1、先P后D，如果电机响应慢（比如减速级很多的电机），再调I，如果PD效果足够好的话则不需要I。
2、单一变量法，即调整一个参数的时候其他参数都固定不变
先定量级再定数值，比如调整P的时候，先从0.0001开始，查看小车反应，没有效果的话改为0.001，以此类推，直到确定一个合适的数量级，然后才开始在这个数量级里微调，这样其实就已经把调整的范围缩小到很小了。
3、先超调再减小，即所有参数都先尽量加大，直到系统震荡，然后再取这个值的小一点的值作为最合适参数。
4、调试过程中尽量让车处于自然状态没有额外的力作用，即尽量用无线调试，有线的话找根软一些的线。
那么调节过程中小车什么表现才算是“好”呢？
在角度环中，当P逐渐增大，小车会开始有恢复力作用，也就是当手扶着往前倒的时候小车也能大概跟着往前走，但是还是走的很“软”，再逐渐增大参数，恢复力越来越大，直到大到一定程度，小车开始前后自主剧烈抖动，电机性能好一点的小车即使手不扶着也能大概站立了。
稍微减小刚刚震荡的参数，作为P值固定在程序里，开始调节D值，依然是确定量级之后逐渐增大，在增大的过程中会发现小车的震荡频率逐渐降低了，增大到一定程度小车基本不再震荡，这个值就是需要的D值了
也会有一部分情况下由于电机性能原因上面PD的调整过程中始终无法达到很好的效果，那么此时需要加入I，在调完P值之后，D值置0，增加 I值，直到小车的恢复力变得比较“硬”，然后稍微减小P值，直到出现比较理想的直立效果；最后再加D，视效果增加到震荡为止，再减小到70%左右，这样角度环PID所有参数就整定完成了。
角度环调好了，小车可以稳定平衡了，可是为啥它一直往一边跑呢？
因为角度环的任务就是维持小车的角度，除此之外就是它能力范围之外了，角度环是不关心小车是静止着平衡的，还是边跑边平衡的。如果恰好目标平衡点和小车重心平衡点重合，那么小车可以大概静止，而如果不是，那小车就会在平衡中不断加速，直到轮子的速度超出了电机所能提供的转速，于是小车还是会倒下。
所以我们需要添加一个速度环，用编码器测量速度来作为反馈。
先给一个比较小的P值（因为I是P的累加，如果P为0的话I也就没有意义了），随着I值逐渐增大，用手轻推小车，小车会前进之后慢慢后退，就说明参数起作用了。此时你可以决定到底给一个更大的 I值还是小的 I值，越大的 I 值对应了更快的恢复速度，在偏离之后会更剧烈地后退，在更短的距离内回到原点，但是当然这样也会降低小车的稳定性，而小的参数则于此相反，需要在前进更长的距离之后才会慢慢回到原点，但是也使得抗干扰能力增强，也就是不会被轻易推倒。
只用 I 值的话小车的回复会是往复的，逐渐逼近原点，加上P值则可以消除这种来回震荡，与角度环调节D值的过程一样，逐渐增加直到推了之后可以在前后各摆动一次就回复到原点静止，此时这个P值便是对应于那个 I值的最合适参数。
PID参数的调整过程大概如此，总之这是一项既需要细心调整，但自由度也很大的工作，所谓“大胆假设，小心求证”，在多尝试几种参数组合之后，你会找到适合你的小车的magic point的~
本文转自网络。
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