C#:实现简单的PID算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2025-06-01 13:12:40 发布
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分类专栏： C#算法完整教程 文章标签： c# 算法 开发语言 数据结构
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/it_xiangqiang/article/details/126770142
这是一篇原创博客，详细介绍了如何在C#中实现PID算法，并提供了完整的源代码。通过阅读，读者可以理解PID算法的原理，并学习到C#编程技巧。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

C#:实现简单的PID算法

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using
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【2024年】F题和E题——基于声传播的智能定位系统 运动目标控制与自动追踪系统——舵机云台方案
2301_82241859的博客
04-05 664
拥有12位分辨率(4096步)固定频率的单独PWM控制器可编程频率从典型的40hz到1000hz，占空比为从0%到100%可调，以允许LED设置到特定的亮度值。所有输出设置为相同的PWM频率。每个LED输出可以关闭或打开(无PWM控制)，或设置在其单独的PWM控制器价值。LED输出驱动器被编程为开漏，电流为25毫安吸收能力在5v或图腾柱与25毫安的吸收，10毫安的源能力在5v。的PCA9685工作电源电压范围为2.3 V至5.5 V，输入和输出容忍5.5 V。可直接连接LED输出(最多可达。
2023电赛运动目标控制与自动追踪系统
09-14
本系统以STM32F103C8T6单片机最小系统作为控制核心，由K210视觉模块，激光笔模块，舵机云台模块，降压模块等模块组成。红色激光云台通过建立云台坐标与实际视觉坐标的映射关系，可实现原点复位功能，绕屏幕边框运动，可以识别屏幕任意位置角度的A4靶纸，并做到控制红红色光斑沿靶纸黑色边框做顺时针移动。绿色激光云台可实时识别红色激光落点，控制绿色激光点完成对红色光斑自动追踪，追踪响应时间小于2 秒。系统功能通过按键独立控制，且均设有急停按钮，可随时切换，急停。系统具有半自动机械校准模式，以达到更精确的运动目标控制指标。系统结构简单，稳定性好,易于使用。
2023年全国大学生电子设计竞赛E题视觉部分代码
08-21
介绍 2023年全国大学生电子设计竞赛E题 项目框架 K210_Vision_code:视觉部分相关代码，视觉使用sipeed Maix Bit开发板 主机云台代码 从机云台代码 主控使用STC32G12K128 以下是2023年全国大学生电子设计竞赛E题视觉部分代码资源的简介： 随着智能技术的飞速发展，机器视觉已成为工业自动化、智能车、无人机等多个领域的核心技术。作为全国大学生电子设计竞赛的重要组成部分，E题的视觉部分对于参赛者的编程能力和创新思维提出了挑战。我们提供的这份代码资源，正是为那些致力于在此次竞赛中脱颖而出的团队所准备的。 我们的资源包含了多个视觉处理的关键函数，例如图像采集、预处理、特征提取、目标检测与跟踪等。代码经过精心优化，运行效率高，易于理解和修改，能够帮助参赛队伍快速搭建起稳定有效的视觉系统。 特别地，我们注重实战应用，代码中集成了多种场景下的实际应用案例，如颜色识别、物体分类、距离测量等。这些案例不仅展示了如何运用这些函数解决实际问题，还提供了丰富的灵感，鼓励学生探索更多创新应用。 无论你是视觉处理的新手还是有一定基础的学生，这份代码资源都将是你宝贵的财富
K230 23电赛E题 矩形检测
最新发布
2301_81083929的博客
06-01 727
print(f"角点{i}: ({corner[0]}, {corner[1]})")print(f"矩形{count}: {rect}") # 打印矩形信息。print("帧率: {:.1f}fps".format(fps.fps()))os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE) # 初始化退出点检测。print("------矩形统计开始------")# 绘制角点 (红色小圆圈)fps.tick() # 更新帧率计时。print(f"异常: {e}")
2023电赛红色激光e题只用了一天写的比较粗糙
11-17
2023电赛红色激光e题只用了一天写的比较粗糙
Openmv矩形识别+云台激光运动控制+激光跟踪（以2023电赛E题为例）上篇跟踪部分
weixin_62004449的博客
09-07 2万+
2023电赛E题追踪部分在实现中的问题以及解决方法。
运动目标控制与自动追踪系统（E 题）--2023 年全国大学生电子设计竞赛试题
行走的皮卡丘
08-02 2万+
2023 年全国大学生电子设计竞赛试题
2023年全国电子设计竞赛E题-运动目标控制与自动追踪系统
嵌入式基地
10-06 7823
本设计使用openmv实现整个系统的控制。
2023 全国大学生电子设计竞赛题目
热门推荐
weixin_52916289的博客
08-02 3万+
2023 全国大学生电子设计竞赛题目
2023年电赛-E题-运动目标控制与自动追踪系统
caoying12138的博客
08-02 7344
2023年全国大学生电子设计大赛-E题-运动目标控制与自动追踪系统openmv部分
2023电赛e题.pdf
07-08
2023年全国大学生电子设计竞赛（简称“电赛”）的E题涉及到了多个技术模块和实际应用场景。以下是对该题目的详细解析： 一、题目概述 在2023年的电赛中，E题通常是一个综合性的题目，要求参赛者结合电子设计、算法控制、图像处理等多个领域的知识，完成一项具有实际应用价值的电子系统设计。然而，由于具体的题目内容并未在公开渠道广泛发布，以下分析将基于类似题目的常见要求和设计思路进行。 二、可能的任务要求 虽然无法直接给出E题的确切内容，但根据往年电赛的经验和类似题目的特点，E题可能包含以下几个方面的任务要求： 1.硬件平台搭建： 1.选择合适的微控制器（如STM32、Arduino等）作为主控单元。 2.搭建包括传感器（如摄像头、激光传感器等）、执行机构（如舵机、电机等）在内的硬件平台。 2.图像处理与识别： 1.使用图像处理技术（如OpenCV、OpenMV等）对摄像头捕捉到的图像进行处理和分析。 2.识别图像中的特定目标（如矩形框、激光点等），并提取其位置信息。 3.算法控制： 1.设计并实现控制算法（如PID控制算法、轨迹规划算法等），使执行机构能够根据图像处理结果精确控制运动轨迹。 2
2023年电子设计大赛E题基于openmv与stm32的追踪云台
08-02
运动目标控制与自动追踪系统（E 题） 【本科组】 设计制作一个运动目标控制与自动追踪系统。系统包括模拟目标运动的红色 光斑位置控制系统和指示自动追踪的绿色光斑位置控制系统。系统结构示意及摆 放位置见图 1（a）。图中两个激光笔固定在各自独立的二维电控云台上。 红色激光笔发射的光斑用来模拟运动目标，光斑落在正前方距离 1m 处的白 色屏幕上，光斑直径≤1cm。红色光斑位置控制系统控制光斑能在屏幕范围内任 意移动。 绿色激光笔发射的光斑由绿色光斑位置系统控制，用于自动追踪屏幕上的红 色光斑，指示目标的自动追踪效果，光斑直径≤1cm。绿色激光笔放置线段如
2023年电赛e题参考
08-24
2023年电赛e题参考
2023电赛E题视觉部分代码
08-27
本文将围绕2023电赛E题视觉部分代码，详细解释视觉处理技术在机器人电赛中的应用。 1. 视觉处理技术概述 视觉处理技术是指使用相机或其他光学设备来获取图像，然后使用计算机算法来处理和分析图像，提取有用的信息...
2023年电赛E题报告(自制原创)
10-27
《2023年电赛E题报告》深入解析 本报告主要针对“运动目标控制与自动追踪系统”，该系统采用MSP432P401R微控制器作为核心，利用OpenMV视觉系统实现对特定目标的识别与追踪。在系统设计中，通过两台二维电控云台，一...
2023电赛e题K210
09-09
2023电赛E题K210是指在2023年电赛比赛中关于K210开发板的题目，具体是关于K210实现矩形识别的方案。 K210是一块开发板，可以通过购买或准备一块K210开发板，如Sipeed Maixduino等来获取。 该方案主要介绍了基于K210...
2023年电赛e题k210方案
04-26
### 关于2023年电子设计竞赛E题基于K210的解决方案 #### 1. 系统架构概述 在2023年全国大学生电子设计竞赛E题中，题目主要涉及目标检测与追踪的任务。一种可行的设计思路是以Sipeed M2dock作为主云台控制器，搭配...
2023电赛E题：运动目标控制和自动追踪系统 比赛经验分享（主控：武汉芯源公司CW32F030C8T6）
m0_70719648的博客
08-06 5299
本文仅记录和分享本次电赛4天3夜的比赛过程，仅供参考。
23年电赛e题视觉
04-01
### 关于2023年电赛E题视觉相关解题思路 #### 题目背景分析 2023年的全国大学生电子设计竞赛中的E题涉及到了视觉处理技术的应用，主要考察学生对于图像识别、目标检测以及路径规划等方面的掌握程度。根据已有经验[^2]，该题目可能包含了以下几个方面的挑战： 1. **图像采集与预处理** 使用摄像头或其他传感器获取环境数据，并通过算法对原始图片进行去噪、增强对比度等操作，以便后续更高效地提取特征。 2. **物体识别与分类** 利用机器学习模型或者传统计算机视觉方法来区分不同类型的对象（如标志物、障碍物），这一步骤通常依赖于训练好的神经网络模型或者是基于颜色、形状的手工特征描述子。 3. **轨迹跟踪与导航决策** 基于前面得到的结果制定合理的行动策略，比如让移动载体沿着指定路线前进并避开潜在危险区域。 #### 技术实现建议 ##### 图像采集设备的选择 考虑到成本效益比以及实际应用需求，在硬件配置方面可以选择性价比高的工业相机配合开源框架OpenCV来进行初步实验验证工作；如果项目预算允许的话，则可以考虑引入更高性能的产品线以满足更加复杂的场景要求。 ##### 数据标注工具推荐 为了构建有效的深度学习模型用于解决上述提到的任务之一即物体辨识环节，需要大量高质量标记样本作为输入源材料供算法学习规律模式之需。因此可选用LabelImg这类轻量级桌面应用程序辅助完成此项繁重劳动密集型作业过程。 ##### 编程语言&库函数介绍 Python因其丰富的第三方扩展包而成为众多开发者首选编程利器之一，在这里也不例外——借助其强大的NumPy数组运算能力再加上Matplotlib绘图组件的支持下使得整个开发周期大大缩短的同时还能保持较高的灵活性适应未来可能出现的新变化趋势。 ```python import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt def load_image(path): img = cv.imread(path, cv.IMREAD_GRAYSCALE) return img def display_images(img_list): fig, axes = plt.subplots(1, len(img_list), figsize=(15, 5)) for i, ax in enumerate(axes.flatten()): ax.imshow(img_list[i], cmap='gray') ax.axis('off') plt.show() ``` #### 注意事项提醒 尽管现代AI技术发展迅速给人们带来了极大便利同时也降低了入门门槛，但对于初学者而言仍然存在不少困难点亟待克服，例如缺乏足够的理论基础知识支撑实践探索活动开展受限等问题均较为普遍。所以除了加强自身专业知识积累之外还应该注重团队协作精神培养共同进步成长才是王道！
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