①传统PID：
原本根据实际循迹任务制定的思路是这样的：
编码器对电机传入的俩个信号TI1,TI2进行处理，俩个定时器分别对俩个编码器进行脉冲计数，得出的数据输入单片机。
ADC采集完之后进行左右四路俩俩相减，得出误差Error，传入单片机。
采集完毕后，由误差Error计算出需要输出的PWM脉冲数(约定好的PWM信号)，直接输出到电机，再通过编码器传回来的数据对比，由PID算法进行拟合，从而输出我们想输出给电机的PWM信号。
但是后来，实际编写时候的代码直接跳过了“ 确定需要输出的PWM”这一步 ，直接由误差大小(ADC)配以固定的KP,KI,KD值得出输出到电机的信号的变化部分。
所以说明PID算法是直接作用在传感器检测结果上的，不是对 “约定好的PWM信号” 进行拟合的。但说到PID的闭环控制，不断趋近于数字信号，其实意思是这样的：
我们想输出的 “约定好的PWM信号” (经过反馈后得出的信号)，和原本输出给电机的PWM信号的差值，其实就是由PID算法算出来的。简单来说就是误差带来了PID参数的增量。而闭环反馈的关键就是在误差这里。误差既作为输入量进入第K次PID算法里，而且作为反馈量再次作为输入量进入第K+1次PID算法里。
②模糊PID：
PID公式
而在PID算法里，current_Error（现有误差）和CE(误差变化量)是ADC变化得出的。也就是图中e（t）部分，而想要得出更快的拟合效果(可以想成是原本思路里对PWM信号的拟合，其实就是小车在走直线时刚开始打开电源出现的阶跃的情况)，就需要对PID各个参数进行调参。
这里如果运用到了模糊算法(能够通过检测转弯时分段ADC数值给出适合转弯偏差的PID参数，也就是图中KP,KP/Ti，KP/Td部分)。
那整个PID公式的俩部分(误差和pid参数)就 都得到了改变，从而实现了转弯功能、转弯力度、转弯时迅速达到准确且稳定的位置的功能。
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