低速自动跟车功能

简述信息一览：

• 1、自动辅助驾驶什么原理
• 2、自动驾驶技术基本知识介绍
• 3、自动驾驶控制算法(5)——PID算法
• 4、Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解
• 5、智能网联汽车横向运动控制的概念

自动辅助驾驶什么原理

1、自动驾驶的核心原理是通过环境感知技术，结合多种摄像头和传感器，以及复杂的算法，实现对车辆行驶路径的精准规划。摄像头和传感器如同车辆的“眼睛”和“耳朵”，它们能够捕捉周围环境的信息，包括道路标志、行人、其他车辆等，将这些信息转化为数据，然后通过算法进行处理，从而生成车辆的行驶指令。

2、自动驾驶技术原理汽车自动驾驶技术包括***摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图（通过有人驾驶汽车***集的地图）对前方的道路进行导航。

3、工作原理：传感器收集数据：ADAS利用安装在车上的各种传感器，如雷达、摄像头、激光雷达等，在汽车行驶过程中随时感应周围的环境。数据处理与分析：收集到的数据会进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据进行系统的运算与分析。

自动驾驶技术基本知识介绍

自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。

鸟瞰视图生成：四路鱼眼摄像头捕捉的画面经过AVM处理，通过拼接技术生成一个鸟瞰视图。车位检测：车位检测是在这个合成的鸟瞰图上进行的，AVM显著提升了车位检测的准确性和效率。驾驶便利性与安全性：AVM在自动驾驶中，特别是在自动泊车功能中，显著提升了驾驶者的便利性和安全性。

车载智能语音对话系统：NLP技术使得自动驾驶车辆能够理解乘客的语音指令，如导航、音乐播放、天气查询等，从而提供更加智能化的驾驶体验。文本分类与生成：在自动驾驶场景中，NLP还可以用于文本分类，如识别并过滤无关或重要的信息，以及生成文本指令或反馈，提高车辆与乘客之间的交互效率。

识别技术 和人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有它自己的眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。 我们眼睛的主要构成部分是眼球，通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦距来获得实像。那自动驾驶的眼睛是由什么构成的呢？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。拓展小知识无人驾驶汽车的技术原理是什么一般来说，无人驾驶汽车可分为两大类，一类是纯粹的自动驾驶汽车，另一类则是完全的无人驾驶。

自动驾驶控制算法(5)——PID算法

在实际应用中，PID控制算法用于轨迹跟踪，规划模块输出参考轨迹，控制器则依据横向跟踪误差进行控制，通过增加差分控制器D降低航向角变化速度，增加积分控制器I修正系统性偏差，实现车辆轨迹的稳定跟踪。通过整合PID控制算法与车辆模型，可以有效提升自动驾驶系统的性能，实现精准的轨迹跟踪与控制。

PID控制的特点 - 算法简洁：PID控制算法结构简单，易于理解和实施。- 鲁棒性较强：PID控制对系统参数的变化相对不敏感，具有较强的鲁棒性。- 可靠性高：PID控制具有较高的可靠性，即使在系统出现故障时，通过调整参数也能保持系统稳定。

PID控制，全称为比例-积分-微分控制，是一种在工业控制系统中广泛应用的控制方法。PID控制的基本概念 PID控制是一种反馈控制方法，它通过对系统的输入与输出之间的偏差进行比例、积分和微分运算，从而调整系统的输出，以达到预期的控制效果。

Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解

LQR算法的核心推导LQR算法通过寻找状态空间模型中的最优控制器，旨在最小化代价函数。其关键步骤包括构建状态转移矩阵，设计代价函数，特别是权重矩阵的选择，反映了速度变化对控制响应的重要性。 Apollo中的LQR实现在Apollo中，LatController类继承自Controller，其中Init（）函数初始化了所有必要的组件。

LQR算法的核心是线性二次型调节器。它通过建立状态空间模型，定义状态和控制输入的加权代价函数，然后通过Riccati方程求得最优控制器。以车辆模型为例，状态空间方程简化为[公式]，在考虑路径曲率后，离散化为[公式]。在权重矩阵中，我们根据速度不同调整误差增益，确保高速时控制稳定。

LQR（linear quadratic regulator）作为常用控制算法，本文将详细解析Apollo中该算法的推导过程。在考虑离散线性系统的基础上，LQR目标为寻找一组控制量，使得系统稳定，控制代价最小。定义代价函数，其中状态量、控制量与权重矩阵Q、R等元素构成，旨在量化系统状态与控制之间的成本。

第七讲深入解析了LQR算法及其在Apollo星火***PnC专项中的应用。LQR算法在车辆控制中发挥关键作用，如实现横向跟踪偏差模型，通过线性二次型问题优化控制序列以达到系统稳定和成本最小化。该算法关注于线性系统的稳定性，通过哈密尔顿方程和拉格朗日法求解最优状态反馈控制器，以控制量[公式] 影响车辆状态转移。

LQR算法在自动驾驶应用中主要应用于NOP、TJA、LCC等横向控制场景，常与曲率前馈控制结合，以实现轨迹跟踪目标。本文将通过Python实现轨迹跟踪算法的lqr_speed_steering_control（ ），旨在通过同时调控转角与加速度来实现轨迹跟踪。

Apollo的逻辑主要分为局部规划与轨道跟踪。局部规划***用低精度模型结合长周期规划，而轨道跟踪则结合高精度模型与短周期规划。本文重点分析Apollo控制算法中的两种路径跟踪控制器：MPC（模型预测控制）与LQR（线性二次调节器）。

智能网联汽车横向运动控制的概念

实现驾驶汽车的规划路径跟踪。智能网联汽车横向运动控制是通过控制轮胎的，即通过轮胎力的控制以及方向盘角度的调整，实现自动驾驶汽车的规划路径跟踪。智能网联汽车横向运动控制是组成的智能系统最终完成自动驾驶和协同驾驶的落地部分。

智能网联汽车通过应用电子信息技术，实现在车辆与外界环境之间的信息交互，从而提高行车安全、舒适度和智能化水平。 该领域涉及多个研究方向，主要包含汽车设缺李施关键技术、信息交互技术以及基础支撑技术。 汽车和设施关键技术是智能网联汽车的基础，它包括自动驾驶和无人驾驶的智能感知与决策能力。

控制执行技术 该技术专注于车辆控制，包括关键执行机构、车辆的纵向、横向和垂直运动控制技术，以及车间协同控制技术等。信息交互关键技术 这一部分主要研究智能汽车的信息传递、处理和安全。

关于低速自动驾驶横向跟踪，以及低速自动跟车功能的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。