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自动驾驶控制原理

简述信息一览：

1、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。

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。

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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。

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。

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。

（图片来源网络，侵删）

1、**Dijkstra算法**：由Edsger W. Dijkstra于1956年提出，用于寻找图形中节点间的最短路径。通过贪心策略，每次选择距离起点最近且未访问过的节点进行扩展。优点是如果最优路径存在，一定能找到。缺点是计算效率较低，可能适用于负边权重图。

2、横向规划：优化轨迹形状，确保车辆能够沿着最优路径平稳行驶。纵向规划：涉及速度分配，通过求解QP问题等方法，确保车辆能够遵循交通规则和安全距离要求，同时实现高效行驶。

3、首先，Dijkstra算法***用贪心策略，通过每次选择与当前节点距离最近的子节点，逐步逼近最短路径。A*算法则结合了贪心和启发式搜索，利用目标点的估计距离，优化搜索过程，f值等于实际距离加估计距离。D*算法作为反向增量式搜索，从目标点出发，遇到障碍时根据已有信息动态规划。

1、摄像头、毫米波雷达、激光雷达、惯性测量单元（IMU）：这些设备需协同工作，捕捉环境信息并进行实时处理，为自动驾驶系统提供全面的感知能力。定位与路径规划：精确定位技术：通过GPS、地图匹配等技术，确定车辆在空间中的位置。路径规划算法：基于实时交通信息、道路状况等因素，规划出最优行驶路径。

2、它巧妙地结合了计算机视觉的理论与实际操作。在这个过程中，我们不仅看到了技术的进步，也体验到了创新思维的火花。无论你是计算机视觉的初学者，还是对此领域有深厚研究的专家，这篇文章都将为你提供一个深入理解AVM算法的窗口。让我们一起探索这一前沿技术，为自动驾驶的安全与体验贡献力量。

3、在nuScenes和Argoverse数据集上表现优异，证明了导航地图在远距离感知中的重要性。算法模型在不同范围和类别上实现了SOTA的BEV分割性能，展示了卓越的适应性和有效性。算法的应用价值：显著提升了自动驾驶系统的环境理解能力，为安全、可靠的自动驾驶提供了重要支持。

关于自动驾驶运动控制算法分类，以及自动驾驶控制原理的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。