自动驾驶横纵控制原理

本篇文章给大家分享自动驾驶横纵控制原理，以及自动驾驶规控对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、两万字详解L3自动驾驶系统设计
• 2、自动驾驶是不是不需要人开
• 3、自动驾驶控制算法实例之模型预测控制(MPC)--从模型推导到代码实现(以...
• 4、纵向控制基本原理与Apollo6.0纵向控制总结
• 5、Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解
• 6、自动驾驶汽车的技术原理

两万字详解L3自动驾驶系统设计

L3自动驾驶系统设计的核心要点如下：系统工作原理：ALKS：负责动态驾驶任务，如纵向和横向控制。在驾驶员必要时介入，确保驾驶安全。工作流程：系统负责驾驶，驾驶员接手时自动切换至有人驾驶模式。核心任务包括目标检测、事件响应、驾驶决策等。

这种仪器目前已经应用在火箭和高速飞机上，实现了自动驾驶。 回答者： 百镀知道_ | 一级 | 2009-3-21 21：41 现代的雷达——一种无线电定位和测距装置：科学家研究发现蝙蝠不是靠眼睛，而是靠嘴、喉和耳朵组成的回声定位系统。因为蝙蝠在飞行时发出超声波，又能觉察出障碍物反射回来的超声波。

水母的顺风耳，仿照水母耳朵的结构和功能，设计了水母耳风暴预测仪，能提前15小时对风暴作出预报，对航海和渔业的安全都有重要意义。5。人们根据蛙眼的视觉原理，已研制成功一种电子蛙眼。这种电子蛙眼能像真的蛙眼那样，准确无误地识别出特定形状的物体。把电子蛙眼装入雷达系统后，雷达抗干扰能力大大提高。

自动驾驶是不是不需要人开

1、【太平洋汽车网】自动驾驶需要人开，自动驾驶从字面上简单理解，即为车辆通过车身上布置的各传感器（雷达、摄像头、激光雷达等），对周围环境进行感知并作出决策控制，在“无需驾驶员操作”的情况下自行驾驶。

2、当我们深入探讨L3级自动驾驶，许多人可能会疑惑：这是否意味着驾驶过程中无需任何人工介入？实际上，L3级自动驾驶并不意味着彻底的无人驾驶。尽管L3级自动驾驶技术具备在特定条件下自主行驶的能力，但驾驶员的角色并未被完全替代，仍需在必要时保持警觉并准备随时接管车辆控制。

3、动车组、火车，包括地铁虽然都***用自动驾驶，人工辅助还是离不开的，万一列车故障或者突***况的时候，就需要第一时间有人处理故障和接管列车。动车组、地铁等交通工具与普通汽车不同，很早就有自动驾驶了。

4、自动驾驶，在很大程度上是非常智能化的，这就表示在大多数时候，我们不需要自己开车，只要分出一部分精力注意当前的车况就好，不需要像自己开车那样时刻保持注意力的高度集中。并且自动驾驶最大的好处在于，它绝对保密，因为它是机器，所以只会听从人所下达的指令，不会干其他的事情。

自动驾驶控制算法实例之模型预测控制(MPC)--从模型推导到代码实现(以...

1、控制模型的建立（以运动学为例）MPC，即模型预测控制，其核心在于模型。车辆模型主要分为动力学模型和运动学模型。在Autoware框架中，MPC算法主要运用三种控制模型。在低速场景中，运动学模型即可满足要求，因此本文以运动学模型为基础介绍MPC算法的实现流程。

2、在MPC算法中，我们首先定义了状态空间方程，包括横向误差、航向角误差、横向误差变化速率、航向角误差变化率、纵向位置误差以及纵向速度误差。控制量主要涉及车辆转角与加速度控制。通过状态转移方程，我们构建了预测模型，从而在连续时间与离散时间两种形式下实现了状态方程的转换。

3、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）。MPC是一种先进的过程控制方法，在满足约束条件下，通过动态线性模型实现优化求解，考虑当前与未来时刻的最优解以实现整体优化。

4、首先，车辆运动学模型的推导可以参考我的另一篇博客，详细内容请参阅 Coursera self-driving car Part1 Final Project——自动驾驶轨迹跟踪之MPC模型预测控制原理推导及Python实现 1小节。这里，我们关注的是后轮车速v，以及在大地坐标系中的位置坐标x，y和方向角φ。

纵向控制基本原理与Apollo6.0纵向控制总结

1、Apollo0纵向控制原理框图如下。在lon_controller.cc中计算纵向控制指令，输入包含定位信息、底盘信息和轨迹规划信息，输出为纵向控制指令（油门、制动）。

2、横轴的输入范围可以通过外插值或使用尾值来处理超出范围的输入值。纵轴的值同样需要在最大和最小值之间进行插值，以确保结果的准确性。通过代码实现这两种插值方法，包括Interpolation--UseEndValue和Interpolation--Extrapolation，展示了在不同输入值情况下的插值结果。

3、轨迹规划的目标是为车辆设计出最优的行驶路径，满足速度、方向、转弯半径等物理约束条件。在路径规划过程中，引入了Frenet坐标系，将路径分解为纵向和横向两个独立的维度，简化了问题的求解。此外，通过引入曲率（表示转向角），优化模块能够更好地设计反馈控制，使得车辆在执行路径规划时更加平稳和高效。

Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解

1、LQR算法的基本作用： 在Apollo自动驾驶系统的横向控制中，LQR算法发挥着关键作用，旨在通过优化控制策略，使车辆能够精准贴合参考轨迹。 LQR算法的核心原理： 状态空间模型：LQR算法基于状态空间模型，通过构建状态转移矩阵来描述车辆的运动状态。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

自动驾驶汽车的技术原理

汽车自动驾驶技术主要依赖于***摄像头、雷达传感器以及激光测距器来感知周围的交通情况，并通过详尽的地图数据进行路线导航。这一过程由谷歌的数据中心远程控制，处理自动驾驶汽车收集的大量环境信息。自动驾驶汽车本质上成为了谷歌数据中心的延伸，是物联网技术的一种应用。

自动驾驶汽车的原理是通过集成环境感知、决策规划和车辆控制三个主要任务，利用先进的传感器技术和计算能力，实现车辆在复杂交通环境中的自主导航和驾驶。 环境感知： 自动驾驶汽车通过搭载的各种传感器实时感知周围环境的信息。

自动驾驶技术的原理是依赖于人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统，协同工作以实现汽车的自动行驶。具体来说：***摄像头、雷达传感器及激光测距器等设备：这些设备用于获取周围环境的信息，包括道路、车辆、行人、障碍物等。

技术原理：自动驾驶技术依赖于雷达、摄像头、激光雷达等多种传感器，这些传感器能够实时感知车辆周围的环境，包括道路、车辆、行人、障碍物等。基于这些感知数据，自动驾驶系统能够做出决策，控制车辆的加速、刹车、转向等动作，从而实现自动驾驶。

无人驾驶汽车的技术原理如下：分类：无人驾驶汽车可以分为纯粹的自动驾驶汽车和完全的无人驾驶汽车。前者仍需驾驶员在某些情况下介入，而后者则完全不需要人的干预。感知：无人驾驶汽车通过车载传感系统感知道路环境，这些传感器收集车辆周围的信息，包括道路状况、车辆位置和障碍物等。

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