智能车辆横向运动控制
智能车辆中的运动控制算法研究
智能车辆中的运动控制算法研究随着技术的不断进步，智能车辆已经成为了一种趋势。
智能车辆在交通、物流等领域具有广阔的应用前景。
而其中的运动控制算法则是智能车辆实现自主驾驶、避障、路径规划等功能的关键技术之一。
一、运动控制算法的定义和意义运动控制算法是智能车辆的核心技术之一，其主要作用是实现车辆对行进速度和方向的控制。
智能车辆能够进行自主驾驶的关键在于运动控制算法的准确、高效和稳定性。
运动控制算法不仅可以提高智能车辆的安全性和行驶效率，还可以提高其自主驾驶的自适应性和鲁棒性。
二、智能车辆中的运动控制算法智能车辆中的运动控制算法主要包括三个方面：车辆的行进速度控制、车辆的方向控制和刹车控制。
1. 行进速度控制行进速度控制是智能车辆运动控制算法的重要内容之一。
实现行进速度控制可以让车辆在不同路况下保持稳定、平稳、并且具有高速行驶的能力。
主要的控制方法包括PID控制、模糊控制、遗传算法等。
其中PID控制是最常用的控制方法。
该方法可以通过不断地计算和比较车辆的实时速度与期望速度之间的误差来调整输入信号，从而实现车辆行进速度的控制。
模糊控制和遗传算法对于复杂性较高的道路环境下的速度控制也有一定的应用。
2. 方向控制方向控制是智能车辆运动控制算法中另一个重要方面。
它通过对车辆的车轮进行控制，实现对方向的调整和控制。
方向控制主要的控制方法包括前馈控制、模糊控制和神经网络控制等。
其中模糊控制是最常用的控制方法之一。
通过对车辆行驶环境的模糊化处理，将车辆行驶环境的模糊输入转化为车辆方向控制的输出。
前馈控制和神经网络控制对于道路环境变化较大、路况不良等情况下的方向控制能力更为强大。
3. 刹车控制刹车控制是智能车辆运动控制算法的第三个方面。
通过刹车控制可以实现车辆的急刹车、平稳刹车、以及防抱死等功能。
主要的刹车控制方法包括反馈控制和PID控制。
反馈控制是刹车控制中常用的方法。
该方法主要通过对车辆速度并不断调整刹车信号，从而实现对车辆刹车效果的控制。
智能汽车自动驾驶的控制方法分析
能智造与信息技术智能汽车自动驾驶的控制方法分析王相哲（电子科技大学四川成都611730）摘要：自动驾驶汽车科技属于一类运用人工智能、视觉技术、雷达监控等科技完成无人驾驶的智能汽车把控科技，可以依照道路状况，自动对车辆开展运作，进一步打造高效合理的控制方式。
但是在当前，受到传感设备及把控体系等要素的制约，当前所运用的汽车自动驾驶科技还存在一定的缺陷。
例如，出现自动驾驶汽车故障而导致事故出现的案例，便是把控体系对危险认知不清的缘故造成的。
因此，对智能汽车自动驾驶的控制方法进行分析，具有重要的实践意义。
基于此，本文对智能汽车自动驾驶的控制方法进行研究，以供参考。
关键词：智能汽车自动驾驶现状分析控制方法中图分类号：U463.9文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)02(b)-0136-03随着我国社会经济快速发展，国民的生活水平显著提升，对汽车的需求逐年激增。
现如今，各大车企对于中国市场的竞争愈加激烈，呈现了电动化、网联化、智能化、共享化的“新四化”发展趋势，“互联网+汽车”模式逐渐兴起，智能汽车受到广泛关注。
可以预见，未来的一段时间内，智能化将是汽车行业发展的着力点和风向标［1］。
本文就智能汽车中如何实现自动驾驶控制方法进行分析，旨在提高公众对自动驾驶技术的了解。
1汽车自动驾驶的相关概述1.1研究背景近年来，自动驾驶科技从观念策划之间向现实运用层次稳步过渡，也有很多公司及员工加入到自动驾驶科技的探究进程中来。
自动驾驶概念出现已久，但是自动驾驶行业却鲜为人知。
20世纪80年代，无人车Naclab-1首次完成无人驾驶实验，之后，该型号车辆被运用在厢式货车上开展探究，无人车道路试验的相关法律如雨后春笋般出现。
之后，针对自动驾驶的探究渐渐走入大众视野。
2009年，自动驾驶汽车的照片广为流传，自动驾驶开始受到注重。
结合计算机工作的稳固性质及高科学性，能够与自动驾驶科技开展一定的结合，并进一步缩减由于驾驶因素引起的事故数量，与之相结合的车辆和基本设备互联科技也会经过车云交互，进一步缩减交通堵塞的状况出现。
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究一、本文概述随着人工智能技术的飞速发展，智能车辆的研究与开发已成为当今科技创新的热点之一。
在众多智能车辆技术中，视觉导航系统因其高效、可靠和成本效益高的特点而受到广泛关注。
本文旨在探讨视觉导航式智能车辆的横向与纵向控制技术，分析其在智能交通系统中的关键作用及其面临的挑战。
本文将介绍视觉导航系统的基本原理，包括图像采集、处理与分析等关键技术。
随后，将详细阐述横向控制策略，即如何利用视觉信息实现车辆的路径规划和避障，确保车辆在行驶过程中的稳定性和安全性。
纵向控制技术，包括速度控制和车距保持，也是本文的重点研究内容。
本文将探讨如何通过视觉信息来预测和调整车辆的速度，以适应不同的交通环境和驾驶情境。
在研究方法上，本文采用了理论分析与仿真实验相结合的方式。
通过构建数学模型和算法，对视觉导航系统的性能进行定量评估。
同时，利用先进的仿真平台，模拟不同的交通场景，验证所提出控制策略的有效性。
本文将讨论视觉导航式智能车辆横向与纵向控制技术的未来发展趋势，以及如何克服当前存在的技术难题。
通过对现有技术的深入分析和未来方向的展望，本文旨在为智能车辆的研究与应用提供有价值的参考和启示。
二、视觉导航技术概述视觉导航技术，作为智能车辆横向与纵向控制研究的重要组成部分，以其独特的优势在自动驾驶领域发挥着日益重要的作用。
该技术主要依赖于车载摄像头捕捉道路环境图像，并通过计算机视觉算法对这些图像进行处理，以识别道路标志、车道线、交通信号以及障碍物等关键信息。
通过这些信息，智能车辆可以精确地确定自身在道路上的位置，从而进行准确的横向和纵向控制。
视觉导航技术的核心在于图像处理与计算机视觉算法。
这些算法能够对摄像头捕捉到的图像进行预处理、特征提取、目标识别和跟踪等操作。
预处理步骤通常包括噪声消除、对比度增强和色彩校正等，以提高图像质量。
特征提取则专注于从图像中识别出有意义的特征点或特征线，如车道线的边缘、交通信号的颜色等。
基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制
2021年（第43卷）第2期汽车工程Automotive Engineering2021（Vol.43）No.2 doi：10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.02.001基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制*陈龙1，邹凯2，蔡英凤1，滕成龙2，孙晓强1，王海2（1.江苏大学汽车工程研究院，镇江212013；2.江苏大学汽车与交通工程学院，镇江212013）［摘要］本文中针对大曲率转弯工况下，智能汽车纵横向动力学特性的耦合和动力学约束导致轨迹跟踪精度和稳定性下降的问题，提出一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的纵横向综合轨迹跟踪控制方法，通过NMPC和障碍函数法（BM）的有效结合，提高了跟踪精度，改善了行驶稳定性。
首先建立四轮驱动-前轮转向智能汽车动力学模型和轨迹跟踪模型，采用非线性模型预测控制计算出期望的纵向力、侧向力和横摆力矩；然后基于轮胎动力学模型建立带约束的非线性规划数学模型，利用障碍函数法求解出四轮轮胎力的最优分配，并最终实现四轮驱动智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制。
最后进行Carsim和Simulink联合仿真，结果表明，与传统的预瞄PID控制相比，所提方法可在考虑纵横向动力学耦合的情况下明显改善跟踪精度和行驶稳定性。
关键词：智能汽车；轨迹跟踪；非线性模型预测控制；障碍函数法Longitudinal and Lateral Comprehensive Trajectory Tracking Control ofIntelligent Vehicles Based on NMPCChen Long1，Zou Kai2，Cai Yingfeng1，Teng Chenglong2，Sun Xiaoqiang1&Wang Hai21.Automotive Engineering Research Institute，Jiangsu University，Zhenjiang212013；2.School of Automotive and Traffic Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang212013［Abstract］Aiming at the lowering of the trajectory tracking accuracy and stability caused by the coupling of longitudinal and lateral dynamic characteristics and the dynamic constraints of intelligent vehicles under large‑cur‑vature turning conditions，a longitudinal and lateral comprehensive trajectory tracking control method based on non‑linear model predictive control（NMPC）is proposed in this paper.Through the effective combination of NMPC and barrier（function）method（BM），the tracking accuracy and driving stability are improved.Firstly，a dynamics mod‑el for a four‑wheel drive and front wheel steering vehicle and its trajectory tracking model are established and the NMPC is adopted to calculate the desired longitudinal force，lateral force and yaw moment.Then a nonlinear pro‑gramming mathematical model with constraints is constructed based on tire dynamics model and the BM is used to solve out the optimal distribution of the tire forces of four‑wheels，and finally the longitudinal and lateral comprehen‑sive trajectory tracking control for a four‑wheel drive intelligent vehicle is achieved.In the end，a Carsim and Simu‑link joint simulation is conducted with a result showing that compared with the traditional preview PID control，the method proposed can significantly improve the tracking accuracy and driving stability with consideration of the cou‑pling between longitudinal and lateral dynamics characteristics.Keywords：intelligent vehicles；trajectory tracking；nonlinear model predictive control；barrier method*国家重点研发计划（2018YFB0105000，2017YFB0102603）、国家自然科学基金（51875255，61601203，61773184，U1564201，U1664258，U1764257，U1762264）、江苏省自然科学基金（BK20180100）、江苏省六大人才高峰项目（2018‑TD‑GDZB‑022）、江苏省战略性新兴产业发展重大专项（苏发改高技发（2016）1094号）和镇江市重点研发计划（GY2017006）资助。
智慧树答案智能网联汽车概论知到课后答案章节测试2022年
第一章1.自主式智能是指车辆通过V2X通信的方式获取外界信息。
答案:错2.无人驾驶是智能网联汽车的终极阶段。
答案:对3.在自动L3驾驶阶段驾驶员手和眼都可以得到长时间解放。
答案:对4.下列对传输实时性、可靠性要求最高的是( )。
答案:网联协同决策与控制5.SAE标准J3016在哪一年对自动驾驶的定义进行了更新（）。
答案:20166.智能网联汽车“三横两纵”的技术架构，三横是指( )。
答案:基础支撑技术;信息交互关键技术;车辆/设施关键技术7.智能网联汽车网联化维度分为（）。
答案:网联协同感知;网联协同决策与控制;网联辅助信息交互8.智能网联汽车三大关键系统包括（）。
答案:环境感知系统;智能决策与规划系统;运动控制系统9.智能网联汽车搭载了哪些装置（）。
答案:执行器;控制器;车载传感器10.采取“一步到位”的无人驾驶技术发展路线的有（）。
答案:百度;谷歌第二章1.SLAM试图要解决的是恢复出观察者自身和周围环境的相对空间关系。
（）答案:对2.高精地图并不是特指精度，它在描述上更加全面，对实时性的要求更高。
（）答案:对3.下列自动驾驶等级需要高精地图的是（）。
答案:L3;L4及其他4.GPS/DR的组合导航方式并没有从根本上解决当GPS信号被长时间遮挡时定位不准的问题。
答案:对5.差分GPS可以解决GPS定位的精度问题、遮挡问题、反射问题和更新频率低的问题。
答案:错6.差分GPS系统由差分基准站、数传设备和需要精确定位的移动站组成。
答案:对7.GPS主要由（）组成答案:地面监控系统;用户设备;空间部分8.相继出现及计划实施的全球卫星导航系统有（）。
答案:北斗;伽利略;GPS;格洛纳斯9.GPS系统空间部分由（）颗定位卫星组成。
答案:2410.实现GPS定位至少需要（）颗卫星。
答案:三第三章1.CMOS的特点是（）。
答案:成本低2.目前毫米波远程雷达最大探测距离为（）。
答案:200-250m3.V2P表示的是（）。
基于分层模糊控制的智能车辆的横向控制模型
基 于分层 模糊 控 制 的智 能 车辆 的横 向控 制模 型
曹 凯 ， 少伟 ， 于 唐进君
（ 山东理 工大学 交通 与 车辆 工程 学 院 ， 东 淄博 ２５４ ） 山 ５０９
（ ａｋ ｉ ｌ １６ ｃｒ） ｃｏ ａ ｕｉ ２ ．ｏ ｆ ＠ ｎ
摘 要： 车辆 的横 向控制是 智 能 交通 中智 能 车辆 自主 导航技 术 的关键 技 术 。在 总 结 以往研 究成 果的基础 上 ， 出 了动 态 目标位 置概 念 ， 提 以便 更加真 实地 描述 车道 变换 的 特性 ； 了减 少模 糊控 制 器 为 的规 则数 量 ， 实现 实 时控 制 的 目的 ， 采用 了分层模 糊控 制 的控 制 器设计 方案 ； 车辆 的横 向控 制 中， 在 以 三次样 条 曲线作 为 车道 变换 的路 径拟 合 曲线 ， 为灵 活地表 现 了车道 变换 的特性 。仿 真 结果表 明 ， 较 被
Ｔａｓｏｔ ｙｔｍ （Ｔ ） ｙａ ｉ ｔｒ ｔ ｏｉｏ ｏｃｐ ｗ ｓｐｏｏｅ ｒ ｏｅｔ ｌ ｒｐｏｕ ｉ ｅ ｅｔｒ ｆａｅｃ ａｇ ｒｎｐｒＳｓ ｓ ＩＳ ．Ａ ｄｎｍ ｃ ａ ｅ ｐ ｓｉ ｃｎｅｔ ａ ｒｐｓｄｆ ｒ ｕｙ ｅｒｄ ｃ ｇｔ ａ ｅｏ ｎ — ｎ ｅ ｅ ｇ ｔｎ ｏｍ ｒ ｎ ｈｆ ｕ ｌ ｈ
ｓ ｉ ｅ ｃ ｒ ｅ ｅ ｅ ｅ ｌｙ ｄ ａ ｔ ｒ ａｉｅ ｐ ｔ ｓ ｆｒ ｌｎ — ｈ ｇｎ Ｏ ｔ ａ ｈ ｎ ｅｌ ｅ ｔｃ ｎ ｒ ｌｏ ｅ ｉｌ ａｅ ａ ｖ ｍｅ ｔ ｐ ｎ ｕ ｖ ｓｗ ｒ ｍｐ ｏ ｅ ｓ ａ ｅｎ ｔ ａ ｏ ａ ｅ ｃ ａ ｉ ｇ Ｓ ｈ ｔｔｅ ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｏ ｔｏ ｆ ｖ ｈ ｃｅ ｌｔ ｒｌｍｏ ｅ ｎ ｌ ｖ ｈ ｎ ｉ Ｃ ｅ ｉ ｌ ｍｅ ｔｄ ｆ ｘ ｂ ｙ ｈ ｉ ｌ ｔ ｎ ｒｓ ｔ ｈ ｗ ｔ ａ ｅ ｃ ｎｒ ｌ ｄ ｖ ｈｃ ｅ ｃ ａ ｇ ｅ ｓ ｏｈ ｙ ｆ ｍ ｎ ｏ ａ ｏ ｅ ｎ ａ ｂ ｍｐ ｅ ｎ ｅ ｅ ｉ ｌ ．Ｔ ｅ ｓｍｕ ａｉ ｅ ｕ ｓｓ ｏ ｔ ｈ ｏ ｔ ｌ ｅ ｉ ｌ ｈ ｅ ｌ ｍｏ ｔｌ ｒ ｏ ｅｔ ｎ ｔ ｒ ｌ ｏ ｌ ｈ ｔ ｏｅ ｎ ｎ ａ ｏ ｈ ａｏ ｇｗｉ１ａ ｖｒ ａ ａ ． Ｓ ｈ ｕ ｚ ｎ ｅ ｅ ｃ ｙ ｔ ｍ ｏ ｄ ｓｍｕ ａｅ ｗ ｌ ｌｔｒ ｖ ｍｅ ｔｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ｆ ｖ ｈｃ ｅ ｉ ｌｎ ｔ ｉ ｕ ｌｐ ｔ ｌ ｔ ｈ Ｏ ｔ ｅ ｆｚ ｙ ｉｆ ｒ ｎ ｅ ｓ ｓ ｅ ｃ ｕ ｉ ｌ ｔ ｅ ａｅ ａ ｍｏ ｅ ｎ ｈ ｒｃ ｅｉ ｉ ｏ ｅ 能够沿着虚拟的路线平滑地变换车道 ， 较为理想地模拟实际交通环境 中车辆横向运动的特性。 关键 词 ： 能 车辆 ； 智 分层 模糊 控制 器 ； 态 目标位 置 ； 向控 制 ； 态 目标跟 踪 动 横 动 中 图分 类号 ： Ｐ７ ． Ｔ２３ ４ 文献标 志码 ： Ａ
横向辅助驾驶及人机共驾控制策略的研究
横向辅助驾驶及人机共驾控制策略的研究一、概述随着科技的不断发展，自动驾驶汽车已经从科幻概念逐渐走向现实生活。
由于多种原因的限制，自动驾驶汽车在某些复杂场景下的安全性和舒适性问题仍然亟待解决。
为了提高自动驾驶汽车的行驶安全性和舒适性，本文主要关注横向辅助驾驶及人机共驾控制策略的研究。
横向辅助驾驶是一种车辆在行驶过程中，通过传感器和计算设备实时感知周围环境信息，并根据预设算法和控制策略，实现对车辆的自动转向、加减速、换道等功能的辅助驾驶技术。
人机共驾控制策略则是指在自动驾驶汽车运行过程中，通过人机交互界面，使驾驶员能够充分参与并最终摆脱对车辆的完全控制的技术。
横向辅助驾驶与人机共驾控制策略的结合应用，可以实现在保证安全的前提下，充分发挥自动驾驶技术的优势，提高驾驶的舒适性和便捷性。
随着自动驾驶技术的不断发展，横向辅助驾驶及人机共驾控制策略的研究具有重要的实际意义和工程价值。
本文将从环境感知、决策算法、控制策略等方面展开研究，为提高自动驾驶汽车的安全性和舒适性提供理论支持和实践指导。
1. 自动驾驶技术的背景及意义随着科技的不断发展，自动驾驶技术已经成为越来越多人的关注焦点。
自动驾驶车辆可以通过先进的感知系统和决策算法实现自主驾驶，从而极大地提高道路安全性和交通效率。
自动驾驶技术的背景和意义对于理解其在交通运输领域的应用至关重要。
自20世纪中叶以来，交通堵塞、碰撞事故以及由此引发的环境问题不断增加，为了解决这些问题，各国政府和企业纷纷投入大量资源进行交通系统的智能化改造。
在众多技术中，自动驾驶技术被视为有望彻底改变交通运输领域现状的关键技术之一。
自动驾驶技术的发展得益于计算机科学、模式识别、智能控制等多个学科的交叉应用。
此技术通过部署各种传感器、摄像头和雷达等设备，实现对周围环境的感知，并结合高精度地图和导航系统进行路径规划和实时导航。
与此车载控制器通过对收集到的数据进行深入分析，实现对车辆的自动驾驶，从而有效缓解由于人为因素造成的交通拥堵、提高了行车安全系数。
智能汽车的运动控制
FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨智能汽车的运动控制张新锋 王雪钢鹤壁职业技术学院 河南省鹤壁市 458030摘 要： 智能汽车的控制系统从环境感知传感器获得路况信息，通过计算进行动作决策、运动规划，控制智能行驶。
对汽车的运动分析、动力分析，得到控制量，是局部路径规划的基础。
关键词：智能汽车 运动分析 动力分析 运动规划1 智能汽车控制部分的组成智能汽车控制部分主要由环境感知传感器、控制单元、执行器组成。
环境感知传感器有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器、导航定位系统等，把获取的车辆位置、导航路线、车辆周围的道路、行人、其他车辆、障碍物、交通标志等信息传递给控制单元。
环境感知传感器是智能汽车控制部分的信息来源，是智能控制的基础。
控制单元通过接受环境感知传感器的信息，进行运算处理。
首先由导航定位系统的信息、当前位置、目的地位置，进行全局路径规划，找到一条最优路径。
其次是根据路况信息进行行为决策，实现停车等待、避让、跟踪、变道、超车、弯道行驶等行为选择。
第三是根据当时的位置、状态进行运动规划，计算速度、侧向力、加速度、转向角、转向角速度等，保持车身为稳定、舒适、安全。
执行器有驱动电机、转向器、制动器等，根据控制单元的指令，实现起步、加速、转向、制动、停车等功能的实现。
2 汽车的运动分析汽车的运动分析，要了解汽车在坐标系OXY中的位移与汽车车速、横摆角和前轮转角之间的关系，如图1所示，图中xf和yf表示汽车前轮中心在坐标系中的坐标；x和y表示汽车后轮中心在坐标系中的坐标；θ为汽车横摆角；δ为汽车前轮转角；L为汽车轴距。
图1 汽车的运动分析Yyyx x XLδθff汽车后轮沿X轴的速度、沿Y轴的速度与θ有关，满足约束汽车前轮沿X轴的速度、沿Y轴的速度与(θ+δ)有关，满足约束前轮坐标可以用后轮坐标和轴距L表示为cossinffx x Ly y Lθθ=+=+v为车速，后轮在x轴上的分速度、在y轴上的分速度为与车身垂直方向上的速度是汽车的横向速度，大小为vtanδ，可以求得横摆角速度为由以上分析，得到汽车运动学模型智能汽车的路径跟踪控制过程中，一般[x，y，]为状态量，[v，]为控制量，则汽车运动学模型可以转换为如下形式3 汽车的动力分析假设汽车沿轴的纵向速度不变，只有沿Motion Control of Smart CarsZhang Xinfeng Wang XuegangAbstract： T he control system of a smart car obtains road condition information from environmental sensing sensors, makes action decisions, motion planning, and controls smart driving through calculations, which is the basis of local path planning to obtain the control amount from the motion analysis and dynamic analysis of the car.Key words：smart car, motion analysis, dynamic analysis, motion planning26AUTO TIMEAUTO TIME27FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨时代汽车 ｙ轴的侧向运动和绕z 轴的横摆运动二个自由度。
lka横向控制算法 -回复
lka横向控制算法-回复横向控制算法（LKA），即车辆横向运动控制算法，是指用于自动驾驶汽车实现横向运动控制的算法。
在自动驾驶汽车领域，横向控制是指控制车辆在道路上的横向位置，包括车辆的偏移控制和车辆的姿态控制。
横向控制算法旨在确保车辆在驾驶过程中保持在所需的横向位置上，以实现安全、平稳和高效的行驶。
一、LKA的概述横向控制是自动驾驶汽车系统中的重要组成部分之一，它通过计算出合适的转向和控制指令，使车辆能够在所设置的横向位置上行驶。
LKA的主要目标是降低车辆偏离预定轨迹的风险，并改善车辆的操控性和行驶平稳性。
二、LKA算法的基本原理LKA算法通常基于车辆的传感器数据，如相机、毫米波雷达、惯性传感器等，以及地图和路径规划信息。
基于这些输入，LKA算法会计算出适当的转向角度和控制指令，来实现车辆的横向控制。
具体而言，LKA算法可以分为以下几个步骤：1. 数据获取：首先，LKA算法需要从车辆的传感器系统中获取相关的数据，包括道路的线条位置、车辆相对于线条的偏离量、车辆速度等。
2. 车道线检测：LKA算法需要通过图像处理技术来检测车辆所在道路的车道线。
这可以通过图像处理算法、机器学习算法或深度学习算法实现。
3. 偏离量计算：根据车道线的检测结果，LKA算法会计算车辆相对于所在车道线的偏离量。
这个偏离量可以用于后续的控制指令计算。
4. 控制指令计算：在横向控制中，控制指令通常包括车辆的转向角度和转向速度。
LKA算法会根据车辆的动态特性、路况和车辆偏离量等因素，计算出合适的转向角度和转向速度。
5. 控制指令发送：最后，LKA算法会将计算出的控制指令发送给车辆的执行机构，如转向系统或电动机，以实现车辆的横向控制。
三、LKA算法的发展与应用LKA算法是自动驾驶汽车领域的重要研究方向之一，经过多年的发展，取得了显著的进展，并广泛应用于实际车辆中。
最早的LKA算法主要基于经典的控制理论，如PID控制算法。
随着计算能力和传感器技术的提升，LKA算法逐渐应用了更复杂的算法，如模糊控制、神经网络控制、遗传算法等。
自动驾驶汽车横向运动控制方法综述
自动驾驶汽车横向运动控制方法综述高琳琳; 戎辉; 唐风敏; 郭篷; 何佳【期刊名称】《《汽车电器》》【年(卷),期】2019(000)009【总页数】4页(P1-4)【关键词】自动驾驶; 横向运动控制; 纵/横向耦合; 车联网【作者】高琳琳; 戎辉; 唐风敏; 郭篷; 何佳【作者单位】天津大学天津300072; 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司天津300300; 中国汽车技术研究中心有限公司天津 300300【正文语种】中文【中图分类】U463.6自动驾驶汽车是一种集感知、决策、控制于一体的智能化系统，其被视为交通安全事故、交通拥堵等问题的最终解决方案，自诞生以来一直备受各国政府、高等院校以及相关机构重视［1］。
作为自动驾驶汽车三大核心技术之一，运动控制系统的主要工作是根据环境感知系统以及规划决策系统提供的信息，控制车辆沿规划好的路径行驶。
自动驾驶运动控制系统可以进一步划分为纵向运动控制与横向运动控制两部分。
横向运动控制主要针对车辆的转向执行系统进行控制，操纵车辆转向的同时，保证自动驾驶汽车沿规划好的路径行驶。
具体地，横向运动控制系统根据目标路径信息以及自身位姿信息计算方向盘转角或车轮转角信息，并将计算所得信息传递至执行机构执行。
作为自动驾驶汽车的底层控制系统，横向运动控制系统及其控制方法的优劣不仅会影响对规划路径的跟踪精度，还会对车辆的稳定性、舒适性产生影响。
因而，针对自动驾驶汽车的横向运动控制进行深入研究，研究具有良好实时性、鲁棒性以及稳定性的横向运动控制方法一直是自动驾驶技术领域的重点与热点。
本文主要针对近年来自动驾驶横向运动控制的国内外研究情况进行介绍，同时分析了该项技术的未来发展趋势，为自动驾驶技术的进一步发展奠定理论基础，并提供一定的技术思路。
1 横向运动控制车辆模型除一些智能控制方法外，许多经典控制、现代控制理论依赖被控对象的系统模型完成控制器设计或控制参数整定，因而，建立自动驾驶汽车的模型往往是控制系统设计的第一步。
智能网联汽车技术基础最新版课件-项目四 智能网联汽车控制执行
学习小结
智能网联汽车控制执行
智能网联汽车控制执行是整个自动驾驶系统的最后一环，是将环境感知，行为决策 和 路径规 划的结论付诸实践的执行者，是“人-车-路”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，主要包括车辆的纵向控制、横向控制。目前控制执行主流的控制算法主要有PID控制、模型 预测控制、滑模控制等。
1、控制执行整体认知
智能网联汽车控制执行
二、控制执行的类型
智能网联汽车的控制执行是“人-车-路”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，主要包括车辆的纵向运动控制和横向运动控制。纵向运动控制，即车辆的制动和驱动控制。横 向运动控制，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，这 两种控制方式是单车自动驾驶所具备的。各类型分别如图4-1-1和图4-1-2所示。
1、控制执行整体认知
PID控制参数调节的一般步骤是：
智能网联汽车控制执行
1）确定比例增益P 2）确定积分时间常数Ti 3）确定微分时间常数Td
1、控制执行整体认知
智能网联汽车控制执行
1）确定比例增益P
首先，去掉PID的积分项和微分项，一般是令Ti=0、Td=0，PID为纯比例调节。输入设定为系 统允许的最大值的60%~70%，由0逐渐加大比例增益P，直至系统出现振荡；然后，从此时的比例 增益P逐渐减小，直至系统振荡消失，记录此时的比例增益P，设定PID的比例增益P为当前值的 60%~70%。比例增益P调试完成。
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制
技术改造—312—视觉导航式智能车辆横向与纵向控制薛刚强（浙江众晶软件开发有限公司，浙江 杭州 310000）在智能车辆的研究过程中，如何对运动进行科学性控制，属于非常重要的应用内容。
在具体的研究过程中，其控制内容主要包括横向控制和纵向控制两部分内容，通过梳理具体的控制要点，可以积累可靠的应用数据，为智能车辆的深化研究奠定基础。
1视觉导航式智能车辆控制的关键技术1.1感知技术 由于获取信息的丰富性，且可模拟人体视觉的感知机理，计算机视觉系统成为智能车辆感知环境的首选。
计算机视觉是当前智能车辆领域重点发展的技术，其采用CCD 摄像机拍摄环境图像，通过数字转化设备将图像数字化，再运用各种有效算法对数字图像进行处理，从而得到环境的有效信息。
计算机视觉可以完成路径识别、三维信息获取、目标区分与识别等功能，是智能车辆环境感知领域的研究热点。
当计算机视觉用于智能车辆感知环境时，须满足准确性、色棒性、实时性三方面的性能要求。
除计算机视觉外，常用于智能车辆环境感知的传感器还有磁性材料、全球定位系统、激光雷达等。
1.2信息融合技术 在智能车辆运行过程中，需要借助传感器来采集环境信息，反馈到控制系统中经过处理后，下达车辆的运动指令。
但是只有一组传感器无法完成周围环境的顺利监测，需要在车身不同位置安装不同种类的传感器，传递不同的运行数据。
在对多类数据进行汇总整理时，会利用信息融合技术来对这些信息进行融合，将传感器采集到的重复数据进行清除，从而获取到更加准确的数据信息，提升智能车辆下达质量的可靠性。
1.3路径规划技术 在智能车辆运行过程中，会根据采集到的环境信息来拟定最优化的行驶路径，因此在路径设计中也会应用到路径规划技术，主要作用是设计合理行驶路径，在最短时间内到达指定位置。
技术在实际应用中，可以分为局部规划设计和全局规划设计两种，而技术在应用阶段中的参考算法包括遗传算法、蚂蚁算法等，从而在获取到传感信息后，可以下达正确的决策命令，减少突发意外问题的发生几率。
智能汽车技术第5章运动控制技术
图5-8 线控制动系统的两种技术路线
5.3.2电控液压式制动系统
1.基本组成与工作原理
典型的电控液压式制动（Electro Hydraulic Brake，EHB) 系统由制动踏板行程（位置）传感器、 电子控制单元（EHB ECU）、执行机构（液压泵、备用阀和制动器）等组成。
转向控制模块一方面控制转向执行模块，
确保车辆能够精准地实现驾驶人输入的转向指 令，并确保车辆的操纵稳定性；另一方面，控 制转矩反馈电动机，确保其能够给驾驶人以足 够的、清晰的路感。
图5-2 线控转向系统的组成
3.转向执行模块 转向执行模块包括角位移传感器、转向电动机、齿轮齿条转向机构和其他机械转向装置等。
同时，线控转向系统还可以实时监控转向轮转角和汽车响应情况，并根据控制策略，主动做出 补偿操作，提高了汽车的操纵稳定性。
3）优化驾驶路感。传统转向系统通过机械连接将车辆运动状态和路面信息反馈给驾驶人，不能 主动过滤路面干扰因素。线控转向系统可以滤除路面颠簸等干扰因素，提取出最能够反映汽车实际 行驶状态和路面信息的因素，作为路感模拟的依据，并考虑到驾驶人的习惯，由主控制器控制路感 电动机产生良好的路感，提高驾驶人的驾驶体验。
线控转向系统取消了 转向盘与转向执行机构之 间的机械连接，采用电控 技术来完成驾驶人转向指 令的传输和路感反馈。
图5-1 线控转向
5.2.2线控转向系统的组成
如图5-2所示，线控转向系统由转向盘模块、转向控制模块和转向执行模块组成。
1.转向盘模块
转向盘模块包括转向盘、转矩传感器、转向 角传感器、转矩反馈电动机和机械传动装置。
图5-4 汽车线控转向系统的工作原理
与此同时，转向控制模块根据车辆的转向轮转角信号、轮胎力信号和驾驶人的意图，通过路感 模拟决策发出指令控制转矩反馈电动机输出力矩，以反馈路面信息。
智能车横、纵向运动综合控制方法研究
AbstractWith the advancement of science and technology, intelligent vehicle is inevitable for the development of the automobile industry. As the combination of multi-disciplinary advanced technology, intelligent vehicle has brought new ideas and methods to solve the increasingly serious traffic problems. Nowadays, there are many key technologies that need to be optimized. Intelligent control of vehicle movement is one of the crucial technologies of intelligent vehicle research, which directly determines whether the vehicle is running at a desired state of mankind. In this thesis, the research on the method of controlling vehicle motion is carried out aiming to establish a comprehensive control system for the vehicle lateral and longitudinal movements.Three dynamics models need to be established based on the idea of intelligent control system in this thesis: Decoupled lateral and longitudinal independent dynamics models and globe dynamics model. Based on a range of assumptions, the lateral dynamics model of the relative position of the vehicle and the road centerline, and the longitudinal dynamics model of longitudinal dynamics and powertrain dynamics were established, which were modeled in MATLAB / Simulink. Taking the accuracy of vehicle globe dynamics model into account, in AMESim software a vehicle fifteen degrees of freedom vehicle model was built. The establishment of three dynamics models laid the foundation for the design of the control system.Analyzing the impact that the vehicle parameters have on the lateral dynamics, in order to reduce the uncertainty of the model, the longitudinal speed is divided into four intervals. Corresponding controllers of each sub-interval model was designed based on fuzzy logic control. In order to avoid the peak appear during the interval switch, a fusion block was designed. So the lateral control system was accomplished. The longitudinal controller was designed based on hierarchical structure. The Constant Time-gap spacing policy was chosen as the upper controller. A coordinated accelerate and brake controllers based on fuzzy logic was proposed. And considering the logic switch to coordinated the accelerate and brakeMATLAB/Simulink, and the results showed that the design of the lateral and longitudinal independent control systems work well.Combing the lateral and longitudinal control system, the coupling of control system was achieved by setting speed as the combination point. Through the co-simulation of MATLAB/Simulink and AMESim, the vehicle globe control system was designed. Typical vehicle operating conditions was set and the debug of the vehicle globe control system was completed. The simulation results show that the globe control system works well.In order to verify the feasibility of the globe control system, intelligent vehicle actuators were designed based on dSPACE rapid control prototyping on a real vehicle. The RCP on real vehicle test showed that the actuator movements can accurately follow the output of the globe control system, which proved the feasibility of the globe control system.Key words: intelligent vehicle lateral control longitudinal control fuzzy control RCP (Rapid Control Prototyping)第一章绪论1.1 研究背景与意义随着国家经济的发展和汽车工业的进步，车辆成为人们日常生活中的必备出行工具。
ADAS横向控制功能人机共驾的标定思路及方法
ADAS 横向控制功能人机共驾的标定思路及方法（东风柳州汽车有限公司，柳州 545005）（东风柳州汽车有限公司，柳州545001）黄桥摘要：本文分析了引入扭矩系数的扭矩方案对驾驶辅助系统横向控制的影响，针对角度方案中驾驶员介入退出功能造成的方向盘猛打问题做了改进。
提出在驾驶员介入时衰减EPS 对ADAS 响应的扭矩方案及基于该扭矩方案进行ADAS 横向控制功能标定的思路，通过实车标定及路试验证了策略的有效性，实现ADAS 在驾驶员介入时以驾驶员操作为主的功能表现。
关键词：扭矩方案；ADAS ；驾驶员介入；横向控制；功能标定中图分类号： U463.6 文献标识码：A0 引言高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance Systems,ADAS）是通过汽车上各类传感器结合导航仪地图数据进行系统运算及分析的主动安全功能集成控制系统。
该系统能给驾驶者预警可能发生的危险，需要时还能直接控制车辆。
横向控制模块是ADAS 中的重要组成部分之一，主要是通过控制方向盘转角使汽车沿着期望的既定路线前行。
而电控转向系统（EPS）则是横向控制的执行机构。
怎样更好地集成ADAS 和EPS 的功能，在提升ADAS 横向控制功能的同时，让驾驶员操作有良好的转向体验，是必须关注的问题之一。
本文通过分析应用扭矩系数进行ADAS 横向控制的功能标定，提出在手力介入时控制EPS 对ADAS 响应衰减的横向控制功能标定思路，通过实车验证了策略的有效性，实现手力介入时以驾驶员操作为主的功能表现[1-2]。
1 驾驶辅助技术概述1.1 驾驶辅助技术发展历程在智能汽车不断发展突破的过程中，ADAS 系统起到了关键作用。
该系统在汽车行驶过程中为驾驶员提供辅助支持，能优化驾驶员的驾驶行为，协助驾驶员进行部分操作，带来更安全、舒适、便捷高效的行车体验。
随着以用户为导向的产品开发理念越来越被汽车厂家采用，驾驶辅助系统在提升汽车产品力和用户友好度上作用明显。
5智能网联汽车路径规划与决策控制技术应用
智能网联汽车环境感知与路径规划
2.环境感知对象 （1）行驶路径 对于结构化道路而言，包括行车线、道路边缘、道路隔离物、恶劣路况的 识别。对于非结构化道路而言，包括车辆欲行驶前方路面环境状况的识别和可行驶路径的确认； （2）周边物体 包括车辆、行人、地面上可能影响车辆通过性、安全性的其他各种移动或 静止物体的识别；各种交通标志的识别； （3）驾驶状态 包括驾驶员驾驶精神状态（当前驾驶环境中主要以驾驶员为主）、车辆自 身行驶状态的识别； （4）驾驶环境 包括路面状况、道路交通拥堵情况、天气状况的识别。
各模块的作用如下： （1）环境感知模块通过各类传感器信息的融合，使自动 驾驶系统能够充分了解和认识环境，并根据车辆行驶目标做 出路径规划，使车辆沿车道或者高精度地图规划的轨迹行驶。 （2）决策与规划模块根据路径对汽车要采取的驾驶行为 做出决策，确定车辆应该保持车道、换道、跟车、超车或者 完成任务后泊车。 （3）控制执行模块根据行为决策模块确定的行为模式， 控制油门、变速器、制动、转向以及车身电器等系统，完成 具体的动作。
本书主要讨论基于传感器的状态感知。交通状态感知功能的实现依赖于环境感知传感器及 相应的感知技术。环境感知是一个复杂的系统，它需要多种车载传感器实时获取周边环境的信 息，通过多种算法处理和分析原始输入数据，给出最合理的决策。
1.环境感知的目的 （1）通过性 基于自身行驶性能和共识规则，能实时、可靠、准确识别并规划出可保证规 范、安全、迅速到达目的地的行驶路径； （2）安全性 在行驶过程中，能够实时、准确识别出行驶路径周边对行驶安全可能存在安 全隐患的物体，为自身采取必要操作以避免发生交通安全事故； （3）经济性 为提高车辆高效、经济地行驶提供参考依据； （4）平顺性 为车辆平顺行驶提供参考依据。
基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方法
第43卷第11期自动化学报Vol.43,No.11 2017年11月ACTA AUTOMATICA SINICA November,2017基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方法田涛涛1侯忠生1刘世达1邓志东2摘要提出了一种基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方案.首先,将无人驾驶汽车循迹跟踪控制问题转化成预瞄偏差角跟踪问题,然后基于无人驾驶汽车横向控制系统的动态线性化数据模型,设计出无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法和伪梯度重置算法,进而实现了自主车辆的无人驾驶.该方法的实现仅用到无人驾驶汽车运行时的输入输出数据,避免了对无人驾驶汽车进行复杂机理建模的难题,对于复杂的无人驾驶汽车运行过程具有很好的自适应性,对不同的无人驾驶车辆具有较强的可移植性.该方案已实际应用于清华大学无人驾驶汽车实验平台,在北京市丰台区的实地测试实验、在江苏省常熟市高速路的测试以及2015年“中国智能车未来挑战赛”的现场应用验证了所提方案的有效性.关键词无模型自适应控制,无人驾驶汽车,横向控制,预瞄偏差角引用格式田涛涛,侯忠生,刘世达,邓志东.基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方法.自动化学报,2017, 43(11):1931−1940DOI10.16383/j.aas.2017.c160633Model-free Adaptive Control Based Lateral Control of Self-driving Car TIAN Tao-Tao1HOU Zhong-Sheng1LIU Shi-Da1DENG Zhi-Dong2Abstract In this paper,a control scheme based on model free adaptive control is proposed for the lateral control problem of self-driving car.First,the trajectory tracking problem for self-driving car is converted into the stabilization problem concerning a preview-deviation-yaw.Then,the lateral control system of the self-driving car is converted into a virtual dynamical linearization data model via a novel dynamic linearization technique.After that,a model free adaptive control algorithm,and its corresponding pseudo gradient estimating algorithm and pseudo gradient resetting algorithm are designed,such that the automatic drive of the self-driving car can be realized.The implementation of the proposed method only utilizes the input and output data of the self-driving car,avoiding complex modeling of the self-driving car.Thus,it has good adaptability to complex operation processes of self-driving car and is also applicable to other self-driving cars.Furthermore,the proposed scheme is employed in the experimental platform of self-driving car developed by Tsinghua University.Finally,the effectiveness of the proposed method is verified via thefield tests in Fengtai District, Beijing,thefield tests in the freeway of Changshu,Jiangsu,and thefield applications in“2015Chinese Intelligent Car Future Challenge Competition”.Key words Model-free adaptive control(MFAC),self-driving car,lateral control,preview-deviation-yawCitation Tian Tao-Tao,Hou Zhong-Sheng,Liu Shi-Da,Deng Zhi-Dong.Model-free adaptive control based lateral control of self-driving car.Acta Automatica Sinica,2017,43(11):1931−1940近年来,无人驾驶汽车日渐成为汽车研究领域的热点[1−2].由于汽车是一个复杂的非线性系统,且收稿日期2016-09-05录用日期2017-01-05Manuscript received September5,2016;accepted January5, 2017国家自然科学基金(61120106009,61433002,91420106),北京市自然科学基金–交控科技轨道交通联合基金(W17E000020)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61120106009,61433002,91420106),Beijing Natural Science Foundation Joint Fund for Science and Technology Rail Trans-portation(W17E000020)本文责任编委魏庆来Recommended by Associate Editor WEI Qing-Lai1.北京交通大学电子信息工程学院先进控制系统研究所北京1000442.清华大学计算机系,智能技术与系统国家重点实验室,清华信息科学与技术国家实验室(筹)北京1000841.Advanced Control Systems Laboratory,School of Electronic and Information Engineering,Beijing Jiaotong University,Bei-jing1000442.Department of Computer Science,State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems,Tsinghua Na-tional Laboratory for Information Science and Technology,Ts-inghua University,Beijing100084运行于不同的工况下,因此,无人驾驶汽车的循迹跟踪控制问题一直是学术界研究的重点和难点[3].无人驾驶汽车循迹跟踪控制问题包括纵向控制和横向控制两个部分.纵向控制是指对车速的控制,这类控制问题可以归结为对油门或刹车的控制[4];横向控制是指在不同车速和负载等条件下,控制汽车转向使得汽车位置处于期望轨迹中心线处,这类问题可以归结为对方向盘的控制[5−6].相比于纵向控制,横向控制更为重要,原因是横向控制直接决定循迹跟踪的性能,是保障无人驾驶汽车安全和稳定的基础[5],对控制算法要求较高,本文仅就无人驾驶汽车横向控制问题进行研究.针对无人驾驶汽车横向控制问题,文献[6]基于汽车动力学模型设计出了状态反馈控制器,且利用模糊增益规划(Fuzzy gain scheduling,FGS)调节控制器的输出增益,并在TAIWAN i TS-1无人驾驶1932自动化学报43卷汽车平台上进行了验证;文献[7]利用模型预测控制(Model predictive control,MPC)分别就汽车非线性模型和汽车时变线性模型设计了两类控制器,并给出了仿真分析和真车实验结果;文献[8]基于汽车运动学模型设计了参数随车速变化的比例积分微分(Proportional-integral-derivative,PID)控制器,并将该算法应用于Babieca原型车中;文献[9]利用PID控制器作内环较低精度控制器,外环利用模糊控制器做高精度控制,在实际的道路环境中进行了尝试.然而,上述基于模型的方法需要满足相应的假设条件.例如,侧向加速度小于0.4g、车辆的纵向速度为常数、前轮转角直接作为输入等[6],这些假设在实际的无人驾驶汽车运行过程中很难被满足.另外,从理论上分析,除了车辆本身的动力学非线性外,车辆动力学行为与运行速度、道路以及其他天气等因素密切相关,欲想全部精确建立汽车以及环境的动力学模型,然后进行控制系统设计,显然不是可行的方法[5].而采用模糊控制方法,其隶属度函数的确定和专家经验都很难遍历所有工况下的情况,难度大,可应用性差[9].在汽车运行的过程中,会产生大量的输入输出(Input/output,I/O)数据,这些I/O数据包含了车辆的动力学信息,利用数据驱动的方式对无人驾驶汽车进行控制,是目前一个新颖的方法.在数据驱动控制方面,近些年一些典型的数据驱动控制方法相继提出并得到广泛的研究与应用,包括虚拟参考反馈整定[10−11]、自适应动态规划[12−16]、无模型自适应控制[16−17]等.无模型自适应控制(Model-free adaptive con-trol,MFAC)是一种典型的在线数据驱动控制方法[16,18],其原理是在闭环系统的每一个动态工作点处建立一个等价的动态线性化数据模型,然后基于此等价的虚拟数据模型设计控制器,进而实现非线性系统的自适应控制[18].截至目前,MFAC已经得到了广泛的应用,包括广域电力系统[19]、网络延时与丢包问题[20]、多自由度机器人外骨骼控制[21]、交直流微电网[22]以及自动泊车系统[23]等.理论和实践表明,MFAC结构简单、鲁棒性强、便于工程实现,而且MFAC不使用模型的信息,上述由于模型假设带来的不匹配问题可以有效地被避免.本文提出了基于MFAC的无人驾驶汽车横向控制方案,首先将横向控制问题转化为预瞄偏差角(汽车当前位置点和预瞄点的连线与汽车运行方向延长线形成的夹角)跟踪问题,然后利用动态线性化技术将预瞄偏差角跟踪系统转化为等价的偏格式数据模型,进而设计出无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法和伪梯度重置算法.该方案仅利用无人驾驶汽车运行过程中的I/O数据,不包含车辆的模型信息,对于不同的车辆具有很强的可移植性.本文方案已经应用于清华大学“睿龙”号无人驾驶汽车平台,北京市丰台区的实地测试以及江苏省常熟市高速环线的实验结果表明,MFAC对于无人驾驶汽车横向控制问题具有很明显的优势.“睿龙”号无人驾驶汽车应用MFAC预瞄偏差角跟踪方案参加了2015年第七届中国智能车未来挑战赛,其控制算法在比赛全程中没有出现任何问题.本文结构安排如下:第1节对无人驾驶汽车控制问题进行描述,第2节提出基于预瞄偏差角跟踪系统的无人驾驶汽车横向控制方案,第3节针对预瞄偏差角设计MFAC控制器,第4节给出在实际的无人驾驶汽车平台和实际道路上的实验结果,第5节得出结论.1无人驾驶控制问题描述1.1无人驾驶汽车平台简介清华大学“睿龙”号无人驾驶汽车平台以及汽车各个设备的分布情况如图1所示.该无人驾驶汽车平台由长安CS35自动挡汽车改装而成,保留原车中车载汽车状态传感器,并外接无人驾驶必需的定位定姿和环境感知传感器,包括GPS天线及接收机、摄像头、64线激光雷达、4线激光雷达以及毫米波雷达等,这些传感器相当于无人驾驶汽车的“眼睛”;汽车后备箱处放置主控计算机以实现数据采集、分析以及对汽车进行闭环控制等工作,相当于无人驾驶汽车的“大脑”;汽车的执行机构(油门、刹车和转向)通过CAN总线与主控计算机通信,执行机构相当于无人驾驶汽车的“四肢”,CAN总线和千兆以太网通讯相当于无人驾驶汽车的“神经连接”.其中,无人驾驶汽车的定位定姿与环境感知采用多传感器信息融合技术,例如利用差分GPS与惯性测量单元、里程计等多传感信息融合实现汽车位姿信息的获取[24];利用64线激光雷达(HDL)实现路缘的检测[25];利用黑白摄像头进行路面车道线图像信息的提取[6,26],利用彩色摄像头进行红绿灯以及交通标志的识别[27]等.定位定姿和环境感知设备的作用如表1所示.图1车载传感器分布图Fig.1Vehicle sensors distribution11期田涛涛等:基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方法1933表1定位定姿和环境感知设备的作用Table1Navigation and environmental perceptionequipments常用设备作用64线激光雷达感知周边环境信息4线激光雷达探测障碍物GPS天线定位以获取当前汽车位置信息黑白摄像头检测车道线彩色摄像头获取路口红绿灯、交通标志信息毫米波雷达检测汽车前方障碍物信息其他车载传感器检测汽车速度、汽车加速度等1.2无人驾驶汽车的控制结构无人驾驶控制问题的横向控制和纵向控制的控制结构如图2所示.图2控制系统结构图Fig.2Control system structure在无人驾驶汽车运行过程中,车载传感器不断将车辆状态信息数据传输给主控计算机,主控计算机计算出车辆的期望速度和期望位姿,传感器同时提供车辆当前速度以及当前位姿的信息.根据车辆的期望速度和当前速度可以计算出油门和刹车的控制量,即纵向控制;根据当前车辆的位姿和期望的位姿可以计算出方向盘转角的控制量,即横向控制.算出的控制量通过CAN总线驱动相应的执行机构,以便达到循迹跟踪的目的.纵向控制关注速度,而横向控制关注方向,在变化的车速、变化的负载以及变化的路况下控制汽车方向盘使得汽车跟踪上期望轨迹,横向控制直接决定了无人驾驶汽车循迹跟踪的性能.2基于预瞄偏差角跟踪的无人驾驶汽车横向控制方案2.1基本概念当汽车的运行速度较快时(例如在高速路上行驶时),司机会盯着前方较远的一个点;当汽车的速度较慢时(例如即将转弯时),则会盯着前面较近的一个点.无人驾驶参考这样的过程,引入了预瞄点和预瞄距离的概念[8],如图3所示.图3预瞄点与预瞄距离示意图Fig.3Preview point and preview distance profile预瞄点指的是在期望轨迹上、汽车前方某一距离的点,这段距离称为预瞄距离.需要注意的是预瞄距离是期望轨迹上距离汽车当前点最近的点与预瞄点的弧长距离,并不是预瞄点和汽车当前点连线的长度.预瞄距离与汽车运行速度之间的关系可以用经验公式(1)表示[8]l(v)=l min,v≤v minav+l min,v min<v≤v maxl max,v>v max(1)其中,l是预瞄距离(m),v是当前汽车的速度(m/s),lmin是最小预瞄距离(m),lmax是最大的预瞄距离(m),a是常数.这里存在最大的预瞄距离,是汽车设备感知能力具有限制的缘故,而存在最小的预瞄距离,则是为了在汽车速度为零时保证预瞄点在汽车前方位置处(汽车自身具有一定长度,而汽车当前点的选取在汽车中心处).在实际应用中,基于预瞄的控制策略多被采用.然而因为预瞄点和预瞄距离的参与,对无人驾驶汽车循迹跟踪问题进行数学建模的难度会增大,这是由于车辆模型和预瞄控制策略需要同时被考虑进建模过程中.无人驾驶汽车在驾驶过程中一些常用的概念如图4(a)所示,相关的符号含义见表2.图4横向控制问题示意图Fig.4Schematic diagram of lateral control problem1934自动化学报43卷表2常用概念符号意义Table2The meaning of common concepts and symbols图示符号意义O,E,N坐标原点、正东方、正北方α汽车航向角(汽车运行方向与正北方向夹角)β预瞄点航向角(预瞄点运动方向与正北方向夹角)l预瞄距离len当前点和预瞄点之间的距离LD汽车预瞄点与汽车运行方向延长线的距离AD预瞄点航向角与汽车航向角的差X汽车当前点与预瞄点运行方向延长线的距离θ当前点与预瞄点连线和汽车运行方向形成的角度连接预瞄点与当前位置点,假设汽车的运动方向与这条连线的夹角为θ,定义该夹角为预瞄偏差角(Preview-deviation-yaw)[28],规定当预瞄点在汽车运行方向右前侧时的预瞄偏差角为正.2.2预瞄偏差角跟踪方案由图4(a)可知,当LD→0且AD→0时,无人驾驶汽车便能跟踪上期望轨迹.由图4(a)中几何关系可知θ=arctan Xl−AD(2)当θ→0时,由式(2)可知汽车的运行情况如图4(b)所示,由于汽车朝向预瞄点的方向运动,所以有X(k+1)<X(k),所以序列{X(k)|X(k)≥0, k∈N+}的极限为0,即X(k)→0,又由于预瞄距离l(k)=0,故有arctan(X/l)→0,则由式(2)可知AD→0.另一方面,由图4(a)可知sinθ=LDlen(3)当θ→0时,由于两点距离len=0,所以有LD→0.通过分析可知,控制θ使之趋于0为无人驾驶汽车循迹跟踪问题提供了解决思路.为了便于工程实现,对θ跟踪系统的描述应采用离散化的表达形式.令θ(k)表示当前时刻k 的预瞄偏差角,u(k)表示当前时刻k的方向盘转角.由于无人驾驶汽车横向控制系统的非线性[7],所以θ(k)和u(k)之间的关系也是非线性的.对于离散时间非线性系统的一般描述,可以采用带外部输入的非线性自回归滑动平均(Nonlinear auto-regressive moving average with exogenous input, NARMAX)模型[29−31]来表示,其表达为θ(k+1)=f(θ(k),···,θ(k−kθ),u(k),···,u(k−k u))(4)其中,f(·):R kθ+k u+2→R是一个未知的非线性函数,kθ和k u分别是两个未知的的参数.下文称式(4)表示的系统为预瞄偏差角跟踪系统.对于无人驾驶横向控制问题,就是求取合适的u(k),使得θ(k)能够尽快、无超调地跟踪到0.预瞄偏差角的跟踪情况与汽车运行情况的对应关系如图5所示.图5预瞄偏差角跟踪情况与汽车运行情况图Fig.5Preview-deviation-yaw tracking condition and self-driving car operation condition由图5可以看出,对于预瞄偏差角跟踪系统的控制,控制算法的设计至关重要.3预瞄偏差角跟踪系统控制器设计3.1问题描述对于预瞄偏差角跟踪系统,利用数学模型设计横向控制器的思路会遇到很大的阻碍,这是因为汽车系统的数学模型难以建立,循迹跟踪问题也很难用数学表达式精确描述,即式(4)中的f(·)很难有11期田涛涛等:基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方法1935精确数学表达式.预瞄偏差角跟踪系统的阶数也是不确定的,即式(4)中的kθ和k u是不确定的.由此可知,预瞄偏差角跟踪系统是一个难建模、复杂的非线性系统,其固有的关于控制输入的非线性的特点使得这类系统的控制器设计变得非常困难,利用线性化方法将此类系统转化到线性系统的框架中进行研究是处理此类一般非线性系统的常用做法[18].本文采用无模型自适应控制算法(MFAC)作为无人驾驶汽车横向控制算法,参考文献[18],可以将预瞄偏差角系统(4)等价转化为基于I/O增量式的动态线性化数据模型,并基于此数据模型设计控制器.3.2MF AC动态线性化对于预瞄偏差角跟踪系统(4),定义U L(k)∈R L为一个滑动时间窗口[k−L+1,k]内所有控制输入信号组成的向量,如式(5).U L(k)=[u(k),···,u(k−L+1)]T(5)且满足当k≤0时,有U L(k)=0L,其中L为控制输入线性化长度参数;0L是维度为L的零向量.对于预瞄偏差角跟踪系统,很容易满足下面的假设:假设1.系统(4)输入输出可测可控.即对于一致有界的期望输出信号θ∗(k),存在一致有界可行的输入信号u(k),使得在该输入信号驱动下,系统的输出θ(k)趋于期望信号θ∗(k).假设2.f(·)关于第(kθ+2)个变量到第(kθ+L+1)个变量分别存在连续偏导数.假设3.系统(4)是广义Lipschitz的,即满足对任意的k1=k2,k1,k2≥0以及U L(k1)= U L(k2),有|θ(k1+1)−θ(k2+1)|≤b U L(k1)−U L(k2) (6)其中,θ(k i+1)=f(θ(k i),···,θ(k i−kθ),u(k i),···, u(k i−k u)),i=1,2,b>0是一个常数.记∆U L(k)=U L(k)−U L(k−1),可以给出如下引理.引理1[18].若非线性系统(4)满足假设1∼3,给定L,那么当 ∆U L(k) =0时,一定存在一个称为伪梯度(Pseudo gradient,PG)的时变参数向量φp,L(k)∈R L,使得系统(4)可以转化为如下数据模型∆θ(k+1)=φTp,L(k)∆U L(k)(7)且对于任意时刻k,φp,L(k)=[φ1(k),···,φL(k)]T 是有界的.这种动态线性化称为基于偏格式的动态线性化(Partial form dynamic linearization, PFDL).其中,φp,L(k)下标中的p即PFDL首字母,L表示向量的长度.根据引理1,无人驾驶汽车预瞄偏差角跟踪系统动态线性化模型可以表示为θ(k+1)=θ(k)+φTp,L(k)∆U L(k)(8) 3.3控制器设计考虑如下的控制输入准则函数J(u(k))=|θ∗(k+1)−θ(k+1)|2+λ|u(k)−u(k−1)|2(9)其中,第1项的引入是为了使得系统的输出与期望输出一致;第2项是为了使方向盘不产生突变,柔化执行器的处理过程,λ>0是一个权重因子.将式(8)代入准则函数(9)中,对u(k)求导,并令其等于零,得u(k)=u(k−1)+ρ1φ1(k)(θ∗(k+1)−θ(k))λ+|φ1(k)|2−φ1(k)Li=2ρiφi(k)∆u(k−i+1)λ+|φ1(k)|2(10)其中,φi(k)是时变参数向量φp,L(k)的第i个元素,步长因子ρi∈(0,1],i=1,2,···,L的引入是为了使控制算法设计具有更大的灵活性.由式(10)可知,为实现控制算法,需要知道PG 的值,然而由于预瞄偏差角跟踪系统的模型未知,且PG是时变参数,其精确的真实值很难获取,需要利用系统输入输出数据对其进行估计.考虑如下的PG估计准则函数J(φp,L(k))=|θ(k)−θ(k−1)−φTp,L(k)∆U L(k−1)|2+µ φp,L(k)−ˆφp,L(k−1) 2(11)其中,µ>0是权重因子.对式(11)关于φp,L(k)求极值,得到PG的估计算法为ˆφp,L(k)=ˆφp,L(k−1)+η∆U L(k−1)(θ(k)−θ(k−1))µ+ ∆U L(k−1)||2−η∆U L(k−1)(ˆφTp,L(k−1)∆U L(k−1))µ+ ∆U L(k−1)||2(12)其中,步长因子η∈(0,2]是为了使控制算法设计具有更大的灵活性;ˆφp,L(k)为未知PGφp,L(k)的估计值.1936自动化学报43卷为了使PG估计算法具有更强的跟踪时变参数的能力,并更好地适应无人驾驶实际情况,需要引入重置算法如下ˆφp,L(k)=ˆφp,L(1)(13)如果 ˆφp,L(k) ≤ε,或 ∆U L(k−1) ≤ε,或sign(ˆφ1(k))=sign(ˆφ1(1)),其中ˆφp,L(1)是ˆφp,L(k)的初始值,ε是一个小的正数.式(10)、式(12)和式(13)即为所设计的控制算法,文献[18]中有该控制算法稳定性的严格数学证明.4实验分析本文分别进行无人驾驶汽车的低速实验和高速实验.对于低速实验,文献[9]设定的纵向速度为8∼24km/h,为了进行对比分析,本文设定纵向速度为15km/h,实验场地以及轨迹如图6所示,本文先利用PID控制方法进行跟踪实验,然后利用第3.3节中设计的MFAC控制算法进行跟踪实验,并比较两种算法对预瞄偏差角跟踪系统的跟踪效果以及它们针对无人驾驶汽车循迹跟踪控制问题的控制效果,并与文献[8−9]的结果进行对比.图6低速实验场地图Fig.6Low speed experimental site对于高速实验,文献[6]设定的纵向速度为60∼80km/h,出于安全考虑,本文设定纵向速度为60km/h,在图7所示的常熟三环高架桥进行实验.本文对低速实验中的MFAC控制算法的参数不做任何修改,直接进行高速实验,分析控制效果,并与文献[6−7]的结果进行比较.4.1设备连接关系及调试软件框架无人驾驶汽车各个设备的连接关系以及调试软件框架如图8所示.外加的定位和感知传感器数据通过以太网传输给主控计算机,车速和踏板状态等原车自带传感器数据通过CAN总线传入主控计算机,本文从交换机接入外部调试计算机,编写控制算法调试软件,通过TCP/IP协议直接对无人驾驶汽车进行控制.图7高速公路实验场地图Fig.7Highway experimental site图8设备连接关系及调试软件框架图Fig.8Equipment connection anddebugging software framework整个系统的控制周期为100ms,调试计算机在一个控制周期内需要完成计算控制量、绘制图形以及保存数据等工作.外部调试计算机可以获取的数据如表3所示.调试计算机向主控计算机发送的内容如下:1)计算出的方向盘的转角;2)计算出的油门和刹车的开度(两者互斥,用同一变量表示,该变量为正表示油门输入,为负则表11期田涛涛等:基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方法1937示刹车输入).表3汽车状态数据符号及意义Table 3Symbols and meanings ofself-driving car s state data符号意义x ,y ,α汽车当前点的横坐标、纵坐标、航向角x ∗,y∗,β预瞄点的横坐标、纵坐标、航向角v 汽车当前的纵向速度a 汽车当前的纵向加速度w汽车当前点航向角的角速度当主控计算机(客户端)和调试计算机(服务器端)握手成功后即开始循环控制,客户端在每个控制周期内向服务器端传输汽车的状态信息,服务器端则根据相应的算法计算出控制量并传回给客户端,客户端通过CAN 总线将计算出的控制量作用于执行机构(油门、刹车和方向盘),进而实现闭环控制.4.2横向控制实验分析实验平台采用式(1)的预瞄距离表达式,参数分别是l min =4,l max =30,v min =0,v max =26,a =1.在低速实验中,对于无人驾驶汽车横向控制问题的分别利用增量式PID 方法和MFAC 方案进行对比实验,其中PID 控制器如式(14)所示:du (k )=K p (e (k )−e (k −1))+K i e (k )+K d (e (k )−2e (k −1)+e (k ))u (k )=u (k −1)+du (k )(14)用Z-N 法辅助以及大量的实验分析得到PID 的最佳参数为K p =500,K i =15,K d =30.对于MFAC 方案,式(10)、式(12)和式(13)中的控制输入线性化长度参数、步长因子、权重因子和PG 估计值的初值分别设定为L =3;ρ1=ρ2=ρ3=1;η=1;λ=22;µ=1;ˆφp,L(1)=[0.50.50.5]T ;ε设为10−5;系统延迟时间为3.7s.为了比较两种控制算法对于预瞄偏差角的跟踪效果,参考文献[9],定义均方根误差指标为RMSE(·)=1N N n =1|l n |2(15)其中,l n 是第n 个采样时刻的当前点与参考轨迹的距离,N 是总采样点数.两种算法的循迹跟踪效果、预瞄偏差角的跟踪效果和轨迹跟踪误差绝对值分别如图9∼11所示.两种控制算法的性能对比如表4所示.图9两种控制方法的跟踪效果对比图Fig.9Tracking effect comparison betweentwo control methods图10预瞄偏差角跟踪效果对比图Fig.10Preview-deviation-yaw trackingeffect comparison图11跟踪误差绝对值对比图Fig.11Absolute value of tracking error comparison1938自动化学报43卷表4两种控制算法性能对比列表Table4Theperformance oftwo control algorithms项目PID MFAC预瞄偏差角最大绝对值(rad)0.59450.4828预瞄偏差角均方根0.22590.1498跟踪误差的均方根0.52570.3320建立时间(s)85从图9∼11可以看出,PID方法在直线和小曲率转弯时的跟踪效果较好,但是PID方法的自适应性不强,很难同时适应直线和转弯的路况,对于曲率比较大的转弯(例如图中的直角转弯),不能很好地跟踪期望轨迹,最大的转弯误差为1.5m左右.另一方面,由于MFAC算法具有自适应性,在直线、小曲率转弯和大曲率转弯都能很好地适应系统的变化,故跟踪效果较好,最大的转弯误差为0.4m左右.另外,文献[8]中提出的控制算法在纵向速度为10km/h和20km/h时的建立时间分别是20s和22s;文献[9]中提出的控制算法在纵向速度为12km/h和16km/h时的跟踪误差均方根分别为0.774和0.716.本文提出的MFAC算法在低速实验中的建立时间为5s,在纵向速度为15km/h时的跟踪误差均方根为0.3320.对于高速实验,低速实验中MFAC控制算法参数不做任何修改,设定纵向速度为60km/h.跟踪效果如图12所示.图12高速跟踪轨迹图Fig.12Highway trajectory tracking参考文献[6],截取其中耗时100s的路段,本文截取路段为图7中AB段.该路段的跟踪误差绝对值以及预瞄偏差角的跟踪情况如图13所示.在AB段的跟踪误差的均方根为0.0738,最大跟踪误差绝对值为0.1824m;预瞄偏差角的均方根为0.0025,最大绝对值为0.0068rad.文献[7]所设计的控制器在纵向车速为19m/s(68.4km/h)时的跟踪误差均方根为0.0751.文献[6]中实验路段上车速由80km/h变为60km/h,又变回80km/h,整个路段的最大误差约为0.5m.图13高速公路轨迹跟踪性能Fig.13Performance of highway trajectory tracking通过图9∼13以及表4的实验数据分析,以及通过与相关文献的对比可以看出,不论低速实验还是高速公路的实验,针对无人驾驶汽车横向控制问题,本文提出的基于MFAC的预瞄偏差角跟踪方案都具有明显的优势.本文提出的控制算法利用C++语言编程实现,矩阵和向量全部转化成简单的四则运算进行处理,没有借助于任何专门的矩阵库或最优化库(文献[7]的算法实现需要借助用NPSOL软件包),对于不同无人驾驶汽车平台具有很强的可移植性.清华大学“睿龙”号无人驾驶汽车使用本文提出的预瞄偏差角跟踪方案,并利用MFAC算法做核心控制算法,参加第七届中国智能车未来挑战赛,如图14所示.该赛程全程约13.5公里,途经典型城郊、城区、快速道路、居民小区以及越野路面等真实交通环境.在道路直行、直角转弯、U形转弯(180◦转弯)等复杂路况的考验下,本文设计的算法都令人满意地完成了指定任务,没有出现任何故障.5结论本文针对无人驾驶汽车横向控制问题,将无人驾驶汽车循迹跟踪控制问题转化成预瞄偏差角跟踪问题,然后基于无人驾驶汽车横向控制系统的动态线性化数据模型,设计出无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法和伪梯度重置算法,相比于传统的控制方案,该方案优点如下:。
智能网联汽车140题(附答案)
智能网联汽车140题（附答案）1. ACC 的目的是通过对车辆（）运动进行自动控制，以减轻驾驶员的劳动强度。
A. 横向B. 纵向C. 泊车D. 变道正确答案：B2. 自适应巡航控制不能通过控制（）实现与前车保持适当距离的目的。
A. 发动机B. 传动系统C. 制动器D. 转向正确答案：D3. 车间距是指（）。
A. 前车尾部与本车头部之间的距离B. 前车尾部与本车尾部之间的距离C. 前车头部与本车尾部之间的距离D. 前车头部与本车头部之间的距离正确答案：A4. 以下不属于倒车雷达结构组成的是（）。
A. 超声波传感器B. 控制器C. 蜂鸣器D. 图像传感器正确答案：D5. 关于超声波说法错误的是（）。
A. ＞20kHz 的声波B. 沿直线传播C. 穿透力弱D. 遇到障碍物会产生反射波正确答案：C6. 先进驾驶辅助系统主要分为两大类：信息辅助类和控制辅助类，以下不属于信息辅助类的是（）。
A. 前方交通穿行提示B. 盲区监测C. 智能限速提醒D. 交通拥堵辅助正确答案：D7. 自动紧急制动的简称为（）。
A. AEBB. EBAC. ESAD. LKA正确答案：A8. 盲区监测的简称为（）。
A. LCWB. BSDC. FCWD. AVM正确答案：B9. 智能决策层的主要功能是接收环境感知层的信息并进行融合，对道路、车辆、行人、交通标志和交通信号等进行识别、决策分析和判断车辆驾驶模式及将要执行的操作，并向（）输送指令。
A. 环境感知层B. 信息融合层C.控制和执行层D. 以上都不是正确答案：C10. 激光雷达以激光作为载波，激光是光波段电磁辐射，波长比微波和毫米波（）。
A. 长B. 短C. 一样长D. 以上均不对正确答案：B11. 关于激光雷达说法错误的是（）。
A. 全天候工作，不受白天和黑夜光照条件的限制B. 可以获得目标反射的幅度、频率和相位等信息C. 不受大气和气象限制D. 抗干扰性能好正确答案：C12. CAN 总线网络传输的帧中用于接收单元向发送单元请求主动发动数据的帧为（）。
mpc横向参数
mpc横向参数在车辆动力学模型中，MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）横向参数通常涉及车辆的横向运动控制，主要目的是确保车辆在行驶过程中能够准确地跟踪预定的路径或轨迹。
这些参数对于实现车辆的稳定、安全和高效行驶至关重要。
一些常见的MPC横向参数包括：车辆质心侧偏角（Vehicle Yaw Rate）：这是描述车辆绕其垂直轴旋转的角速度。
在横向控制中，通过调整车辆的转向角和车速，可以控制车辆的质心侧偏角，从而实现对车辆行驶轨迹的精确控制。
轮胎侧偏角（Tire Sideslip Angle）：这是轮胎速度与车辆速度之间的夹角。
轮胎侧偏角的大小直接影响车辆的横向稳定性和操控性能。
通过调整轮胎侧偏角，可以控制车辆的横向运动和轨迹跟踪性能。
车辆横向速度（Vehicle Lateral Velocity）：这是车辆沿垂直于行驶方向的速度分量。
通过监测和控制车辆的横向速度，可以实现对车辆轨迹的精确跟踪。
车辆纵向速度（Vehicle Longitudinal Velocity）：这是车辆沿行驶方向的速度分量。
虽然MPC横向控制主要关注车辆的横向运动，但纵向速度也会对横向控制产生影响，因此需要进行适当的考虑和控制。
前轮转向角（Front Wheel Steering Angle）：这是前轮相对于车辆纵向轴线的夹角。
通过调整前轮转向角，可以改变车辆的行驶方向和轨迹，从而实现对车辆横向运动的控制。
这些参数在MPC横向控制中扮演着重要的角色，通过优化和调整这些参数，可以实现车辆的精确轨迹跟踪、稳定性和操控性能的提升。
需要注意的是，具体的参数选择和控制策略会根据车辆类型、行驶环境和控制目标等因素而有所不同。
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第九章横向运动控制
To maintain the smoothness of the steering system,different control strategies should be
used to control the steering system for linear
and curvilinear roads,re-spectively
Computer should drive car like following:
In linear roads,in-car computers calculate look-ahead distance as the input of controllers directly controlling the steering wheel angle of a vehicle.When a control system gives a steering signal,the executive part will respond very quickly and the steering magnitude is very small.By contrast,when the car is entering a curvilinear road,the in-car computer obtains the radius of the curve and the steering angle,and then generates steering commands.
To simulate human driving,we introduce two different control strategies to adapt to different road conditions.
1.直线行驶工况
1.1 预瞄距离的确定
1.2 预瞄误差的确定
2.弯道行驶工况
real line
From the statistical properties of random errors,the sum of random errors is zero,
and we have
3.圆弧半径的计算
接上数学推演
4 Algorithm Flow
▪calculate the curvatures of each sampling point
▪Using the Gaussian filter to smooth the curvature
前轮转角的关系
We would like to point out that a fuzzy controller is used
as the lateral controller。