自动驾驶控制技术
文章阐述了关于自动驾驶系统控制算法，以及自动驾驶控制技术的信息，欢迎批评指正。
简述信息一览：
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。
5、随着自动驾驶与机器人控制技术的兴起，模型预测控制（MPC）算法因其先进性与广泛应用范围，受到广泛研究与应用。MPC算法大致分为基于非参数模型的MAC与DMC、基于参数模型的GPC与GPP等。此算法的核心要素包含预测模型、参考轨迹与滚动优化等。
6、基本定义 模型预测控制算法是一种高级的控制算法，主要应用于工业过程的优化控制。它基于数学优化原理，通过对未来系统行为的预测，实现对系统最优轨迹的跟踪和控制。核心思想 MPC算法的核心思想在于利用一个预测模型来预测系统未来的动态行为。
箩筐分享|自动驾驶DRL算法的汇总与分类
自动驾驶技术的迅速发展，离不开强化学习（RL）领域的进步。本文基于2021年的一篇前沿综述《Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving： A Survey》，对当前先进的自动驾驶深度强化学习（DRL）算法进行系统总结与分类。自动驾驶系统由感知、场景理解、定位与建图、规划与策略制定、控制等模块组成。
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。
中控中PID是什么意思？PID全称为Proportional-Integral-Derivative，即比例-积分-微分控制。在中控系统中，PID是一种用于控制物理系统的算法，可通过测量与期望值间的误差来自动调整控制器的输出。 PID控制器广泛应用于工业自动化系统、机器人控制、天文学、生产线控制等领域。
飞行控制：PID算法用于自动驾驶仪中，根据飞行器的姿态、速度和高度等信息，调整舵面或发动机推力，保持飞行稳定。导航与制导：在导弹、卫星等航天器的制导系统中，PID算法用于计算并调整飞行轨迹，确保准确到达目标。
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