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Showing Revision 1 created 10/29/2014 by Udacity.

  1. 何か気づきましたか?
  2. 通常の操舵モードの運転で
    目標から離れた軌道へ導かれるなら
  3. 長時間経っても目標には
    近づけないということに気づいてください
  4. このバイアスを補正するため
    時間の経過とともに右へ操舵し始めます
  5. 結果として運転する時 車をこのように操舵します
  6. こう操舵するためには
    大きな誤差が持続する状態が必要です
  7. これは経時的な積分
    またはCTEの総和で計測されます
  8. 操舵が過去のクロストラックエラーに比例的な
    新たなコントローラを作りましょう
  9. これはCTEの微分への比例項と同じです
  10. しかし観測した全CTEの積分
    または総和と呼ばれるものへの
  11. 比例項でもあります
  12. この項は興味深いです
    一定のクロストラックエラー0.8があるとして
  13. 総和は各時間単位で0.8ずつ増え
    ひたすら大きくなります
  14. 最終的にはロボットの動きを補正するでしょう
  15. これはPID制御と呼ばれます
  16. Pは比例項、Dは微分項、Iは積分項を表します
  17. それがPIDです
  18. 実装してみましょう
  19. 積分されたCTEは観測した全CTEの総和です
  20. これをコードで実装します
  21. 積分の係数を0.004とします
  22. なぜこの値にしたか気にしないでください
    すぐに分かりますが賢明な選択です
  23. コードを実行しましょう
  24. このパラメータも使えるように
    コードを変更してください