Automatically-adjust-PID-parameters offline -> simulate -> online

先本地分析，再接硬件

Automatically-adjust-PID-parameters 用来根据控制响应数据给出下一轮 PID 参数建议。第一次使用时，先跑本地分析，再跑仿真，最后再接在线模式。

你需要准备什么

Python 3.10+、`pip`，以及一枚可用的 DeepSeek API key。

不接硬件也能做什么

看帮助、分析 CSV、跑仿真、导出 C 参数。

什么时候需要硬件

只有在线模式需要 MCU 持续发送 `DATA:` 并接收 `PID:`。

项目特色

逐步使用路径

先本地分析，再仿真，再监看串口，最后在线调参。这样更容易判断问题到底出在数据、API key、串口还是设备本身。

硬件接入直接

串口联调、数据采集、离线分析和在线调参是连在一起的。STM32 参考代码已经把 UART 句柄、引脚和环名字提成了宏。

安全策略优先

参数上下限、单次变化率、历史记录、人工确认和 ACK 确认都放在前面，适合真实设备联调。

01 / 安装

  1. 克隆仓库。
  2. 进入项目目录。
  3. 安装依赖。
shell
git clone https://github.com/Zw-awa/Automatically-adjust-PID-parameters.git
cd Automatically-adjust-PID-parameters
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

建议直接用这里的安装方式，不要自己换一套命令。

02 / 配置

先复制示例配置，再改你自己的本地配置。

shell
copy config.example.json config.json
推荐把 API key 放进环境变量 DEEPSEEK_API_KEY。如果你写进 config.json 也可以。
示例配置里的串口默认是 COM3。如果你要接在线模式，记得改成自己电脑上的实际串口。

03 / 先跑本地分析

第一次使用时，最值得先跑的是本地分析，因为它不依赖串口和 MCU。

shell
python scripts/offline_analyze.py --file data/raw/example_speed_data.csv
  • 这一步能证明本地分析链路是通的。
  • 如果这一步就失败，先不要碰在线模式。

04 / 再跑仿真

仿真模式会先生成软件响应，再继续走调参流程。

shell
python main.py simulate --loop speed --iterations 1

如果 API key 还没配好，这一步可能会在最后的 LLM 调用时报 401。先看前面的分析输出是否正常。

05 / 在线模式

在线模式前，先确认 MCU 已经持续发送正确的串口数据。

shell
python main.py online --port COM3 --loop speed --interval 10
`COM3` 只是默认示例。运行前改成你电脑上的实际串口。
  1. 先监看串口。
  2. 再采一份数据。
  3. 先做一次离线分析。
  4. 最后再开始在线调参。

06 / STM32 接入

如果你要接 STM32，先从 examples/ 选择 F103 标准库或 G431 HAL 工程，原样跑通后再按 MCU 集成指南替换用户接口。

protocol
MCU -> PC   DATA:speed:1.2345,100.0,95.3,4.7,85.2
PC  -> MCU  PID:req001:speed:0.800000,0.150000,0.030000
MCU -> PC   ACK:req001:speed:0.800000,0.150000,0.030000
MCU -> PC   NACK:req001:speed:OUT_OF_RANGE

两套示例都把核心、配置、平台端口和用户 I/O 分开，接真实小车时主要修改配置和三个用户接口函数。

07 / 常见问题

401 报错

通常是 API key 无效、没配置，或者程序没有读到 key。

串口打不开

通常先检查端口号、波特率，以及是否被其他软件占用。

样本不足

通常先检查 MCU 是否持续发送 `DATA:`，再检查 `loop` 名称是否一致。