ros2 pid车辆速度

### ROS2 中实现 PID 控制以调节车辆速度 在 ROS2 环境下，为了实现对车辆速度的有效控制，通常采用比例积分微分 (PID) 控制算法。这种控制器能够通过调整输出量来最小化设定目标值与实际测量值之间的误差。 #### 创建自定义节点进行 PID 控制 可以创建一个新的 Python 或 C++ 节点，在该节点内部集成 PID 控制逻辑。下面是一个简单的基于 Python 的例子： ```python import rclpy from rclpy.node import Node from geometry_msgs.msg import Twist from sensor_msgs.msg import LaserScan import time class VelocityController(Node): def __init__(self): super().__init__('velocity_controller') self.publisher_ = self.create_publisher(Twist, 'cmd_vel', 10) self.subscription = self.create_subscription( LaserScan, '/scan', self.listener_callback, 10) # 初始化 PID 参数 self.Kp = 1.0 self.Ki = 0.1 self.Kd = 0.05 self.setpoint = 0.5 # 设定的目标距离 self.previous_error = 0 self.integral = 0 def listener_callback(self, msg): current_distance = min(msg.ranges) error = self.setpoint - current_distance derivative = error - self.previous_error self.integral += error * 0.1 # 假设循环周期为 0.1 秒 output = self.Kp*error + self.Ki*self.integral + self.Kd*derivative twist_msg = Twist() twist_msg.linear.x = max(min(output, 0.2), -0.2) # 限制最大线速度 self.publisher_.publish(twist_msg) def main(args=None): rclpy.init(args=args) velocity_controller = VelocityController() rclpy.spin(velocity_controller) velocity_controller.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() ``` 此代码片段展示了如何构建一个订阅激光雷达扫描消息并发布命令给 `cmd_vel` 主题的速度控制器[^2]。在这个过程中，利用了来自传感器的数据作为反馈信号输入到 PID 计算当中去计算所需的前进速度。 对于更复杂的场景，比如需要同时处理多个轮子的情况，则可能涉及到更多层次的设计模式，例如 PositionControl 使用 SpeedControl 的实例来提供位置控制功能，而 Differential Drive 则使用两个 PositionControl 实例为像 Colin 这样的差速器驱动机器人提供高级控制[^1]。