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进阶：async 与 PID ​

最后一课，两个主题：理解 async 并发（SPIKE 3 Python 的地基），以及用 PID 写出比赛级巡线和直行。

async：到底发生了什么 ​

hub 只有一个 CPU，却要"同时"管马达、传感器、灯光。async 的做法是协作式多任务：程序在每个 await 处让出 CPU,runloop 趁机去推进别的任务。

  • await 一个动作 = "这事要花时间，做完叫我，先让别人跑"。
  • 不加 await 调用你自己定义的 async 函数，动作不会执行（只是创建了协程对象）——这是最常见的 bug:
python
straight(50)          # ❌ 什么都不会发生(straight 是自定义 async 函数)
await straight(50)    # ✅ 正确

注意区别：LEGO 原生 API（motor.run_for_degrees 等）不加 await 也会开始动作，只是程序不等它做完——相当于"启动"积木。会"悄悄不执行"的只有你自己写的 async def。

并发执行：runloop.run 多个任务 ​

runloop.run() 可以接收多个协程，并发推进（单核轮流执行，宏观上"同时"）——相当于 Word Blocks 里的多个帽子积木：

python
import runloop, motor_pair
from hub import port, light_matrix

motor_pair.pair(motor_pair.PAIR_1, port.A, port.E)

async def drive():
    await motor_pair.move_for_degrees(motor_pair.PAIR_1, 3600, 0, velocity=400)

async def blink():
    while True:
        light_matrix.show_image(light_matrix.IMAGE_HEART)
        await runloop.sleep_ms(500)
        light_matrix.clear()
        await runloop.sleep_ms(500)

runloop.run(drive(), blink())     # 边跑边闪灯

无限循环里必须有 await

blink 里的 sleep_ms 不只是延时——它是让出 CPU 的机会。一个没有任何 await 的 while True 会独占 CPU，其他任务全部卡死。

边开车边干活 ​

FLL 省时间的大招：去程路上就把机械臂抬到位。注意 runloop.run() 只能在顶层调用一次，不能嵌在协程里面——要并行，就把两个动作各写成一个协程，一起交给顶层的 runloop.run():

python
async def raise_arm():
    await motor.run_for_degrees(port.C, 120, 300)

async def drive_out():
    await straight(60)
    await turn(90)
    # 到达时臂已就位

runloop.run(raise_arm(), drive_out())   # 抬臂和开车同时进行

PID 控制 ​

P 控制只看当前偏差，实践里有两个问题：偏差小时输出也小，常被摩擦和执行器死区吃掉（表现为稳态误差）；把 Kp 调大去补，又会振荡。PID 补上两项：

wordblocks
修正量 = Kp*偏差 + Ki*偏差累积 + Kd*偏差变化率
   P:现在偏多少     I:历史欠账      D:趋势刹车
  • I（积分）：把每圈的偏差累加。持续的小偏差越积越多，最终推动修正——消灭稳态误差。
  • D（微分）：本圈偏差 − 上圈偏差。偏差在快速回归时输出负修正，提前"收油"，抑制过冲和振荡。
  • 严格的离散 PID 里 I、D 项都要乘/除采样周期 dt；本文循环间隔近似固定（sleep 5 ms 加上计算与调度开销），增益把实际 dt 吸收进去了——所以代码不显式出现 dt。换了采样间隔就必须重调增益。

实用 PID 巡线 ​

python
import runloop, motor_pair, color_sensor
from hub import port

motor_pair.pair(motor_pair.PAIR_1, port.A, port.E)

TARGET = 48        # 线边缘中值,实测标定
KP, KI, KD = 1.2, 0.002, 6.0
BASE = 300         # 基础速度,度/秒

async def follow_line_deg(degrees):
    """PID 巡线,走指定的马达度数后停止。"""
    import motor
    motor.reset_relative_position(port.A, 0)
    integral = 0
    last_error = 0
    while abs(motor.relative_position(port.A)) < degrees:
        # 巡左边缘(左白右黑):偏白 -> 正偏差 -> 向右修,同巡线课的约定
        error = color_sensor.reflection(port.F) - TARGET
        integral += error
        integral = max(-1000, min(1000, integral))      # 积分抗饱和限幅(anti-windup)
        derivative = error - last_error
        last_error = error
        correction = KP * error + KI * integral + KD * derivative
        motor_pair.move_tank(motor_pair.PAIR_1,
                             int(BASE + correction),
                             int(BASE - correction))
        await runloop.sleep_ms(5)                        # 让出 CPU;循环间隔 5 ms
    motor_pair.stop(motor_pair.PAIR_1)

async def main():
    await follow_line_deg(2000)

runloop.run(main())

实现要点：

  • 用 move_tank 直接控制左右轮速差，比 steering 参数更线性。
  • 积分抗饱和限幅（anti-windup clamp）强烈建议保留，否则起步时的大偏差会积累成巨大的过冲。
  • 循环间隔 5 ms；实际读数更新受颜色传感器 100 Hz 采样率限制，循环本身也有开销。即便如此仍远密于 Word Blocks 的循环——这是 Python 巡线更稳的主要原因之一。
  • 教学版从简：真正部署到比赛还应加超时退出和堵转检测（马达 velocity 长时间为 0 就停止），防止卡住后原地烧电机。

调参顺序（推荐流程） ​

  1. KI = KD = 0，调 KP：从小加大，加到轻微振荡，然后退回 60-70%。
  2. 加 KD：从 0 加大到振荡消失、弯道跟随干脆。在本文的采样间隔和单位下 KD 常落在 KP 的 3-10 倍——这是经验值，不是普适规则，换采样间隔或单位就会变。
  3. 大多数巡线不需要 KI（巡线没有持续稳态误差）。除非发现机器人始终骑在偏离中值的位置，才加一点点（0.001 量级）。
  4. 提高 BASE 速度后，回到第 1 步微调。

PID 陀螺直行 ​

同一套 PID，偏差换成偏航角，就是顶级的走直线：

python
import runloop, motor_pair
from hub import port, motion_sensor

async def straight_pid(degrees, velocity=500, kp=4.0, kd=8.0):
    import motor
    motion_sensor.reset_yaw(0)
    motor.reset_relative_position(port.A, 0)
    last_error = 0
    while abs(motor.relative_position(port.A)) < degrees:
        # App 3 原始 yaw 左转为正,数值上恰好就是"0 − 右转为正偏航"这个偏差
        error = motion_sensor.tilt_angles()[0] / 10
        d = error - last_error
        last_error = error
        correction = kp * error + kd * d
        motor_pair.move_tank(motor_pair.PAIR_1,
                             int(velocity + correction),
                             int(velocity - correction))
        await runloop.sleep_ms(5)
    motor_pair.stop(motor_pair.PAIR_1)

你已经到顶了 ​

走到这里，你掌握的技术栈和世界级 FLL 队伍相同：编码器测距 + 陀螺仪定向 + PID 控制 + async 并发。剩下的差距只在两件事：机械设计和练习时长。

常见问答 ​

调用自己写的 async 函数怎么什么都没发生？ ​

自定义 async 函数不加 await 只会创建协程对象，不会执行——这是最常见的 bug。注意 LEGO 原生 API 相反：不加 await 也会开始动作，只是程序不等它。

PID 巡线一直振荡怎么办？ ​

先把 KP 退回到振荡消失的 60-70%，再从 0 逐步加 KD 抑制过冲。换速度或采样间隔后所有增益都要重调。

到底要不要积分项 KI？ ​

大多数巡线不需要——它没有持续稳态误差要消。只有机器人始终骑在偏离中值的位置时才加一点点（0.001 量级），并务必配积分抗饱和限幅。

最后的练习：

  1. 用调参顺序把你的 PID 巡线调到 60% 以上基础速度仍然稳定。
  2. 把 follow_line_deg、straight_pid、turn 整理成一个函数库文件，全队共用——这就是你们队的"武功秘籍"。
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