低速自动驾驶横向跟踪技术

简述信息一览：

• 1、智能网联汽车横向运动控制的概念
• 2、自动驾驶控制算法(5)——PID算法
• 3、什么是4d和3d雷达?

智能网联汽车横向运动控制的概念

1、实现驾驶汽车的规划路径跟踪。智能网联汽车横向运动控制是通过控制轮胎的，即通过轮胎力的控制以及方向盘角度的调整，实现自动驾驶汽车的规划路径跟踪。智能网联汽车横向运动控制是组成的智能系统最终完成自动驾驶和协同驾驶的落地部分。

2、智能网联汽车通过应用电子信息技术，实现在车辆与外界环境之间的信息交互，从而提高行车安全、舒适度和智能化水平。 该领域涉及多个研究方向，主要包含汽车设缺李施关键技术、信息交互技术以及基础支撑技术。 汽车和设施关键技术是智能网联汽车的基础，它包括自动驾驶和无人驾驶的智能感知与决策能力。

3、组合驾驶辅助系统是指在车辆设计运行条件下持续辅助驾驶员执行车辆横向和纵向运动控制的系统。ISO PAS 11585-2将对此类系统的运动控制能力、人机交互方式等提出相应的试验方法和要求，为该系统的设计、开发和评价提供相关规范，提升驾驶安全性和舒适性。

4、智能网联汽车技术是一种将汽车与外部环境进行智能信息交换和共享的技术，实现车辆的自主驾驶和协同控制。智能网联汽车技术包括以下几个方面：架构技术：智能网联汽车需要一个新的系统架构，以支持车辆的感知、决策、控制等功能，以及与其他车辆、路侧设施、云端服务等进行通信和协作。

5、智能网联汽车技术涉及将汽车与周围环境进行智能化的信息交换和共享，旨在实现车辆的自主导航和协作控制。这项技术主要包含以下几个关键领域： 架构技术：为了支撑智能网联汽车的感知、决策和控制等功能，以及促进车辆与车辆、路侧基础设施和云平台之间的通讯，需要开发一种新型的系统架构。

自动驾驶控制算法(5)——PID算法

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、PID控制器在伺服系统中用于控制电机的位置、速度和加速度。在机器人控制中，PID算法也用于实现精确的位置控制和轨迹跟踪。航空航天控制：在航空航天领域，PID控制器用于飞行器的姿态控制、导航和制导。由于航空航天系统的复杂性和高要求，PID控制器需要与其他高级控制算法结合使用以实现更精确的控制。

什么是4d和3d雷达?

1、D雷达是一种在自动驾驶领域应用的新型雷达技术，而3D雷达则是其技术发展的前阶段。以下是两者的具体介绍：4D雷达： 定义：4D雷达，即4D成像雷达，是一种在传统毫米波雷达基础上进行技术革新的雷达。它不仅保留了毫米波雷达的全天候属性和Doppler精度，还大幅提升了角度分辨率，有效解决了多径、杂波干扰等问题。

2、D雷达，一种革命性技术，在自动驾驶领域崭露头角。随着智驾浪潮的兴起，主机厂将4D雷达视为核心竞争力的关键，以确保对行驶过程中动态和静态环境的精准感知。传统的毫米波雷达在全天候属性和Doppler精度方面表现出色，但受限于角度分辨率和精度，尤其是在俯仰角以及多径、杂波干扰方面。

3、D毫米波雷达是一种升级版的雷达技术，其核心特点是增加了“高度”维度，能够探测目标的速度、距离、水平角度和垂直高度。相比传统3D毫米波雷达，4D毫米波雷达的探测能力和精度显著提升，可达角度分辨率1度左右，探测距离最长可达350多米，目标点云更加密集，有助于实现数据驱动的图像识别。

4、第二点就是对比起3D雷达来说具有更加丰富的感知能力，都知道现在很多倒车影像都能更加车辆所处的真实环境刻画和模拟出图形让驾驶人更加清晰的观察，而这次的4D雷达对于这一方面的加强更上让环境刻画和环境沟通更为清晰和清楚，也能够更好的让车辆周围360度检测更为明了。

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