在上一篇文章中─讓自駕車各行其道（一），我們介紹了自駕車方向盤控制的重要性，以及說明何謂PID，接下來，我們將在本篇文章中，分別介紹有關PID的三種修正方法以及實際應用狀況。

 

 PID的解釋，分別為：P Control（比例控制）是一種最直覺的修正方法，只看目前誤差有多少就修正多少，但如果只看比例修正，可能會導致修正的結果無法完全準確，主要原因為現實環境中會存在著外在的干擾，以及考慮瞬時誤差變化量的問題，所以需要另外兩種修正法來協助修正；I Control（積分控制）概念是用於連續函數中取得面積，假設誤差量是一個連續函數，當這個誤差量受外在因素干擾，而無法透過P Control修正使得誤差量有所減少時，我們就可以使用積分的方式，來修正這個誤差量；而D Control（微分控制）定義上是利用誤差的改變程度，也就是瞬時的誤差變化量，來預測未來的趨勢，調節下一個時間單位需要修正的量，使修正結果更加準確。

 

圖片說明：現代的PID控制器，是觀察舵手的動作而設計出來的，要控制船舶航行的方向，就如同是在道路上控制行車的方向，不只是需要偵測目前的誤差（P），也需考慮過去累積的誤差（I）以及誤差的變化趨勢（D），才能讓結果更加準確。（網址：https://zh.pngtree.com/）

圖一及圖二皆為同一則網路影片的截圖，這段影片主要是在介紹PID在自走車上的應用。圖一介紹的是何謂比例修正（P control），圖二則介紹了包含三種修正方法的範例說明，在圖二中藍色路線為自駕車預定抵達的路線，依照P control之理念，它會直覺地以與目標線的差距多寡來判斷需修正的距離，以綠色的箭頭表示；在I control上，它會用來修正因外在因素所累積的誤差，通常為一加強的修正量，以紫色的箭頭表示；最後在使用D control的概念上，藉由量測誤差的變化量來推估路況及車況的瞬間變化，以咖啡色的箭頭表示。

 

結合PID等三種判斷所產生之最終修正方向為紅色，它可以協助自駕車更為穩定平滑地行駛到預定路線。通常來說，其實只需用到P即可達到基本的修正效果，而I與D多為輔助修正，但因為自駕車的行駛速度很快，因而需要有D control提早預測可能的變化，以即時調節修正量，也因在道路上有許多不可預期的外在因素影響車輛的行駛，因而需要有I control來加強某些修正的力道，由於I與D的修正方法包含微積分的數學觀念，也歡迎有興趣的讀者，可以先了解微積分的概念，將可更清楚I與D所代表的意思。

 

 （圖一）圖片說明：P control是一種最簡單的修正方式，只會依據與目標的差距，而決定修正量的大小，也就是車輛與中央的目標藍線差距多少，來決定需修正多少方向盤的角度的多寡，如最上方與最下方的車輛，當距離目標線越遠，角度就需改變越多（網站名稱：Controlling Self Driving Cars／網址：https://www.youtube.com/watch?v=4Y7zG48uHRo&list=PLgVoI6rhKUAmeOxIGZdzorcZ3gT3OIiPC）

 

 

要把車穩定且準確地開在路中央，對人類來說，可能是很簡單的事，但如果是要機械可以自動執行這些行為呢？我們就需要設計數學公式，如：撰寫程式來控制機器，告訴機器如何做到這些類似人類行為的反應。很神奇吧，雖然PID並不是很新穎的科技，卻是自動駕駛要成功上路的關鍵技術，如果自駕車沒辦法正確的行駛在它該行駛的車道上，那後果將是不堪設想的，所以在享受科技所帶來的便利的同時，也不妨也可以嘗試了解這些科技背後的數學原理吧！

 

總編輯：國立中山大學資訊工程學系 黃英哲教授

（本文由科技部補助｢新媒體科普傳播實作計畫｣執行團隊撰稿）