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大家久等了，我们继续说PID巡线。
再次说明一点，其实PID的控制，是应用在很多很多方面的，而不是乐高机器人巡线。所以，当我们学习一样东西，处于“身在此山中”的感觉时，有时候会很难理解。
上周我们说了P是什么。这周我们说 I 。
I 积分（integral的首字母）
完了，没学过高数的可能已经崩溃。
我们会发现，很多朋友即便是拿到了现成的PID程序，也不知道该怎么来调节参数。
别急，我们先来理解一下。
PID控制是基于反馈而成立的一种根据时长自动调节误差的控制方法。
我们需要完成的最主要的人工工作，就是基于“经验”来调整参数。
说白了，用眼睛看，用脑子想，然后根据实际情况调节到一个合适的位置
选择用移动转向模块的程序编法，是为了给大家解释的清楚一些。
因为移动转向模块本身内置PID控制电机速度差实现转向控制，所以，我们利用它，就可以先不考虑“时间常数”的问题。
这边我们把概念重新正规化一下。
上周我们的内容为了方便大家的理解，所以我们把E解释为“行动”。这节课开始，我们让它的概念回到正规的解释：
E也就是误差，error。
因为P是一切的基础，没有P，其他参数的存在将毫无意义，
如果我们把PID当做是一个公司的工作分工，那么它就是老板，它控制的是大方向！
老板一般会设置一个赚钱的指标，对吧。
那么E就是当前赚到的钱和指标的差距，也就是误差。
这个误差决定了工作强度的分配。对吧。
没钱，当然要快点赚，加班加点加任务；
有钱了，大家可以休息休息。
当然，这个例子不适合讲，因为一般老板只会制定指标，但不会限制超额完成指标……
换个角度，生活中，我们会去游泳，游泳池的水需要过滤更新，以前有是人工控制水泵，现在很多高级的泳池都是电脑控制水位，这就是个PID的应用。
假设我们有个缸，缸里面的水位有规定的限度，达到水位线是一个完美状态的话。
P要做的事情就是，误差很大的时候，加快放水，水龙头开足。
然后随着越来越接近水位线，逐渐减速放水，最终到达水位线，然后停止。
这个时候P=Kp*E，Kp不等于0，是正比例的。
所以，增大Kp，可以让误差越大时，水量更大，也就加快的装水的速度。反之则是减小。
所以，在调节Kp的时候，我们就可以理解为：
增大比例系数一般会加快系统响应。
（也就是对误差的反应速度越快。）
用机器人移动的行为，举个例子，当你要左转解决一个角度误差，误差为60度，那么直接转60度，肯定比每次转30度转2次的响应速度快，是不是？当然，动作幅度也会加大。
这个理解了吧？！
那么继续回到缸的例子里面。
如果这个缸一边蓄水一边放水呢？
貌似小学奥数老有这种无聊的题目，在我看来，总结为“浪费水资源”问题。
首先，P可以解决我们的基本问题。
如果Kp调整的到位，那么其实P就已经可以完成控制放水的功能了，对吧。
现在杀出个程咬金，我们把它叫作C吧。这家伙出来“搞事情”！
（Chengyaojin，职业，肉盾、战士）
这个时候，P=Kp*E-C（C是放水的量，是个常量，以固定速度放水）
这家伙严重影响了P老板的大事。
如果P老板不作调整按照原来的情况放水，那么离目标水位永远会差一个C。
其实这个C是有个名字的，叫作“静差”，也就是一个稳定的误差。
这个可以理解吗？不理解的给我留言……
那么这个时候，PID的“I”就登场了。
要帮P老板解决这个问题，也很容易。
我们弄个再弄个水龙头，叫作 I，让 I = C 不就可以了？
（机智如我，其实是更严重的浪费……）
两个水龙头一起放水，P老板解决大方向，I解决这个程咬金C。
P还是管P的事情，这样这个公式就变成了。
P=Kp*E + I - C。
让 I = C 的话，公式就又变回了 P = Kp*E。
这样P老板又可以安心“处理大事”了。
这就是所谓的：
积分环节可以消除系统静差。
I = C = Ki*E，Ki是 I 的系数
所以，PI 的控制，我们可以先写出来了吧。
PI = Kp*E + Ki*E
要不要那么简单？！
调整Ki的数据，可以帮助P解决静差。
巡线里面的静差在哪里？
在实践中用眼睛看一下转弯角度和反应速度你就知道了。
所以，我们程序可以这样做。
(这个程序是在上个星期程序的 P 基础上再加入 I 的部分来完成的，放大看！）
由于这种静差其实是很小的，所以Ki的取值，用0.05这种数据来上下一点点调整，就会有很明显的效果！
千万别上手就来个1、2这种值！数据大了，你只会看到EV3在原地打转~
但是，这个程序有问题！
我们下周继续说！哈哈哈哈。请先理解上面哦！最好是动手试试看。