PID算法控制：
PID算法应用十分广泛，包括温度、气压控制，流速、液位控制，无人机悬停，小球摆动受力以及姿态调整等等。
此时，假定有固定时间间隔t，对应有不同t时刻的输出值x；另外，有设定值target和实际输出值actual，定义error = target - actual；
比例调节效果：考虑当前的误差效果，存在大于零和小于零的情况，大于0，则说明当前时刻的误差大于前一时刻的误差，小于0则相反，同时乘一个系数Kp。对于Kp系数，如果0<Kp<1，实际值actual则会无限接近但始终无法达到target，而如果Kp>1,则会发生过冲现象，也就是实际值actual会在目标值target上下范围内波动。
积分调节效果：考虑历史误差效果的积累，也就是将一开始t0时刻的误差error0一直到现在时刻他t_k的误差error_k求和，仍然存在大于零和小于零的情况，大于0时则说明对于历史效果，实际输出的值其实整体上是没有达到目标值的，也就是欠调效果；而小于0则正好相反，说明对于历史的误差效果，实际输出的值整体上已经大于目标值，出现过调的效果。
微分调节效果：微分条件则是针对前几次的误差，也就是当前误差的前两次或者前三次的误差变化，实际上是通过衡量近几次的误差变化率（误差变化比上变化时间）来预测接下来（未来）的误差变化情况，进而提前做出调整。
最终的PID调节实际上是将P（比例）I（积分）D（微分）三者的效果相叠加得到最终的效果。
