩丹翱, 王菲. DHT11数字式温湿度传感器的应用性研究［J］. 电子设计工程, ):83-85.　　［10］ 李长有, 王文华. 基于DHT11温湿度测控系统设计［J］. 机床与液压, ):107?108.　　［11］ 周立青, 章研, 安舒,等. 基于硬件Kalman滤波器的航拍云台姿态获取［J］. 电子技术应用, ):93-95.　　［12］ 郑慧伟, 崔坤. 卡尔曼滤波在二轮自平衡车直立控制中的应用［J］. 微型机与应用, ):95-97.　　［13］ 樊炳辉, 张凯丽, 王传江,等. 基于四元数的前臂假肢手部自平衡的设计［J］. 电子技术应用, ):78-81.　　［14］ 李世光,王文文,申梦茜，等.基于变论域模糊PI四轮机器人的仿真与研究［J］.科学技术与工程,):191-194.
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比较P/PI/PD/PID在自动控制中的特点？
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本帖最后由 83LJH 于
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如题，因为不是仪表专业出身的，但现在干着仪表的活，碰上必须了解的知识。。。。
请大家多多指点！
找到了相关的解答，但还是想问下，PD在自动控制中有应用吗？应该没有吧？
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PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：
一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。
二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。
PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。
现在一般采用的是临界比例法。
利用该方法进行PID控制器参数的整定步骤如下：(1)首先预选择一个足够短的采样周期让系统工作；(2)仅加入比例控制环节，直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡，记下这时的比例放大系数和临界振荡周期；(3)在一定的控制度下通过公式计算得到PID控制器的参数。
PID参数的设定：是靠经验及工艺的熟悉，参考测量值跟踪与设定值曲线，从而调整P\I\D的大小。
PID控制器参数的工程整定,各种调节系统中P.I.D参数经验数据以下可参照：
&&温度T: P=20~60%,T=180~600s,D=3-180s
&&压力P: P=30~70%,T=24~180s,
&&液位L: P=20~80%,T=60~300s,
&&流量L: P=40~100%,T=6~60s。
常用口诀：
&&参数整定找最佳，从小到大顺序查
&&先是比例后积分，最后再把微分加
&&曲线振荡很频繁，比例度盘要放大
&&曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳
&&曲线偏离回复慢，积分时间往下降
&&曲线波动周期长，积分时间再加长
&&曲线振荡频率快，先把微分降下来
&&动差大来波动慢。微分时间应加长
&&理想曲线两个波，前高后低4比1
类似的问题有人回答过，我也解释过了，在论坛里找找！
谢谢你的解答了。
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PID控制的原理和特点 　　在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。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。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 　　比例（P）控制 　　比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。 　　积分（I）控制 　　在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统（System with Steady-state Error）。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 　　微分（D）控制 　　在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件（环节）或有滞后(delay)组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入 “比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
比较详细，谢谢了。
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楼上说的我受益匪浅，谢谢了
这东西是干嘛的换热管裂开的原因【奇葩安全隐患第二季】094真心心疼这个服务员自吸泵泵体的3个开孔嘴子的作用？莱恩自吸泵前面两盖起什么作用
可以通过提高炉出口温度来提高分馏塔的过汽化率。[/backcolor][hide=d1]√[/h
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基于线性CCD的寻线智能车设计
Design of Intelligence
Automotive Trace-keeping
Based on Detection of Linear CCD
黄永霖，杨舟，杨明达?（东北师范大学，东师天狮队）?
长春市人民大街5268号 电话：?
摘要：本设计以“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛为背景，提出了一种根据线性CCD采集图像引导直立小车循迹行驶的方案。本文介绍了这一方案的基本思想，
所依据的物理原理，并重点介绍在双速度控制下对转向及障碍处理的优化处理，并根据方案实际制作了小车。实践证明该方案是可行的,并且效果极佳。
关键词：智能车；直立；速度控制；障碍；Intelligent?car?；erect；speedcontrol；obstacle I.引言
以往的智能车竞赛分为光电组，摄像头组及电磁组。在本届比赛中，光电组首次尝试直立行走，并且首次采用线性CCD作为图像采集传感器。本文将介绍如何使用线性CCD所采集图像进行数据处理，基于双速度控制算法，从速度控制上解决智能车过障碍的问题。?
II. 设计原理
检测路径参数可以使用多种传感器件，如光电管阵列、CCD图像传感器、激光扫描器等。各种检测方法都有相应优缺点，其中最常使用的方法为光电管阵列和CCD图像传感器。如何有效利用单片机内部资源进行路径参数检测是确定检测方案的关键。[1]?
CCD传感器是一种新型光电转换器件，它能存储由光产生的信号电荷。当对它施加特定时序的脉冲时，其存储的信号电荷便可在CCD内作定向传输而实现自扫描。CCD有面阵和线阵之分，面阵是把CCD像素排成1个平面的器件；而线阵是把CCD像素排成1直线的器件。本设计中使用线性CCD作为图像传感元件。?
????????我们在本设计中选用TSL1401CL线性CCD，TSL1401CL?线性传感器阵列由一个128×1?的光电二极管阵列，相关的电荷放大器电路，和一个内部的像素数据保持器构成。该阵列是由128?个像素组成，其中每一个像素的光敏面积为3,524.3?平方微米，像素之间的间隔是8?微米。该芯片操作简单，只需要一个串行输入信号和一个时钟信号来进行数据的读取。?
在CCD采集上，我们所采用的曝光时间自适应策略思想如下：?
图?1?自适应算法过程流图?
从上图可看出，该曝光时间自适应策略时间就是一个典型的闭环控制，控制对象是线性?CCD?模块的曝光时间，反馈是线性CCD?感应到的曝光量。调节的目标是设定曝光量。控制器的工作原理是将设定的曝光量减去实际曝光量，差值即为曝光量的偏差e，曝光量调节器用Kp?乘以e?再加上上次的曝光时间作为新的曝光时间进行曝光，曝光时间调整后直接影响实际反馈的曝光量。如此反复进行调节就能达到适应环境光的目的。我们的做法是取一次采集到的128个像素电压的平均值作为曝光量当量，设定的曝光量也就是设定的128像素点平均电压。?
在图像处理中，我们采用边缘检测法检测赛道。因为赛道采回图像电压值不同，白色赛道与黑色赛道边缘的交界处会出现图像的凹槽，也就是图像数值的下降沿。将CCD128个图像点进行坐标标注由0到127，就可以确定出两边黑线的左右值。?
????得到左右坐标，根据公式，中线=（左坐标+右坐标）/2，这样就提取到了中线，当然还要考虑边线丢
失的情况，我们采取补线的策略，就是如果这一时刻坐标丢失就采用上一时刻未丢失的坐标代替，这样无论在十字弯、直道、弯道还是虚线，都可以实现很好的识别与控制，适应各种不同的赛道要求。?
在对电机的控制上，我们采用传统的PID控制算法。PID控制是最早发展起来的控制策略之一。PID控制器综合了关于系统过去（I）、现在（P）和未来（D）三方面的信息，控制效果基本令人满意。工业控制95%以上都采用了PID结构，具有简单，鲁棒性好和可靠性高的优点。[2]?
图?2?PID算法示意图?
其中我们所采用的数字PID算法公式如下：?
?????综上所述，我们在小车控制系统的闭环部分均采用了传统数字PID算法或改进型智能PID算法。?
III. 设计方案
由于车模的整个行驶过程是时刻变化的，在赛道构成复杂且车模运行速度很高的情况下，对于系统的响应要求是很快的。因此速度控制必须具有迅速，准确，响应快的特点。由PID原理知，I（积分项）的迟滞效果会让控制系统响应变慢，因此为适应直立车模高速运行下的各种不同类型赛道，我们放弃官方设计方案中所推荐的PI控制，而采用反应更迅速，调节速度更快的PD控制。?
直立车模是双电机分别控制左右轮，并且通过左右轮的差速进行转弯。在直立车的电机控制中，PWM波的输出是由直立控制量，速度控制量与转向控制量共同组成的：?
电机输出量=直立控制量+速度控制量+转向控制量?
传统速度控制算法中控制公式为：?速度控制量=速度设定值-速度测量值值?
?????????????=速度设定值-(左轮速度+右轮速度)/2;?由此公式知，实际值为左右轮速度的平均值。得到速度控制量同时加给左右电机，即左右电机速度控制量始终相同。由此可知左右电机速度控制量始终相同。在传统速度控制算法下，转向控制量相对于速度控制量来说相当于是一种扰动量。?双速度控制算法：???????
我们所设计双速度控制的思想如下：?左电机输出量=直立控制量+左轮速度控制量+转向控制量?
右电机输出量=直立控制量+右轮速度控制量-转向控制量?
因为在小车行驶过程中小车保持直立，因此在小车直立行驶状态下，直立值为固定值，所以：?
左速度控制量=设定值-左轮速度测量值?
左轮速度值由左轮速度控制量与转向控制量给定。?右速度控制量=设定值-右轮速度测量值?
右轮速度值由右轮速度控制量与转向控制量给定。?
由此得知：?
左轮速度控制量=设定值-（速度控制量测量值+转向控制量测量值）?
右轮速度控制量=设定值-（速度控制量测量值+转向控制量测量值）?
则实际上，转向控制量为速度控制闭环中一部分。?
由原理可知，在直道上行驶时，因为转向控制量接近于零，所以传统速度控制与我们所使用双速度控制下的速度输出量相同。然而在转向时，由于在图像
采集后的PID控制产生转弯控制量，形成左右轮差速，实现车模转弯。在传统速度控制模式下转弯控制量并不受速度控制调整，转弯量相对与速度控制参数来说相当于是一种扰动量。然而，在双速度控制算法下，转弯量因对当前轮胎转速造成显著影响，故受到该轮速度控制调节。在双速度控制下，当车模运行转弯时，双速度控制实际上会减缓车模入弯控制速度，加快车模出弯控制速度。在实验效果上，因双速度控制减缓车模入弯控制量，则在很大程度上减小了车模因快速入弯而造成的侧滑以及侧翻，而对于出弯的快速调整，使车模可以在出弯后更快的调整车模位置，以便于处理连续弯道及出弯后的障碍，虚线，起跑线等特殊赛道情况。因此双速度控制下，转弯时速度控制量不为零，相当于系统转弯时始终有速度闭环存在，轮子的左右差速由速度闭环控制。?
以下为我们在各种不同道路情况下测得系统在不由以上数据可以看出，在弯道越多时，双速度控制所带来的速度提升越明显。在连续小S弯道时所带来的提升不大。?
在本届智能车竞赛中，对光电平衡车来说，对于速度提升来说最大的考验莫过于本届智能车首次加入的障碍部分。对于障碍部分最大的难点，在于车模直立状态经过障碍时，不可预测是车模的左轮还是右轮先经过障碍，在车模高速行驶经过障碍时，会出现车模腾空，车模电机失速的现象，当电机失速时，车模落地时左右轮哪一个先落地同样不可控，由此车模回归地面速度不可控，造成车模倒地或侧翻。然而，双速度控制在很大程度上可以减小车模在过障碍时的失速。当车模经过障碍时，无论是左轮还是右轮先经过
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直立的参数是指什么？只有角度PD还是角度PD和速度PI都有。
如果只有角度控制的话，加非零速度是没用的， ...
感觉车在弯道的时候速度有变化，刚出弯道的时候在减速，是PI参数没调好么
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感觉车在弯道的时候速度有变化，刚出弯道的时候在减速，是PI参数没调好么
因为你弯道轮子差速导致平衡不稳，或者是陀螺仪按得不正，导致弯道加速，I的积分量有了累加，所以出弯后直道会减速，把匀速条稳定点，减速不会特别明显。我看去年的电磁车第一 他弯道也是加速的，所以我觉得弯道加速这个挺正常
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