舵機模塊
舵機採用的模式是1ms到2ms模式，對應的角度是180度，實際不到180度，可以根據180度和1ms對應關係，來確定脈衝值，不過這樣不準確，因爲舵機的線性度不是特別精準，最好還是實際測量爲準，不同的脈衝值，測量下所對應的角度。
PID控制舵機
PID的作用按我的理解就是通過反饋來做一個閉環控制，比如我們設置了一個角度，如果不用PID，直接讓舵機轉到哪一個角度，會有兩個大的缺點：1、快速的轉動會使推車產生晃動，而且會因爲慣性產生超調，車子的實際轉的角度會增大。2、到達那個角度的實際值不一定是正確的，會因爲有摩擦力達不到哪個角度。
下面根據1-6的公式來分析解決這兩個問題：
我們做的是車子是智能跟隨，在前方有UWB（相當於遙控）給車子發距離和角度，使用PID主要是爲了控制舵機轉向，讓轉向更穩定，車子走的更平穩，因爲PID採用反饋的機制，這樣可以做閉環控制，反饋回來的是車和UWB的角度差（相當於e(k)），因爲我們做跟隨，所以期望值一直是0，也就是角度差一直爲0是我們想要的，所以一旦有角度差，就經過PID計算，讓車子根據輸出值調整，快速的消除角度差，以此達到跟隨的效果。
針對第一個問題：使用PID的P值，比如P值是0.5，設置值是1，剛開始反饋值爲0，那麼我們第一次輸出是0.5*e（K）=0.5，第二次輸出0.75，第三次0.875，慢慢累加，這樣舵機轉動的角度不會突然增大，從而使車子行駛更平穩。
針對第二個問題，使用I值和D值，如果上一次的誤差e（k-1）是大於0，那麼說明，沒有達到我們的設置值，那麼就會加上e（k-1），從而增加角度的輸出值，如果e（k-1）是負值，就會減，以此來達到克服摩擦帶來的負面作用，D值代表的是一個趨勢，斜率，就比如這一次的誤差比上一次的誤差大，那麼D的一項就爲正，就加上，來彌補誤差。
**PID控制舵機的公式使用的是位置式的，位置式的公式如圖所示：**
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增量式PID可由u（k）-u（k-1）得到：
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我們一般使用的是1-11的式子，比較接近原始公式，使用1-12也可以，不過效果沒有1-11好。
PID調試的坑
我們調試的時間浪費的挺久的，主要原因是PID公式沒掌握好，沒能理解透，和我們特殊的應用場景也有關係，下面以此介紹幾個坑：
1：公式理解有誤，期望值和反饋值選擇錯誤，我們當時的反饋值錯了兩次，
一次是把輸出值作爲反饋值，既然是反饋，那麼一定會和輸出的控制值不一樣的，就像採集的輪速值和你PWM控制的輪速是不一樣的，我們用PID把他控制成一樣，這樣才稱之爲反饋，纔有價值。
第二次是採樣和反饋值是前後兩次UWB的角度值，本來以爲這個是正確的，我們理解的是這一次的角度值是30度，下一次是20度，我們控制到30度，實際上反饋是20度，所以他們兩個做差等於e（k），以此來控制輸出，達到我們的角度，這個按道理來說也是可以行得通的，但是這種控制力度太小，必須要兩次UWB的角度有角度差時才能起一點作用，比如上次30度，這次20度，那麼做差也才10度，PID的值要給的很大才可以，而且當兩次都是30度時，e（k）=0，就沒起到控制的作用。實際上應該是30度時就和0度相差30，那麼PID的調節範圍就很大了，可以快速的響應。所以我們的期望值是固定的0度，反饋值就是UWB返回的角度，e（k）=30-0，這樣方便調節PID參數。
2：做運動控制，控制的速度一定要快，我們調試那麼久的終極原因就是控制速度太慢，我們的數據平滑太嚴重，用中值濾波導致UWB數據嚴重滯後，滯後將近2S，這樣角度不能快速調節，那就會一直出錯，一直滯後。