自动驾驶实训

今天给大家分享自动驾驶实验室算法，其中也会对自动驾驶实训的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、【自动驾驶】碰撞检测算法
• 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、煜禾森|自动驾驶分享:Hector算法

【自动驾驶】碰撞检测算法

自动驾驶中的碰撞检测算法主要基于超平面分离定理，特别是用于凸集检测，以下是该算法的关键点：超平面分离定理：在自动驾驶中，该定理用于判断两个凸集是否相交。二维情形下，这被称为分离轴定理，即如果两个平面凸集不相交，那么一定存在某条直线，使得两平面在该轴上的投影不相交。

粗略碰撞检测通过外接圆的包围形或轴对齐包围矩形（AABB）快速排除明显不相交的物体。精细碰撞检测则精确判断物体是否相交，分离轴定理（SAT）在此阶段通常被应用，适用于Box（矩形）和凸多边形（Polygon）。相比SAT算法，GJK（Gilbert–Johnson–Keerthi）算法在精细碰撞检测中更高效。

Prescan与Simulink协同验证算法：完成场景搭建和算法构建后，通过Prescan与Simulink的联合仿真，对ADAS算法进行验证。Prescan建模 场景搭建：在Prescan中选择所需的组件，如道路、车辆、雷达等，并配置相应的参数。

prescan与simulink协同验证算法。prescan建模：场景搭建：选取组件、配置参数。车辆参数：设置速度、距离，开启动力学与碰撞检测。路径设置、雷达传感器配置与观察视角调整。simulink中算法搭建：状态机构建与输入输出变量管理。子功能编写与验证，如FCW_ENABLE与TTC计算模块。封装FCW算法模块，保留输入输出接口。

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、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。

3、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。

4、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。

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、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。

煜禾森|自动驾驶分享:Hector算法

Hector算法是移动机器人建图的关键技术，其核心在于激光点与地图的扫描匹配。以下是关于Hector算法的详细解析：基本原理：Hector算法通过将新扫描的激光数据与现有的地图进行对比，利用高斯牛顿法求解最优解，实现激光点在栅格地图中的映射。

煜禾森分享：深入解析自动驾驶中的Hector算法 低速无人车近年来在多个领域崭露头角，尤其是在校园、景区、机场等半封闭区域，因其明确的应用场景和成本优势，成为商业化前景广阔的领域。随着技术的发展，物流配送、安防巡逻等场景对低速无人车的需求日益增长。

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