智能网联汽车路径规划与决策控制
智能驾驶决策规划与控制阅读随笔
《智能驾驶决策规划与控制》阅读随笔目录一、智能驾驶综述 (2)1. 智能驾驶定义与分类 (3)2. 智能驾驶发展历程 (4)3. 智能驾驶应用场景 (5)二、智能驾驶决策规划 (7)1. 决策规划基本概念 (8)2. 决策规划流程 (10)3. 决策算法与应用 (11)4. 决策规划的挑战与未来发展趋势 (13)三、智能驾驶控制 (14)1. 控制系统基本原理 (15)2. 控制系统设计方法 (17)3. 控制系统性能评估 (18)4. 控制系统的实际应用与挑战 (19)四、智能驾驶中的感知与交互 (20)1. 感知技术发展与应用 (21)2. 人机交互技术与实现 (22)3. 跨模态感知与交互 (23)4. 感知与交互的挑战与未来趋势 (24)五、智能驾驶的安全与法规 (26)1. 安全性问题与挑战 (27)2. 法规政策环境分析 (28)3. 安全与法规的协同发展 (29)4. 国际合作与标准制定 (31)六、智能驾驶的未来展望 (32)1. 技术创新与发展趋势 (33)2. 商业模式与市场前景 (34)3. 社会影响与伦理讨论 (36)4. 未来出行方式变革与挑战 (38)一、智能驾驶综述随着科技的飞速发展，智能驾驶已经从科幻电影中的概念逐渐走进现实生活。
即自动驾驶汽车，是指通过计算机系统对汽车进行控制，实现无人驾驶的技术。
它利用传感器、摄像头、雷达等设备获取周围环境信息，并通过先进的算法进行处理，实现对汽车的自动驾驶。
智能驾驶技术的发展可以分为几个阶段，初级阶段主要是辅助驾驶技术，如自动泊车、自适应巡航等。
中级阶段则是部分自动驾驶技术，如车道保持辅助、自动变道等。
而高级阶段则是完全自动驾驶技术，汽车可以在无需人工干预的情况下独立行驶。
智能驾驶技术的出现，无疑将极大地改善道路交通安全和效率。
全球每年约有130万人死于交通事故，其中大部分是由人为因素造成的。
智能驾驶技术可以通过精确的感知和判断，避免许多由人为失误引发的事故。
自动驾驶系统中的决策与控制策略设计
自动驾驶系统中的决策与控制策略设计随着科技的不断发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门研究领域。
实现自动驾驶需要一个全面的系统，其中决策与控制策略的设计在实现安全、高效的自动驾驶系统中起着关键作用。
本文将探讨自动驾驶系统中决策与控制策略的设计原则以及常见的策略方法。
决策是自动驾驶系统中的一个重要环节，它涉及到对环境的感知、目标设定、路径规划、障碍物避免等多个方面。
在决策模块中，系统需要对环境进行感知，并根据感知结果进行场景判断和目标设定。
其次，系统需要根据目标设定进行路径规划，确定车辆的行驶路线。
最后，系统需要根据环境感知结果和路径规划结果，采取相应的控制措施，实现车辆的自主行驶。
在决策模块中，有两个常见的策略方法：规则驱动和机器学习。
规则驱动是通过预先设定一系列规则来进行决策。
例如，当遇到红灯时，车辆需要停下等待，这是一个明确的规则。
规则驱动的优点是决策过程可解释性强，系统较为稳定。
然而，规则驱动的缺点是需要处理大量复杂的情况和变数，规则的设计和维护成本较高。
机器学习是近年来应用较多的决策方法。
通过训练大量样本数据，系统可以学习到汽车行驶的规律和模式，从而做出相应的决策。
机器学习的优点是可以应对复杂多变的环境，较为适应实际道路行驶情况。
然而，机器学习方法需要大量的样本数据和计算资源，且决策过程不够可解释。
除了决策模块，控制策略是自动驾驶系统另一个重要的组成部分。
控制策略涉及到车辆的加速、减速、转向等操作，以实现车辆行驶的平稳和安全。
常见的控制策略方法有PID控制和模型预测控制。
PID控制是一种经典的控制策略方法，它通过对误差的比例、积分和微分进行调节，实现对车辆的控制。
PID控制的优点是简单易懂，参数调节相对较为简单。
但是，PID控制方法难以应对复杂的非线性系统以及不确定性。
模型预测控制是一种先进的控制策略方法，它通过对车辆动力学模型的预测，来做出控制决策。
模型预测控制的优点是可以处理复杂的非线性系统，并且能够考虑到约束条件，如避免车辆超速等。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第三章-雷达在智能网联汽车中的应用
• 军工雷达探测扫描原理
No.10008
超声波雷达原理与应用
• 超声波雷达是汽车最常用的一种传感器， 可以通过接收到反射后的超声波探知周 围的障碍物情况，消除了驾驶员停车泊 车、倒车和起动车辆时前、后、左、右 探视带来的麻烦，帮助驾驶员消除盲点 和视线模糊缺陷，提高了行车安全性。
• 超声波雷达被广泛应用于倒车辅助系统 和自动泊车系统中。
FMCW毫米波雷达系统结构与原理
No.10008
毫米波雷达组成与原理
• 请探讨，并说说FWCW雷达的载波频率与天线调制频率的关系。
No.10008
毫米波雷达组成与原理
• 根据电磁波辐射方式的不同，毫米波雷达主要有两种工作 系统：脉冲系统和连续波系统。请说说车用毫米波雷达技 术原理。
Vbat | CAN
• ③灵敏度。超声波雷达的灵敏度与晶圆 的制造有关,机电耦合系数大，灵敏度 高。
No.10008
0 2 •毫米波雷达
No.10008
毫米波雷达组成与原理
• 1.车载毫米波雷达结构组成
• （1）毫米波雷达的种类有哪些？
• 毫米波雷达是通过发射和接收无线电波来 测量车辆与车辆之间的距离、角度和相对 速度的装置。
• 毫米波雷达可实现自适 应巡航控制、前向防撞 报警、盲点检测、辅助 停车、辅助变道、自主 巡航控制等先进的巡航 控制功能。
No.10008
毫米波雷达在智能网联汽车中的应用
• 在汽车ADAS系统中，毫米波雷达应用于哪些领域？
• 自适应巡航控制（ACC）、前方避碰 报警（FCW）、盲点检测（BSD）、 辅助停车（PA）、辅助变道（LCA） 等领域。
ADAS毫米波雷达工作路径
No.10008
智能网联汽车解决方案
智能网联汽车解决方案目录1. 总体概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 解决方案目标 (4)1.3 解决方案架构 (5)2. 智能定义 (6)2.1 智能驾驶系统 (8)2.1.1 核心技术 (9)2.1.2 功能模块 (10)2.1.3 安全保障 (12)2.2 智能座舱 (13)2.2.1 信息娱乐系统 (14)2.2.2 人机交互系统 (16)2.2.3 驾驶员状态监测及预警系统 (18)3. 网联应用 (18)3.1 道路协同感知 (20)3.1.1 高精度地图 (22)3.1.2 V2X通讯技术 (24)3.1.3 数据处理与分析 (25)3.2 云端平台服务 (26)3.2.1 数据存储与管理 (28)3.2.2 基于云的预测服务 (29)3.2.3 远程诊断与更新 (31)3.3 用户体验 (32)3.3.1 移动终端应用 (34)3.3.2 智能助手服务 (35)3.3.3 个性化服务 (36)4. 安全与隐私 (37)4.1 系统安全 (39)4.1.1 硬件安全防护 (41)4.1.2 软件安全保证 (42)4.1.3 数据加密与安全传输 (43)4.2 用户隐私保护 (44)4.2.1 数据收集与使用规则 (45)4.2.2 访问控制与权限管理 (47)4.2.3 匿名化与脱敏技术 (49)5. 未来发展 (50)5.1 技术趋势 (52)5.2 市场展望 (53)5.3 解决方案升级之路 (55)1. 总体概述随着全球汽车工业的不断发展，智能网联汽车已经成为未来交通出行的核心驱动力。
本报告旨在提供一个全面的智能网联汽车解决方案，该解决方案将包括硬件、软件、通信技术、网络安全、车规级标准以及相应的服务和管理工具。
智能网联汽车，其核心功能包括高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶、智能互联以及大数据分析等，能够极大提高道路安全、行车效率、环保水平和用户体验。
技术创新：采用最新的信息技术，包括物联网(IoT)、云计算、人工智能(AI)、机器学习、5G通信和车联网(V2X)技术，来优化车辆性能，提高驾驶体验。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第七章-智能网联汽车通信技术
V2X综述
• 4.V2R
• V2R是Vehicle to Road的英文缩写， 即车辆自身与道路之间的信息交换。 按照道路的特殊性而言，V2R又可 分为两大类型，一类是车辆自身与 城市道路之间的信息交换，另一类 是车辆自身与高速道路之间的信息 交换车辆自身与道路之间的信息交 换内容，主要包括以下几点：
No.10008
学习目录
1
熟悉智能网联汽车的V2X含义和 功能
2
熟悉智能网联汽车V2X的实现方 式
3 了解移动网络通信技术的发展
4
熟 悉 5G 网 络 的 关 键 技 术 及 其 在 V2X中的应用
5
熟悉几种常见的物联网无线通信 技术及其在V2X中的应用
No.10008
0 1 •V2X
学习目录
• ②当前本体车辆的行驶方向与附近 范围内车辆的行驶方向进行信息内 容的交换；
• ③当前本体车辆紧急状况与附近范 围内车辆的行驶状况进行信息内容 的交换。
V2X综述
• 2.V2I
• V2I是Vehicle to Infrastructure的英文 缩写，即车辆自身与基础设施之间的信 息交换。
• 基础设施主要包括红绿灯、公交站台、 交通指示牌、立交桥、隧道、停车场等。 车辆自身与基础设施之间的信息交换内 容，主要包括以下几点：
No.10008
移动网络通信技术的发展
• 5G的网络架构包含有独立的独立组网 模式SA和与4G网络相结合的非独立组 网模式NSA两种：
• 5G网络标准分为独立组网模式（SA） 和非独立组网模式（NSA）两大类。
• 独立组网模式是指需要全新打造5G网 络环境，如5G基站、5G核心网等。
• 非独立组网模式是指在现有的4G硬件 设施基础上，实施5G网络的部署工作。
《智能网联汽车技术概论》课程标准
（1）掌握定位导航系统工作原理（2）掌握定位导航系统调试过程
4、课程内容——内容五、智能网联汽车路径规划与决策控制
内容五：智能网联汽车路径规划与决策控制 教学目标
学时：4学时
（2）视觉传感器在智能网联汽车中功
能实现方式。
任务名称
学习内容
任务1智能网联汽车视觉传感 （1）掌握智能网联汽车视觉传感器拆卸与安装要求；（2）掌握智能网联汽车视
器拆装、标定、检测
觉传感器标定方案；（3）能够对智能网联汽车视觉传感器数据采集进行检测；
任务2 智能网联汽车障碍物、 红绿灯、车道线识别
（1）掌握智能网联汽车视觉传感器障碍物识别工作原理（2）掌握智能网联汽车 视觉传感器红绿灯识别工作原理（3）掌握智能网联汽车视觉传感器车道线识别工 作原理
教学重点与难点
教学重点：（1）V2X内容与应用；（2）移动网联通信技术在智能网联汽车中的应用 教学难点：（1）5G网联关键技术在智能网联汽车中的应用；（2）物联网无线通信技术在智能网联 汽车中的应用。
3、课程目标——素质目标
目标1 目标2 目标识好奇心与求知欲
在学习活动中获得成功的体验，锻炼克服困难的意志，建立自信心
形成实事求是的态度以及进行质疑和独立思考的习惯
具备良好的心理品质，建立和谐的人际关系，表现出人际交往的能力与合作精神 树立职业意识，严格遵循企业的“6S”（整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全） 质量管理体系
知识目标：（1）了解智能网联汽车环境感知技术在路径规划中的应用。（2）了解智能网联汽车路径规划 的实现。（3）了解智能网联汽车行为决策技术在路径规划中的应用。（4）了解智能网联汽车执行控制的 实现。 能力目标：（1）能够掌握环境感知技术在智能网联汽车路径规划中的应用。（2）能够掌握行为决策控制 技术在智能网联汽车路径规划中的应用。 素质目标：（1）学生应树立职业意识，并按照企业的“6S”（整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全） 质量管理体系要求自己。（2）操作过程中，必须时刻注意安全用电，严禁带电作业，严格遵守电工安全操 作规程。（3）爱护工具和仪器仪表，自觉的做好维护和保养工作。（4）具有吃苦耐劳、严谨态度、爱岗 敬业、团队合作、勇于创新的精神，具备良好的职业道德。
无人驾驶汽车的决策与控制体系结构
无人驾驶汽车的决策与控制体系结构一、无人驾驶汽车的决策与控制体系结构概述无人驾驶汽车，也称为自动驾驶汽车或自驾车，是现代汽车技术发展的重要方向之一。
它通过集成先进的传感器、计算平台和算法，实现对车辆的完全控制，无需人类驾驶员的干预。
无人驾驶汽车的决策与控制系统是其核心组成部分，负责处理各种环境信息，做出驾驶决策，并控制车辆的行驶。
1.1 无人驾驶汽车的核心功能无人驾驶汽车的核心功能包括环境感知、决策规划、控制执行等。
环境感知是指车辆通过各种传感器收集周围环境的信息，包括道路、交通标志、其他车辆和行人等。
决策规划是根据感知到的信息，结合车辆的行驶目标，制定合适的行驶路线和策略。
控制执行则是将决策转化为具体的操作指令，控制车辆的加速、减速、转向等。
1.2 无人驾驶汽车的系统架构无人驾驶汽车的系统架构通常包括感知层、决策层和执行层。
感知层由多种传感器组成，如雷达、摄像头、激光雷达等，负责实时收集车辆周围的环境信息。
决策层是无人驾驶汽车的大脑，通常由高性能的计算平台和复杂的算法组成，负责处理感知层收集的信息，做出驾驶决策。
执行层则包括车辆的驱动系统和转向系统等，根据决策层的指令控制车辆的行驶。
二、无人驾驶汽车的决策与控制关键技术无人驾驶汽车的决策与控制系统涉及到多个关键技术，这些技术共同支撑着无人驾驶汽车的安全、高效和智能行驶。
2.1 环境感知技术环境感知技术是无人驾驶汽车的基础。
它利用各种传感器收集车辆周围的信息，包括但不限于：- 雷达（RADAR）：通过发射和接收无线电波来检测物体的位置和速度。
- 摄像头：捕捉道路和交通标志的视觉信息。
- 激光雷达（LiDAR）：使用激光测量周围物体的距离和形状。
- 超声波传感器：检测车辆周围的近距离障碍物。
2.2 决策规划技术决策规划技术是无人驾驶汽车的中枢神经。
它包括：- 路径规划：根据车辆的位置、目的地和周围环境，规划出一条最优行驶路径。
- 行为决策：根据交通规则和实时交通状况，决定车辆的行驶行为，如加速、减速、变道等。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用
• 场景流是空间中场景运动形成的三维运 动场。
No.10008
• 立体视觉一般有哪三类实现方式？请详细说明？
No.10008
• 4.视觉里程计算法
• 视觉里程计算法的一个非常重要的特点是它只关心局部运动，而且大部分时间 是指两个时刻之间的运动。当以一定的时间间隔采样时，可以估计运动物体在 每个时间间隔内的运动。由于该估计值受噪声的影响，故将前一时刻的估计误 差加入后一时刻的运动，会产生误差累计。
视觉传感器的基本认识
• 1.车载摄像头的功能
• 请说说智能网联汽车上的摄像头各有什 么功能？
• 单目传感器的工作原理是先识别后测距， 首先通过图像匹配对图像进行识别，然 后根据图像的大小和高度进一步估计障 碍物和车辆移动时间。
• 双目视觉传感器的工作原理是先对物体 与本车辆距离进行测量，然后再对物体 进行识别。
No.10008
双目视觉传感器的原理和特点
• 请说说双目视觉系统在应用上有哪些不 足？
• 争对双目视觉系统的不足，通常采用哪 些技术来补充？
No.10008
红外夜视视觉传感器的原理和特点
• 请说说电磁波的特征有哪些？
• 基于红外热成像原理，通过能够透过红外辐射的红外光学系统，将视场内景物 的红外辐射聚焦到红外探测器上，红外探测器再将强弱不等的辐射信号转换成 相应的电信号，然后经过放大和视频处理，形成可供人眼观察的视频图像。
• 智能网联汽车中使用的图像处理方法算 法主要来源于计算机视觉中的图像处理 技术。
计算机 视觉识 别流程
图像 输入
预处 理
特征 提取
特征 分类
匹配
完全 识别
智能网联汽车系统设计与优化
智能网联汽车系统设计与优化第一章：引言智能网联汽车作为一种新兴的交通工具，具有许多优势，如提供更安全、便捷的驾驶体验，改善交通拥堵和环境污染等。
而实现智能网联汽车的核心是设计和优化其系统。
本文将重点探讨智能网联汽车系统的设计和优化方法。
第二章：智能网联汽车系统概述智能网联汽车系统由多个互相关联的子系统组成，包括感知与感知融合、决策与规划、控制执行与操作等。
感知与感知融合模块负责从各种传感器获取周围环境信息，并将其整合为准确的三维场景感知数据。
决策与规划模块负责根据感知数据进行决策和路径规划，确保车辆在行驶过程中的安全和高效。
控制执行与操作模块负责根据规划结果控制车辆的加速、制动和转向等动作。
第三章：智能网联汽车系统设计3.1 感知与感知融合设计在智能网联汽车系统的感知与感知融合模块中，传感器的选择、布置和配准是关键。
各类传感器的选择应考虑其性能和成本，同时要保证传感器的覆盖范围和精度。
传感器的布置需要实现全方位的环境感知，并避免传感器之间的遮挡和干扰。
传感器数据的配准则是将不同传感器的数据进行融合，提高感知的精度和鲁棒性。
3.2 决策与规划设计决策与规划模块需要根据感知数据制定相应的决策和路径规划算法。
决策算法可基于神经网络或传统的规则系统，根据车辆周围环境和交通规则，判断车辆的动作，如加速、减速、换道等。
路径规划算法则需要考虑车辆动力学约束、障碍物避让和交通流等因素，以实现高效而安全的行驶路径。
3.3 控制执行与操作设计控制执行与操作模块负责将规划得到的动作指令转化为车辆的具体控制，包括加速踏板、刹车踏板和方向盘等。
这需要设计有效的控制器，并保证与车辆硬件的兼容性和实时性。
此外，还需考虑车辆的状态反馈和故障诊断，保证系统的可靠性和安全性。
第四章：智能网联汽车系统优化4.1 性能优化智能网联汽车系统的性能优化包括减少延迟、提高精度和鲁棒性等方面。
例如，在感知与感知融合模块中，可以利用并行计算和先进的算法优化技术，提高感知的精度和实时性。
《智能网联汽车技术概论》课件 - 第四章-高精度定位与导航系统
• 知识回顾：高精度地图的生产
No.10008
其他形式的高精度地图
• 知识回顾：高精度地图的数据展示
No.10008
0
2
• 高精度定位系统
No.10008
全球导航卫星系统
• 1.卫星导航定位系统种类
• 请说说什么是卫星导航定位系统？ • 请说说卫星导航定位系统全球有哪几
种？
• 实时定位与地图构建（SLAM）是一种在机器人领域广泛使用的地图构建与定位 技术。
• 可以使用激光、视觉、红外等传感器，在机器人移动过程中获取传感器检测的 环境特征，进一步识别行驶过程不同时刻环境特征中类似的部分，将检测到的 环境信息进行拼接，对行驶过的环境进行基于当前传感器信息的完整描述，即 高精度地图构建。
No.10008
高精度地图采集与生产
• 高精度地图生产过程
• 高精度地图与传统地图相 比，具有不同的采集原理 和数据存储结构。
• 传统地图依赖于拓扑结构 和传统的数据库，将各种 元素作为对象堆放在地图 上，将道路存储为路径。
• 高精度地图中，为了提高 存储效率和机器可读性， 地图在存储时分为矢量层 和对象层。
No.10008
高精度地图采集与生产
• （2）加工
• 加工的过程包括人工处理、深度 学习的感知算法（图像识别）等。 采集的设备越精密，采集的数据 越完整，就可以降低算法所需的 不确定性。收集到的数据越不完 整，就需要更多的算法来补偿数 据缺陷，也可能会产生更大的误 差。
• 采集的设备越精密，采集的数据 越完整，就可以降低算法的不确 定性；收集到的数据不完整，就 需要更复杂的算法来补偿数据缺 陷，且容易产生更大的误差。
• 对于自动驾驶系统，导航系统需要提供更高 精度的路径，引导车辆达到目的地，需要将 环境中尽可能丰富的信息提供给自动驾驶系 统。
10.智能网联汽车智能决策技术的认知
环境预 测模块
功能
行为
模块
智能决
决策
策系统
路径 规划
动作 规划
环境预测示意图
（1）环境预测模块 环境预测模块作为决策规划控制模块的直接数据上游之一，其主 要作用是对感知层所识别到的物体进行行为预测，并且将预测的结果转化为时间空间维度的 轨迹传递给后续模块。通常感知层所输出的物体信息包括位置、速度、方向等物理属性。
环境预测示意图
（2）行为决策模块 行为决策模块在整个自动驾驶决策规划控制软件系统中扮演着“副驾驶”的 角色。这个层面汇集了所有重要的车辆周边信息，不仅包括了自动驾驶汽车本身的实时位置、速度、方 向，还包括车辆周边一定距离以内所有的相关障碍物信息以及预测的轨迹。行为决策层需要解决的问题， 就是在知晓这些信息的基础上，决定自动驾驶汽车的行驶策略。
智能决策的定义：智能网联汽车是集感知、决策和控制等功能于一体的自主交通工具，其中， 智能决策是依据感知信息来进行决策判断，确定适当工作模型，制订相应控制策略，替代人类 驾驶员做出驾驶决策。
感知层
决策层
执行层
· 周边环境 · 驾驶场景
· 收集分析数据 · 预测周边环境 · 定义规划路线
· 动力总成 · 转向制动
随堂练习
1、智能网联汽车是集感知、决策和控制等功能于一体的自主交通工具，其中，
是依据感知信息
来进行决策判断，确定适当工作模型，制订相应控制策略，替代人类驾驶员做出驾驶决策。
2、（多选）现阶段人工智能技术在智能网联汽车领域的主要应用体现在以下
A. 实现对环境物体的识别与认知 C. 实现行驶路径的规划与决策
搜索 漫游 避障
执行控制
车辆
决策规划-反应式体系结构
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。
智能网联汽车技术教学课件项目六 无人驾驶汽车路径规划
2.滚动优化 模型预测控制算法是一种滚动优化的控制算法,在一定的约束条 件下,通过某一性能 指标的最优化获得未来的控制作用。被优化的性 能指标与系统未来行为有关,例如,对期望轨迹进行跟踪时,通常选取未 来采样节点上的预测输出与期望轨迹的最小方差作为性 能指标。
在每一个采样的瞬间,模型预测控制优化的范围仅限于未来某一段 时间内,通过求解该时段内性能指标的最优值来确定未来的控制作用。 当系统滚动到下一采样时刻,优化时段也会同时向前推移。滚动优化是 模型预测控制算法区别于传统优化控制算法的根本点,它不是在全局通 用一个性能指标,而是在每一时刻都有与各个时段相对应的性能指标, 这样通过实时的计算能够有效地降低模型失配的影响,从而增强了控制 算法的鲁 棒性。
模型预测控制是一种优化控制方法,通过对性能指标的最优化来决 定未来的控制作用。因此,在转向控制算法中通常需要将跟随偏差包含 在目标函数之中,而路径跟随偏差主要有车辆实际路径与期望路径的侧 向位移偏差和横摆角偏差。
横摆角偏差很容易得到,而侧向位移偏差则依赖于车辆在地面坐标 系下的 X 轴和Y 轴 上的实际位移。假设车辆的横摆角φ(t)一般较小, 这样车辆在地面坐标系下沿X 轴和Y 轴 的速度表达,如式(6-3)、(6-4) 所示。
路径计算模块需要实现起始点\目的地的定位、数据初始化、路径计 算等功能。
知识拓展 在路径计算过程，需要维护一个Open表和Close表。当扩展一个节点
的 时 候 ， 需 要 把 与 该 节 点 相 邻 接 的 节 点 放 入 Open 表 ， 而 把 该 节 点 放 入 Close表，因此会频繁地从内存区域申请小块内存以存放节点信息到Open 表中，如果使用默认的系统的内存管理，会造成系统性能下降。因此要实 现自己的内存管理，内存管理模块主要实现一个内存池，该内存池对内存 分配、释放以及回收进行管理，以提高程序运行的效率。
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第五章智能网联汽车路径规划与决策控制
本章小结
本章的学习目标你已经达成了吗？请通过思考以下问题的答案进行结果检验。
序号问题自检结果
1 实现智能驾驶功能模块有哪
些？各模块的作用分别是什
么？
实现智能驾驶功能的模块可分为环境感知、路
径规划、行为决策和执行控制等关键模块。
各模块的作用：
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）行为决策模块根据路径规划，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）执行控制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。
2 汽车智能驾驶环境感知的含
义是什么？
环境感知是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷
达、超声波雷达、陀螺仪、加速度计等传感器，
感知周围环境信息和车辆状态信息。
3 汽车智能驾驶路径规划和局
部规划的含义及区别是什
么？
路径规划技术是根据环境信息的己知程度，通
过算法搜索出最优或接近最优的路径。
而局部
路径规划则是通过传感器为自动驾驶提供有用
的信息确定障碍物和目标点的位置，并规划起
始点到目标点的最优化路径。
4 汽车智能驾驶路径规划有哪
些特点？
复杂性；
随机性；
多约束性；
多目标性。
5 汽车智能驾驶行为决策和车
辆控制的含义分别是什么？
智能网联汽车的行为决策是基于环境感知和导
航子系统的信息输出，这包括选择哪条车道，
是否换车道，是否跟车，是否绕道，是否停车。
车辆控制是指控制转向、驾驶和制动，执行规
划决策模块发出需求速度和需求方向盘转角，。