feat(PID): 调整速度与角度环PID参数

更新了FOC控制器中的速度环和角度环PID参数以改善控制响应，并微调电流环参数提升稳定性。

feat(Filter): 改进卡尔曼滤波器初始化逻辑及速度计算方式
引入系统运行时间计数器，修正编码器角度和速度卡尔曼滤波器的初始化流程，并基于实际时间间隔优化角速度估算精度。

refactor(Filter): 移动成员变量声明顺序
调整`EncoderAngleKalman`类中`last_angle`成员变量的访问权限和声明位置，增强封装性和可读性。

feat(Flash): 新增Flash EEPROM功能支持
添加FlashEEPROM类及相关头文件，支持电机角度等关键数据掉电保存，并在CAN通信复位时进行角度存储操作。

refactor(Timer): 优化定时器配置和中断优先级设置
删除冗余的TIMER3定义，修改TIMER1中断服务函数可见性，并调整NVIC子优先级分配，确保中断响应合理有序。

feat(AngleSensor): 完善角度传感器初始化与角度设定接口
重构角度传感器初始化方法并新增角度设置函数，支持从Flash读取初始角度值并与减速比结合应用。

feat(Health): 实现母线电压监测与保护策略
新增电源管理函数，在母线电压异常下降时自动关闭电机输出，防止因供电不足导致设备损坏。

Robot_V2/Algorithm/DengFOC.cpp

@@ -172,7 +172,7 @@ float FOC_Controlroller::velocity_open_loop() {
 	const float Uq = voltage_power_supply / 2.0f;
 
 	setPhaseVoltage(Uq, 0.0f);
-	CAN0_transmiter.testfloat_union.f =
+	// CAN0_transmiter.testfloat_union.f =
 		cal_Iq_Id(sampler.get_current('U'), sampler.get_current('V'), sampler.get_current('W'));
 
 	return limit_voltage;

Robot_V2/Algorithm/DengFOC.h

@@ -43,12 +43,12 @@ class FOC_Controlroller {
 	float v_half = voltage_power_supply * 0.5f; // 电源电压的一半
 
 
-	PIDController vel_loop = PIDController{0.13f, 0.4f, 2.8e-4, 1000000,
+	PIDController vel_loop = PIDController{0.028f, 0.2f, 1e-4, 1000000,
 										   voltage_power_supply}; // 12V
-	PIDController angle_loop = PIDController{25.0f, 30.0f, 0.15f, 10000000,
+	PIDController angle_loop = PIDController{20.0f, 100.0f, 0.2f, 10000000,
 											 voltage_power_supply}; // 12V
 	PIDController current_loop =
-		PIDController{0.01f, 0.001f, 0, 100000, voltage_power_supply}; // 12V
+		PIDController{0.006f, 0.02f, 0, 100000, voltage_power_supply}; // 12V
 
 	void setPhaseVoltage(float Uq, float Ud);
 	float cal_Iq_Id(float current_a, float current_b, float current_c);

Robot_V2/Algorithm/Filter.cpp

@@ -7,8 +7,9 @@
 
 extern angle_sensor KTH7823;
 extern CAN_transmiter CAN0_transmiter;
-EncoderAngleKalman Angle_kalman(KTH7823.getAngle(), 1.0f, 1e-4f, 0.25f);
-EncoderVelocityKalman Vel_kalman(Angle_kalman.getAngle(), 1e-5f, 1e-6f, 0.02f);
+extern u32 system_runtime_us;
+EncoderAngleKalman Angle_kalman(0, 1.0f, 1e-4f, 0.25f);
+EncoderVelocityKalman Vel_kalman(0, 1e-5f, 1e-6f, 0.02f);
 
 constexpr u8 SIZE_FLOAT = sizeof(float);
 
@@ -30,7 +31,6 @@ float medium_filter(float values[], u8 size) {
 	return sorted[size / 2]; // 返回中值
 }
 
-
 // EncoderVelocityKalman类的实现
 /*!
 	\brief      构造函数，初始化编码器速度卡尔曼滤波器参数
@@ -100,7 +100,6 @@ EncoderAngleKalman::EncoderAngleKalman(float initial_angle,
 			 measurement_noise),
 	  last_angle(initial_angle), initialized(true) {}
 
-
 /*!
 	\brief      更新卡尔曼滤波器状态
 	\param[in]  measured_angle 测量的角度值 (degree)
@@ -127,16 +126,20 @@ float EncoderAngleKalman::getAngle() const { return kalman.getState(); }
 	\brief      获取当前角度估计值
 	\retval     当前角度估计值 (degree)
 */
-float EncoderAngleKalman::getVelocity() const { return (kalman.getState()-last_angle)*3.75e3; }
+float EncoderAngleKalman::getVelocity() const {
+	static u32 last_us100_counter = system_runtime_us;
+	float vel = (kalman.getState() - last_angle) * 1e4 *
+				(system_runtime_us - last_us100_counter);
+	last_us100_counter = system_runtime_us;
+	return vel;
+}
 
 /*!
 	\brief      设置过程噪声协方差
 	\param[in]  q 过程噪声协方差值
 	\retval     none
 */
-void EncoderAngleKalman::setProcessNoise(float q) {
-	kalman.setProcessNoise(q);
-}
+void EncoderAngleKalman::setProcessNoise(float q) { kalman.setProcessNoise(q); }
 
 /*!
 	\brief      设置测量噪声协方差

Robot_V2/Algorithm/Filter.h

@@ -138,9 +138,9 @@ class EncoderAngleKalman {
   private:
 	KalmanFilter<float> kalman;
 	bool initialized;
+	float last_angle;
 
   public:
-	float last_angle;
 	EncoderAngleKalman(float initial_angle, float initial_error_covariance,
 					   float process_noise, float measurement_noise);