自动驾驶横纵向算法

接下来为大家讲解自动驾驶横纵向算法，以及自动驾驶规控算法涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶控制算法(七)利用cftool工具箱估算车辆轮胎侧偏刚度
• 2、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...
• 3、自动驾驶算法详解(6):Astar算法原理以及路径规划应用在python与ros平台...
• 4、实例详解自动驾驶中的最优路径规划
• 5、Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解
• 6、时空联合规划——基于采样方法

自动驾驶控制算法(七)利用cftool工具箱估算车辆轮胎侧偏刚度

在探讨自动驾驶控制算法第七节中，我们利用carsim与matlab工具估算车辆轮胎的侧偏刚度。首先，需要在carsim中获取整车参数，包括车辆质量，这涉及悬架质量与簧上质量的计算。接着，我们聚焦于估算轮胎侧偏刚度，目标是计算每个车轮的垂向载荷，以此为基础，寻找carsim中轮胎侧偏刚度曲线。

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...

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。

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。

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。

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。

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。

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。

自动驾驶算法详解(6):Astar算法原理以及路径规划应用在python与ros平台...

1、算法原理 A*算法是用于路径规划的一种图形搜索算法，结合了广度优先搜索和Dijkstra算法与最佳优先算法的特点。从起点开始，A*算法不断估计并计算周围相邻点的成本，选择成本最小的节点进行扩展，直至找到终点。

实例详解自动驾驶中的最优路径规划

1、自动驾驶中的最优路径规划是一个综合了多种技术和算法的过程，以下是对其的实例详解：建立坐标系：XYZ坐标系统：基于SAE设定，用于描述车辆在空间中的位置。Frenet坐标系：更便于规划控制，将路径规划转化为沿道路方向和垂直于道路方向的控制问题。初始规划阶段：车辆定位：确定车辆当前在坐标系中的位置。

2、首先，路径规划需要建立坐标系，常见的有基于SAE设定的X-Y-Z坐标系统，以及更便于规划控制的Frenet坐标系。在初始规划阶段，通过车辆定位、目标点设定和轨迹生成，如***用曲线插值法生成备选轨迹，并通过膨胀计算和代价函数选择最优路线，如Dijkstra和A*搜索算法的运用。

3、算法原理 A*算法是用于路径规划的一种图形搜索算法，结合了广度优先搜索和Dijkstra算法与最佳优先算法的特点。从起点开始，A*算法不断估计并计算周围相邻点的成本，选择成本最小的节点进行扩展，直至找到终点。

4、Voronoi Planner是一种自动驾驶路径规划方法，通过构建Voronoi Diagram实现路径规划，最大化避开障碍物，确保行驶安全。该方法使用一系列***节点将空间分割成多个子区域，每个子区域包含距离最近的***节点。通过将障碍物边界作为***点，生成的路径为远离所有障碍物的最安全路线。

Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解

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。

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。

时空联合规划——基于***样方法

随着学术界和工业界对无人驾驶轨迹规划的不断探索，硬件的发展也促进了算法的改进和优化。基于***样的时空联合规划方法逐渐清晰，展示了其在复杂行驶环境下的优势。未来，这类方法将继续发展和完善，以满足自动驾驶的更高需求。

本文探讨时空联合预研领域的最新进展，针对自主车辆的运动规划问题，提出了一种创新方法。通过结合梯形棱柱走廊与贝塞尔曲线，该方法在空间维度上构建了约束车辆运动范围的走廊，并考虑了静态与动态障碍物的影响。

实现方式不同：轨迹规划通常是在机器人的关节空间或笛卡尔空间中进行，通过规划机器人的关节或位姿来生成机器人的轨迹。而路径规划通常是在机器人的自由空间中进行，通过搜索算法或优化算法生成机器人的路径。算法不同：轨迹规划通常使用速度规划算法或加速度规划算法来生成平滑、连续的机器人轨迹。

这些网络通过在所谓的残差点的分散时空点集上评估PDEs，将PDEs嵌入到神经网络训练中。残差点的位置和分布对PINNs的性能至关重要。为了提高***样效率和PINNs的准确性，我们提出了两种新的基于残差的自适应***样方法：基于残差分布的自适应***样（RAD）和基于残差分布的自适应精细化（RAR-D）。

本文以马坑铁矿为例，通过野外调查及井下实地***集，针对该矿床共确定了35个***样点，***集了一套共70块系列标本及一块矿石大标本，完整地进行了从调研到设计、***集再到包装运输的工作，总结了系列标本的***集方法，对于指导该类型铁矿床标本的***集工作具有现实意义。

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