自动驾驶 行为预测

接下来为大家讲解自动驾驶行为预测模型包括，以及自动驾驶 行为预测涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、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...
• 2、Apollo控制部分6--MPC控制器代码解析
• 3、自动驾驶是怎样工作的?SLAM介绍
• 4、聊聊自动驾驶中两种AI大模型GPT算法
• 5、自动驾驶中路上行人的行为和意图理解及预测
• 6、DIPP:基于可学习损失函数的自动驾驶预测决策一体化模型

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。

Apollo控制部分6--MPC控制器代码解析

在MPC问题求解部分，我们定义了代价函数，旨在最小化预测过程中的状态与控制误差，同时考虑了状态与控制量的上下限约束。通过计算状态空间相关矩阵、初始化状态向量，以及赋值权重矩阵与约束条件，最终调用求解器（如MpcOsqp）来求解控制向量，实现了对车辆行为的优化控制。

在MPC问题约束赋值及求解阶段，我们定义了约束条件，并通过求解器获取了控制向量。最后，转角和油门命令经过后处理，确保了车辆的平稳行驶。这一系列操作，从理论到实现，展示了MPC控制器在Apollo自动驾驶系统中的重要地位和实现细节。

MPC即模型预测控制，是一种常用控制算法。本文将解析Apollo中MPC的推导过程。定义系统如下：[公式]列出未来n时刻的状态方程：[公式]其中A、B、C是Apollo控制算法车辆动力学模型分析一文中的矩阵，C矩阵与跟随路径曲率相关。简化处理，假设单控制周期内道路曲率不变。

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）。

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。

自动驾驶是怎样工作的?SLAM介绍

SLAM是机器人或车辆建立当前环境的全局地图并使用该地图在任何时间点导航或推断其位置的过程。SLAM常用于自主导航，特别是在GPS无信号或不熟悉的地区的导航。本文中我们将车辆或机器人称为“实体”。实体的传感器会实时获得周围环境的信息，并对信息进行分析然后做出决策。

Localization是SLAM技术中的基础，它决定了车辆在空间中的位置，是车辆行驶的前提。Localization主要涉及三类技术：GNSS、Road infrastructure以及SLAM技术。GNSS在开放道路定位效果较好，但受到遮挡物影响时精度会下降。Road infrastructure包括路标、车道线等，常用于ADAS。

SLAM算法是一种实现机器人同时定位与构建地图的技术。在机器人未知环境中进行自主导航时，SLAM算法通过传感器获取的环境信息，实时地确定机器人的位置并构建环境的地图。这种技术对于机器人的自主导航、智能车辆自动驾驶等领域具有重要意义。

综上所述，SLAM是机器人和自动驾驶领域中非常重要的技术，它允许机器人在未知环境中进行自主导航，同时估计自己的位置并构建环境的地图。

聊聊自动驾驶中两种AI大模型GPT算法

自动驾驶领域的AI大模型，特别是GPT算法，正日益受到关注。这些模型主要用于数据生成和场景分析表达，旨在直接从原始感知数据生成车载控制指令，以实现自动驾驶。自动驾驶控制器设计通常涉及局部感知方法和端到端学习方法。

从事机器翻译的技术人员通过GPT模型的训练可以改善翻译的准确性并提高生产力。同时，GPT也可以根据文本自动生成高质量的文章或评论。比如说，可以基于一篇文章或博客的主题获得一篇与其主题相关的文章，并且让其语境和风格与原文非常相似。

把Token输入到模型，输出就是下一个字词的概率，这种概率分布体现的是语言中的知识和逻辑，大模型在输出下一个字词时就是根据语言知识和逻辑进行推理的结果，就像根据一部******的复杂线索来推理凶手是谁。

和ChatGPT在AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能生成内容）领域一样具备颠覆性的事情正在发生。在本周的在第八届毫末AIDAY上，毫末智行发布了首个应用GPT模型和技术逻辑的自动驾驶算法模型DriveGPT，并正式官宣中文名为“雪湖·海若”。

多模态大模型 Gemini系列（Google DeepMind）Gemini 5/0：支持文本、图像、音频、***的跨模态理解与生成，具备复杂任务推理能力，应用于智能助手、自动驾驶等领域。Janus-Pro（DeepSeek）在图像生成领域表现突出，支持高分辨率图像生成与编辑，适用于创意设计、广告营销等场景。

自动驾驶中路上行人的行为和意图理解及预测

1、分析复杂交通场景中的行人行为，旨在理解行人与驾驶员的交流方式，尤其在过马路时。行为标注数据库如JAAD提供了过马路行为的统计，以及在不同情境下的行为变化。数据库标注行为展示了行人过马路和非过马路时的行为模式，为后续研究提供了基础。

2、自动驾驶技术中的行人轨迹预测方法是研究重点，旨在准确预测行人的行动路径，保障自动驾驶车辆的安全性与高效性。在行人轨迹预测领域，基于LSTM的预测方法和图卷积神经网络（GCN）都展现了不俗的潜力。图卷积神经网络（GCN）在深度学习领域中，对图数据进行处理。

3、据Cruise介绍，Continuous Learning Machine可通过行驶里程的叠加不停地“训练”自己，使其AI识别并分析出道路上其他驾驶者、行人们的意图。比如系统感知到一辆刚停好的车，就会预判这辆车有可能突然打开车门，或者突然倒车、掉头等。

DIPP:基于可学习损失函数的自动驾驶预测决策一体化模型

1、因此，本文提出了一种基于可学习损失函数的自动驾驶预测决策一体化模型——DIPP（differentiable integrated prediction and planning）。该模型的核心在于通过将规划误差反向传递至预测模块，使车辆决策规划与预测模块之间形成互动，同时学习到可调整的成本函数。DIPP模型由两个主要部分组成：预测器和规划器。

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