智能汽车自动驾驶的控制方法研究_廖爽

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控制论在自动驾驶中的应用

控制论在自动驾驶中的应用自动驾驶技术是当前科技领域的热门话题之一。

随着人工智能和机器学习的快速发展，自动驾驶汽车正逐渐成为现实。

而在实现自动驾驶的过程中，控制论起着重要的作用。

控制论是一种研究如何通过控制系统来实现特定目标的学科，它的应用可以使自动驾驶汽车更加智能、高效、安全。

本文将探讨控制论在自动驾驶中的应用。

首先，控制论在自动驾驶中的一个重要应用是路径规划和轨迹跟踪。

自动驾驶汽车需要根据目标地点和当前位置来规划最优路径，并通过控制系统实时调整车辆的行驶轨迹。

控制论提供了一种数学模型和算法，可以根据车辆的动力学特性和环境变化来优化路径规划和轨迹跟踪。

通过控制论的应用，自动驾驶汽车可以更加准确地遵循预定路径，避免碰撞和其他危险情况。

其次，控制论在自动驾驶中的另一个应用是车辆稳定性控制。

自动驾驶汽车需要保持稳定的行驶状态，以确保乘客的安全和舒适。

控制论可以通过设计合适的控制器来实现车辆的稳定性控制。

控制器可以根据车辆的动力学特性和传感器反馈信息，实时调整车辆的悬挂系统、刹车系统和转向系统，以保持车辆的稳定性。

通过控制论的应用，自动驾驶汽车可以更好地应对各种路况和驾驶情况，提高行驶的安全性和舒适性。

另外，控制论在自动驾驶中的应用还包括交通流量优化和智能交通管理。

自动驾驶汽车的普及将带来交通流量的巨大增加，而控制论可以提供一种优化交通流量的方法。

通过控制论的应用，自动驾驶汽车可以根据实时交通信息和车辆的行驶状态，智能地调整车速和行驶路线，以最大程度地减少拥堵和交通事故。

此外，控制论还可以应用于智能交通管理系统，通过控制器来实时调整交通信号灯，优化交通流量和减少等待时间。

最后，控制论在自动驾驶中的应用还包括自适应控制和故障诊断。

自动驾驶汽车需要能够适应不同的驾驶环境和道路条件，而控制论可以提供一种自适应控制的方法。

通过控制论的应用，自动驾驶汽车可以根据环境变化和传感器反馈信息，实时调整控制器的参数和策略，以适应不同的驾驶条件。

汽车节能驾驶实时控制模型的构建与实验方法研究

ｊ￣ｒａｅｎｆｖｏｉｒｔｕｌａｅｘｐｅｒｉｅｎｍｔｐｌｔａｆｏｒｍａｎｄｒｅａｌｖｅｈｉｃｌｅｔｅｓｔｓｓｈｏｗｓｏｒｆｖｅｈｉｃｌｅｅｎｅｒｙ－ｇｓａｖｉｎｇｄｒｉｖｉｎｇｉｓｄｅｓｃｒｉｂｅｄｏｔｅｖｌａｕａｔｅ，ｔｅｓｉｔｆｉｙａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｅｍｃｏｎｔｒｏｌｍｏｅｌｄｏｒｆｖｅｈｉｃｌｅｅｎｅｒｙ－ｇｓｖｉａｎｇｄｒｉｖｉｎｇ．
第９期
２０１３年９月
机械设计与制造
ＭａｃｈｉｎｅｒｙＤｅｓｉｇｎ＆Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ２３７
汽车节能驾驶实时控制模型的构建与实验方法研究
何彬，尹念东
（湖北理工学院机电工程学院，湖北黄石４３５００３）
能驾驶实时控制模型，描述了汽车节能驾驶虚拟实验平台和实车实验系统的基本框架，以实现汽车节能驾驶实时控制
模型的评价、验证和优化。
关键词：汽车节能。驾驶，实时控制，虚拟实验中图分类号：ＴＨ１６文献标识码：Ａ文章编号：１００１ — ３９９７（２０１３）０９ — ０２３７ — ０３

无人驾驶汽车运动控制研究综述

无人驾驶汽车运动控制研究综述作者：叶立堃来源：《中国新通信》2022年第16期摘要：随着传统控制方法的日益革新与智能化控制技术的不断发展，无人驾驶汽车领域逐渐兴起，正成为新时代智能交通发展大背景下的先行领航。

无人驾驶汽车的控制具有非线性、不确定性、高迟延性等特点，如果仅依靠传统的控制方法则无法满足其在复杂环境下自适应动态调整的需求，由此可能造成汽车路径规划的不准确性以及一系列的安全隐患。

因此需要引入智能化控制技术对无人驾驶汽车进行控制，以应对复杂工况下的随机情形，通过其在线自调整合理改善系统的性能指标。

本文综述了当前基于无人驾驶汽车的现代智能控制方法的研究成果及发展前景，首先介绍了无人驾驶控制中横向控制以及纵向控制这两大部分的核心技术及其性能特点，进而阐述了当前无人驾驶控制方法的技术壁垒，最后总结了无人驾驶控制在更深层产业应用中的发展前景。

关键词：无人驾驶汽车；横向控制；纵向控制；技术缺陷；发展前景一、引言相比于传统汽车，无人驾驶汽车能够有效规避由于驾驶员操作失误所带来的种种安全隐患。

其次，无人驾驶汽车能通过卫星导航监控实时的路况，从而规划出最优的路线，缓解城市道路堵塞所带来的交通压力。

谷歌的无人驾驶项目于2009年正式落地，并在2016年成立主理无人驾驶业务的Waymo公司，其迄今已收集了几十亿<非公制>的模拟驾驶数据和超过350万<非公制>的道路驾驶数据。

特斯拉Model S车型采用Autopilot自动驾驶系统，该系统的落地使得特斯拉Model S在高速公路上能够自如实现辅助自动驾驶的功能，并且能对驾驶员驾驶情况及道路环境做出更加密切的监视[1]。

无人驾驶汽车的控制主要集中在对其运动的控制上，目标是提高汽车应对复杂路况的自适应调整能力，提升其进行路径规划的准确程度，保证在路面行驶时的安全性以及高效性。

无人驾驶汽车具有稳定性低、时延、高度非线性等特点，有着较为复杂的耦合动力学结构[1]，因此研究更加稳定高效的控制算法并将其应用于无人驾驶汽车模型架构的优化，具有十分重要的意义。

智能汽车执行控制技术研究

FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨智能汽车执行控制技术研究刘爽爽　于欣策　邹广奕中汽研（天津）汽车信息咨询有限公司天津市 300300摘要：为了提升智能驾驶汽车行驶性能，该文针对传统运动控制和新型运动控制分别进行了论述，其中，传统运动控制将运动解析为纵向运动、横向运动和横纵向协同，采用PID、模型预测控制、模糊控制等多种控制策略实现；新型运动控制包括引入人工智能和借助车联网通信。

针对其存在问题和发展趋势得出，未来智能车辆运动控制的主要发展方向为多种控制策略和智能算法相结合、横纵向综合控制、协同式多车队列控制。

关键词：智能驾驶　运动控制　横纵向控制1　引言控制系统任务是将行为决策的宏观指令解释为带有时间信息的轨迹曲线，从而控制车辆的速度与行驶方向，使其跟踪规划速度曲线与路径。

具体而言，控制执行技术是解决在一定的约束条件下优化某个范围内的时空路径问题，包括:1)车辆在一定时间段行驶轨迹(位置信息)2)整条轨迹的时间信息和车辆姿态(到达每个位置的时间、速度、加速度等)。

目前，智能网联汽车的控制执行技术的研究热点包括：面向驱动/制动的纵向运动控制，面向转向的横向运动控制，基于驱动/制动/转向/悬架的底盘一体化控制，融合车联网(V2X)通信及车载传感器的多车队列协同和车路协同控制等。

2　运动控制技术现状2.1　传统运动控制技术现有自动驾驶汽车多数针对常规工况，因而较多采用传统控制方法，如比例－积分－微分(PID)控制、最优控制、滑模控制、模型预测控制、模糊控制等。

这些控制方法性能可靠、计算效率高，已在主动安全系统中得到应用。

PID控制方案简单易行，但缺乏对复杂行驶工况的适应性，难以实现精确控制。

最优控制一般都把被控对象简化为线性时不变系统，在控制模型精确和无干扰的情况下，最优控制有较高精度，但是对外部干扰的鲁棒性较差。

滑模控制的最大优点是滑动模态对加在系统上的干扰和系统的摄动具有完全的自适应性，而且系统状态一旦进入滑模运动，便快速收敛到控制目标，为时滞系统、不确定性系统的鲁棒性设计提供了一种有效途径，但其仍存在抖振。

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。

智能汽车自动驾驶的控制方法研究

· ２２· ４７
计算机测量与控制．１４．２２（８）２０ＣｏｍｕｔｅｒＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆Ｃｏｎｔｒｏｌｐ
文献标识码：Ａ
控制技术

（）文章编号：４５９２４７０３１８２０１４０８２７３１６７ＴＰ２－－－中图分类号：
智能汽车自动驾驶的控制方法研究
廖爽１，许勇１，王善超２
（桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林５１．００４；４１）东风柳州汽车有限公司技术中心，广西柳州５２．０００４５
摘要：为了解决智能汽车在无人驾驶的情况下自动跟随前方车辆行驶的问题，在预瞄跟随理论基础上提出一种自动驾驶的控制方法；该方法适用于控制一列智能车队，智能汽车通过接收前车发送的行驶状态来计算出前方路况，通过模糊自适应ＰＩＤ控制器来控制车辆驾驶；首先基于预瞄跟随理论设计一个汽车自动跟随模型，并指明需要跟随的物理量；然后，设计了一个模糊ＰＩＤ控制器来实现对给定物理量的跟踪；最后在ｄＡＣＥ和飞思卡尔模型小车所搭建的实验环境下去验证控制方法的可行性；仿真实验结果表明该方法能够保证智ＳＰ能汽车具有良好的路况计算和车辆跟踪的精度，且具有较好的鲁棒性。关键词：智能汽车；自动驾驶；预瞄跟随理论；自适应模糊ＰＩＤ
本文将多样复杂的路况用 “ 大地坐标系 ” 上的一条曲线来模拟，智能汽车用曲线上的点来表示。考虑到汽车在行驶过程中有车速和方向的要求，因此用参数ｖ和θ 来具体描述行驶状态，如图１所示。其中，ｖ表示汽车在行驶时的绝对速度， θ表示汽车在行驶时转向的角度。

一个基于BP神经网络控制算法的智能驾驶行为辅助决策系统

FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨一个基于BP神经网络控制算法的智能驾驶行为辅助决策系统李千千桂林电子科技大学　广西桂林市　541004摘　要：智能驾驶行为辅助系统可在驾驶过程中为驾驶员提供支持和帮助，减轻驾驶员操作负荷。

本文主要是针对商务车的驾驶行为进行研究，利用神经网络辨识的动态矩阵预测控制新方法来对商务车驾驶行为进行优化，开发智能驾驶行为辅助决策系统。

关键词：智能驾驶；决策辅助系统；BP神经网络1　研究背景与意义汽车发生交通事故危害很大。

本文利用BP神经网络辨识的动态矩阵预测控制新方法对商务车驾驶行为进行优化，研究智能驾驶行为辅助决策系统，减少驾驶员的负担和判断错误，对提高交通安全将起到十分重要的作用。

智能驾驶辅助系统运用多种传感技术来感受周边情况，智能汇总外界以及自身信息。

研究表明，如在道路交通事故发生前1.5秒给驾驶员警示，可以使得90%的交通事故不会发生。

所以，智能驾驶辅助系统可以很好的降低交通事故发生的频率。

当前对于车辆状况感触以及驾驶过程的杰出的研发有很多，在BP神经网络的基础上将驾驶行为分为三个层次的模型，从传感器获得人、商务车以及路三个方面的信息，然后录入BP神经网络，对驾驶行为进行学习和解析。

2　BP神经网络BP神经网络的基本原理为：利用输出值和期望值的误差来估计输出层前一层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此逐层的将误差反向传递下去，即可得到每一层的误差估计。

在学习过程中，反传误差的目的是为了调整权值使神经网络的总误差最小，也就是实际输出值和期望输出值的误差方差为最小。

BP神经网络算法流程图如图1所示：3　系统的需求概述智能驾驶行为辅助决策系统主要是在商务车驾驶员参与下，通过车载传感器取得各种信息，按照该系统预先警示功能做出合理的判定和决断，提示驾驶者及时进行处理，避免危险发生。

并且在危急时刻，该系统还可以对车进行直接控制，这样便能尽量减少某些意外的交通事故。

自动驾驶车辆的人机交互研究

自动驾驶车辆的人机交互研究一、引言自动驾驶技术的出现给汽车行业带来了革命性的变化，使得汽车不再只是一种交通工具，而是变成了智能移动终端。

这些智能化的汽车在实现自主驾驶的同时，也需要人机交互技术的支持，才能真正实现智能化的驾驶体验。

二、人机交互技术的重要性人机交互技术是指通过各种手段，使人与计算机之间进行信息交流和互动的技术。

在自动驾驶技术中，人机交互技术发挥着至关重要的作用，因为它决定了驾驶员与自动驾驶车辆之间的互动方式和效果。

如果人机交互技术得到良好的应用，驾驶员可以通过简单的手势或语音指令掌控车辆，从而实现真正的智能驾驶。

三、自动驾驶车辆人机交互技术研究内容1.声音识别技术自动驾驶汽车需要能够识别驾驶员的声音，以控制汽车的移动和操作，例如指令导航，调整音量等。

声音识别技术需要一个准确的语音识别技术来处理语音指令，并以自然的方式与驾驶员进行交互。

2.手势识别技术手势识别技术是一个比较新兴的技术，它可以通过感应驾驶员的手部动作来实现驱动操作的目的。

驾驶员可以通过手势来调整音量，选择导航，发送信息等。

3.虚拟显示技术车内的信息显示屏应该能够直观且准确地显示所有车辆信息。

虚拟显示技术通过投影功能将汽车的操作信息和数据直接显示在车辆前方，以使驾驶员更加安全和舒适地完成驾驶。

4.人脸识别技术人脸识别技术可以非常快速地识别驾驶员的身份，并且允许汽车进行个性化的设置，例如，调整驾驶座椅位置和轮廓，以及启动驾驶员的喜爱的APP程序。

5.语言翻译技术语言翻译技术是一个有趣的技术，在很大程度上依赖于人工智能的方式。

通过语言翻译技术，未来驾驶员将有能力和交通领域中的其他驾驶员交流。

这项技术将使人类之间的交流变得更加容易和清晰，同时也使交通更加安全、舒适和高效。

四、结论人机交互技术与自动驾驶技术的研究领域是非常广泛的。

这些技术正在不断的发展和改进，以使未来的自动驾驶汽车具有更出色的功能和更简洁的人机交互方式。

这些技术的创新和应用可以使驾驶员和乘客获得更好的驾驶和体验，同时对高效、安全的道路未来建设也具有重要的作用。

基于人工智能的自动驾驶车辆控制策略研究

基于人工智能的自动驾驶车辆控制策略研究随着科技的迅速发展，自动驾驶车辆已经成为了当今时代最热门的话题之一。

人工智能逐渐走向成熟，给我们带来了许多新的科技发展机遇。

作为未来交通领域的热门研究方向，人工智能技术被广泛应用于汽车制造业中，自动驾驶方向更是提出了大量的创新性的研究方案。

基于人工智能的自动驾驶车辆控制策略是自动驾驶的关键技术之一。

目前，人工智能技术尚未发展到成熟阶段，各大制造厂商通过不断的实践和探索，期望能够更好地落地自动驾驶技术。

这其中一个重要的研究领域就是自动驾驶车辆控制策略。

自动驾驶车辆的控制策略根据其自身的特点和运动状态，构建相应的控制算法。

与传统的汽车控制算法相比，自动驾驶车辆的控制策略面临许多新的挑战。

例如，如何根据车辆本身和周围环境的情况，实时地判断车辆行驶的方向和速度；如何根据车辆当前的运动状态和路面状况，调整车辆的控制力和制动力。

基于人工智能的自动驾驶车辆控制策略，其核心技术就是通过计算机技术实时获取车辆周围的信息，并将其作为控制算法的参数，对车辆进行准确地控制。

自动驾驶车辆控制策略的实现需要结合多方面的技术，包括传感技术、控制算法、机器视觉技术等。

目前，自动驾驶车辆控制策略的研究方向主要有几个方面。

一是基于视觉感知技术的自动驾驶控制策略。

这一方面主要利用计算机视觉技术将车辆周围的环境信息转换为数字信号，从而实现车辆的智能自主控制。

二是基于传感器技术的自动驾驶控制策略。

这一方面主要利用一系列传感器，例如激光雷达传感器、磁力计传感器、惯性测量单元等，获取车辆周围的信息，从而进行车辆的自主控制。

三是基于深度学习技术的自动驾驶控制策略。

这一方面主要利用深度学习算法对大量的数据进行学习和训练，从而优化车辆的控制策略，提高车辆的自主控制能力。

在自动驾驶车辆的控制策略研究方面，各大汽车制造商都在积极进行相关的研究工作。

例如，Tesla公司依靠强大的计算机处理能力和精确的视觉感知技术，成功地开展了自动驾驶技术的研究和开发；Google则主要依靠其技术实力和深度学习技术，推动了无人驾驶汽车的发展。

《2024年基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究》范文

《基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究》篇一一、引言随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，自动驾驶技术已成为当今研究的热点。

自动驾驶决策与控制作为自动驾驶技术的核心，其研究对于提高道路安全、交通效率和驾驶体验具有重要意义。

本文将基于自主学习的方法，对自动驾驶决策与控制进行研究，旨在为自动驾驶技术的发展提供新的思路和方法。

二、自动驾驶决策研究1. 决策系统架构自动驾驶决策系统是整个自动驾驶系统的核心，其架构包括环境感知、决策规划、行为执行等部分。

其中，决策规划部分是本文研究的重点。

在决策系统中，采用自主学习的方法，通过机器学习算法对大量历史数据进行学习和分析，以实现对环境的感知和决策的优化。

2. 决策算法研究针对自动驾驶决策问题，本文提出一种基于强化学习的决策算法。

该算法通过不断试错和奖励机制，使车辆在行驶过程中逐渐学习到最优的驾驶策略。

同时，为了适应不同的道路环境和交通状况，算法采用自适应调整策略，以实现更好的驾驶效果。

三、自动驾驶控制研究1. 控制策略设计自动驾驶控制策略是实现车辆稳定、安全行驶的关键。

本文采用基于模型预测的控制策略，通过建立车辆动力学模型和道路环境模型，实现对车辆行驶轨迹的预测和控制。

同时，为了适应不同的道路状况和驾驶需求，控制策略采用自主学习的方法进行优化。

2. 控制器设计控制器是自动驾驶系统的执行部分，其设计直接影响到车辆的驾驶性能和安全性。

本文采用基于深度学习的控制器设计方法，通过对大量历史数据进行学习，实现对车辆行驶过程中各种复杂情况的自适应处理。

同时，为了实现快速响应和精确控制，控制器采用实时优化的方法进行更新。

四、实验与分析为了验证本文提出的自动驾驶决策与控制方法的可行性和有效性，我们进行了大量的实验和分析。

实验结果表明，基于强化学习的决策算法能够使车辆在行驶过程中逐渐学习到最优的驾驶策略，并适应不同的道路环境和交通状况。

同时，基于模型预测的控制策略和基于深度学习的控制器设计方法能够实现对车辆行驶过程中各种复杂情况的稳定、安全处理。

一种用于智能驾驶系统的控制方法[发明专利]

专利名称：一种用于智能驾驶系统的控制方法
专利类型：发明专利
发明人：唐广笛,朱田,汪伟,彭再武,王文明,雷悠,彭之川,杨杰君
申请号：CN201810015017.2
申请日：20180108
公开号：CN110015290A
公开日：
20190716
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种用于智能驾驶系统的控制方法，其包括：步骤一、在结构化直行状态下，检测智能驾驶车辆的当前行驶环境是否处于结构化环境中，如果不处于，则将智能驾驶系统的状态机由结构化直行状态切换为非结构化直行状态；步骤二、如果智能驾驶车辆的当前行驶环境处于结构化环境中，则进一步检测智能驾驶车辆是否行驶至缓冲区域，其中，如果是，则将智能驾驶系统的状态机由结构化直行状态切换为调整缓冲状态。

本方法能够提高了智能驾驶系统的实时性，同时能够使得智能驾驶系统的控制逻辑更加简明。

申请人：湖南中车时代电动汽车股份有限公司
地址：412007 湖南省株洲市国家高新技术开发区栗雨工业园五十七区
国籍：CN
代理机构：北京聿华联合知识产权代理有限公司
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《2024年基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究》范文

《基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究》篇一一、引言随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，自动驾驶技术已经逐渐从实验室的研究阶段迈向了实际的应用领域。

而在这个过程中，自动驾驶的决策与控制是关键的核心技术。

近年来，基于自主学习的决策与控制算法已经成为自动驾驶技术领域的重要研究方向。

本文旨在探讨基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究，为自动驾驶技术的发展提供理论支持和实践指导。

二、自动驾驶决策与控制的研究现状自动驾驶的决策与控制是自动驾驶系统的核心部分，它决定了车辆如何感知环境、如何进行决策以及如何执行控制动作。

传统的决策与控制方法主要依赖于规则和模型，然而在实际应用中，由于环境的复杂性和不确定性，这些方法往往难以取得理想的性能。

因此，基于自主学习的决策与控制方法逐渐成为研究热点。

目前，基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究主要涉及深度学习、强化学习等领域。

深度学习可以用于感知和预测环境，从而为决策提供依据；而强化学习则可以用于优化决策和控制策略，提高车辆的驾驶性能和安全性。

这些方法的优点在于它们能够自适应地学习环境和任务的特点，从而适应各种复杂情况。

三、基于自主学习的决策算法研究在基于自主学习的决策算法研究中，深度学习和强化学习是两种重要的方法。

深度学习可以用于感知和预测环境，从而为决策提供依据。

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的网络结构，它可以有效地提取图像和视频中的特征信息，从而实现对环境的感知。

同时，循环神经网络（RNN）则可以用于处理时间序列数据，实现对未来环境的预测。

这些信息可以提供给决策系统作为制定驾驶策略的依据。

而强化学习则主要用于优化决策和控制策略。

在强化学习中，车辆通过与环境进行交互来学习最优的驾驶策略。

这种学习方法可以自适应地调整车辆的驾驶行为，以适应不同的环境和任务需求。

其中，基于深度学习的强化学习方法已经成为当前的研究热点。

这种方法结合了深度学习和强化学习的优点，可以实现对复杂环境的感知和决策。

《2024年基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究》范文

《基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究》篇一一、引言随着人工智能和机器学习技术的快速发展，自动驾驶技术已经成为当前研究的热点。

自动驾驶系统涉及到众多复杂的技术领域，其中决策与控制是关键部分。

本文旨在研究基于自主学习的自动驾驶决策与控制技术，以实现更高效、安全和可靠的自动驾驶系统。

二、背景及意义自动驾驶技术的发展，对现代社会的交通系统产生了深远影响。

它不仅能够提高交通效率，减少拥堵，还能降低交通事故的发生率。

而决策与控制是自动驾驶技术的核心部分，它直接关系到车辆的安全性和稳定性。

传统的决策与控制方法往往依赖于固定的规则和模型，难以应对复杂的交通环境和多变的路况。

因此，基于自主学习的决策与控制技术成为了研究的重要方向。

三、自主学习在决策与控制中的应用1. 决策层面的应用在决策层面，自主学习技术可以通过学习大量的交通数据和驾驶经验，自主生成驾驶策略和决策规则。

这些策略和规则可以根据实时路况、车辆状态、交通规则等信息进行动态调整，以实现最优的驾驶决策。

此外，自主学习还可以通过深度学习等技术，对复杂的交通环境进行建模和预测，为决策提供更准确的信息。

2. 控制层面的应用在控制层面，自主学习技术可以实现对车辆运动的精细控制。

通过学习大量的驾驶数据和运动模型，控制系统可以自主调整车辆的加速度、转向等运动参数，以实现更稳定、更高效的驾驶。

此外，自主学习还可以通过对驾驶员的驾驶行为进行学习和模仿，使车辆的运动更加符合人类的驾驶习惯和期望。

四、研究方法与技术路线本研究采用深度学习技术，结合自动驾驶系统的实际需求，设计了一套基于自主学习的决策与控制方案。

具体技术路线如下：1. 数据收集与预处理：收集大量的交通数据和驾驶数据，进行预处理和清洗，以供后续的模型训练使用。

2. 模型构建：采用深度学习技术，构建决策和控制模型。

其中，决策模型用于生成驾驶策略和决策规则，控制模型用于实现对车辆运动的精细控制。

3. 模型训练与优化：使用大量的训练数据对模型进行训练和优化，使模型能够更好地适应复杂的交通环境和多变的路况。

基于车联网的多车协同式自动驾驶控制研究

基于车联网的多车协同式自动驾驶控制研究作者：黄露姚丽杨易来源：《时代汽车》2022年第13期摘要：由于目前對卡车自动驾驶技术研究主要集中在单车智能驾驶基础上，着重于解决自动驾驶安全和稳定性问题。

但从目前国内外研究成果来看，无法完全解决自动驾驶车辆在公开道路上与交通参与者的行驶安全问题，主要原因为自动驾驶感知系统无法对道路环境做出绝对准确的识别而导致决策规划失效。

本文基于卡车单车自动驾驶系统研究成果，采用车队中首车人开跟随车辆自动驾驶策略结合车联网V2V技术提出一种多车协同式编队自动驾驶纵向油门刹车的滑模控制模型，实现自动驾驶跟随车辆近距离以稳定车距跟随首车。

同时，通过V2V技术，自动驾驶车辆可及时响应首车司机做出的决策，完全解决自动驾驶车辆上与交通参与者的行驶安全问题。

关键词：自动驾驶队列行驶滑模控制车联网Research on Multi-vehicle Cooperative Automatic Driving Control based on Internet of Vehicles Huang Lu，Yao Li，Yang YiAbstract：The current research on truck autonomous driving technology mainly focuses on the intelligent driving of bicycles， which focuses on solving the problems of autonomous driving safety and stability. However， judging from the current research results at home and abroad， it is impossible to completely solve the driving safety problem of autonomous vehicles and traffic participants on open roads. Based on the research results of the automatic driving system of a single truck， this paper adopts the automatic driving strategy of the first vehicle in the fleet and the following vehicle combined with the V2V technology of the Internet of Vehicles， and proposes a multi-vehicle cooperative formation automatic driving longitudinal accelerator braking sliding mode control model to achieve automatic driving. The vehicle follows the lead vehicle at a close distance with a stable distance. At the same time， through V2V technology， the self-driving vehicle can respond to the decisions made by the first driver in a timely manner， completely solving the driving safety problem of the self-driving vehicle and traffic participants.Key words：autonomous driving， platoon driving， sliding mode control， Internet of Vehicles1 引言多车协同式编队系统基于车联网V2V技术，对多台车辆并组管理并结合车辆自动驾驶控制技术，通过缩短车辆之间距离来增加道路的通行能力。

智能汽车自动驾驶的控制方法研究

智能汽车自动驾驶的控制方法研究
廖爽;许勇;王善超
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2014(22)8
【摘要】为了解决智能汽车在无人驾驶的情况下自动跟随前方车辆行驶的问题,在预瞄跟随理论基础上提出一种自动驾驶的控制方法;该方法适用于控制一列智能车队,智能汽车通过接收前车发送的行驶状态来计算出前方路况,通过模糊自适应PID 控制器来控制车辆驾驶;首先基于预瞄跟随理论设计一个汽车自动跟随模型,并指明需要跟随的物理量;然后,设计了一个模糊PID控制器来实现对给定物理量的跟踪;最后在dSPACE和飞思卡尔模型小车所搭建的实验环境下去验证控制方法的可行性;仿真实验结果表明该方法能够保证智能汽车具有良好的路况计算和车辆跟踪的精度,且具有较好的鲁棒性.
【总页数】3页(P2472-2474)
【作者】廖爽;许勇;王善超
【作者单位】桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004;东风柳州汽车有限公司技术中心,广西柳州 545000
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.智能汽车自动驾驶的控制方法分析 [J], 张天懿
2.自动驾驶汽车横向跟踪控制方法研究 [J], 孟祥雨;张成阳;苏冲
3.智能汽车自动驾驶的控制方法分析 [J], 郑磊磊;
4.汽车智能自动驾驶的PID控制方法研究 [J], 张海亮;张娟萍;池荣虎
5.智能网联汽车自动驾驶行为决策方法研究 [J], 徐泽洲;曲大义;洪家乐;宋晓晨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

自主驾驶汽车YY技术的研究与开发

自主驾驶汽车YY技术的研究与开发自主驾驶汽车的出现是现代科技的一个重要突破，它不仅仅代表着人类对交通运输行业的一次革命，更是基于先进的计算机技术和人工智能技术的一个发明。

自主驾驶汽车的核心技术是YY技术，该技术的研究与开发正在全球范围内进行着。

一、YY技术的定义YY技术是指可以模拟人类思维过程中“预测、判断、决策、行动”四个步骤，实现智能控制和自主驾驶的一种技术。

基于该技术，自主驾驶汽车可以实现自主避障、自主导航、自主识别和自动驾驶等功能。

YY技术需要集成多种先进技术，如计算机视觉技术、神经网络技术、机器学习技术、环境感知技术和控制系统技术等。

通过对这些技术的合理使用与组合，自主驾驶汽车可以实现高效、精准、智能化的行驶。

二、YY技术的研究与开发目前，自主驾驶汽车的YY技术的研究与开发已经在全球范围内展开。

各大汽车制造商和科技公司纷纷加入到这个领域中。

首先，YY技术的研究需要构建大量的实验场景来模拟各种行驶情况。

例如，城市中的繁忙交通、高速公路的快速行驶和崎岖的山路等等。

这些场景需要通过传感器设备捕获现场图像和数据，并将其存储到数据库中。

其次，基于这些实验数据，使用人工智能技术进行数据分析和处理，构建相应的车辆控制模型。

控制模型需要考虑问题的多样性和不确定性，确保车辆能够在不同的情况下做出正确的决策和动作。

最后，为了实现稳定、安全和高效的车辆控制，需要对车辆控制模型进行实时优化和微调。

例如，改进车辆感知和环境识别能力，减少误识别，提高车辆的行驶精度和稳定性。

三、YY技术的前景和影响YY技术的研究与开发目前正在高速发展中，它的应用前景是非常广泛的。

首先，自主驾驶汽车将彻底改变交通运输的模式和形态。

这种革命性的变化将对传统的出租车、公交车、私家车等出行方式产生冲击，从而影响整个城市的交通景观。

其次，自主驾驶汽车也将对人类社会产生深远的影响。

例如，它可以帮助老年人和残障人士更加方便地出行，改变日常出行困难的各种痛点问题。

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图１前方路况描述
在车队行驶过程中，除领头车外，每一辆车每隔固定的时间间隔Ｔ，主控制器就会收到前面一辆车发送来的行驶状态信
；。收稿日期：０１１６０４０３４４２０１２０１修回日期：－－－－作者简介：廖爽（７１９８－），男，湖北人，工学硕士，主要从事汽车电子方向的研究。
：，ｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｒｏｂｌｅｍｈｏｗａｎａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅｆｏｌｌｏｗｔｈｅｆｒｏｎｔｖｅｈｉｃｌｅａｈｅａｄｏｎｒｏａｄａｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｉｓｒｏｏｓｅｄＡｂｓｐｇｐｐｂａｓｅｄｏｎｒｅｖｉｅｗｆｏｌｌｏｗｅｒｔｈｅｏｒ．ＴｈｅｒｅｖｉｅｗｏｆｔｈｅｒｏａｄａｈｅａｄｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｕｓｉｎｔｈｅｄａｔａｓｅｎｔｂｔｈｅｆｒｏｎｔｖｅｈｉｃｌｅａｎｄａｎａｄａｔｉｖｅｆｕｚｚＰＩＤｐｙｐｙｇｙｐｙ，ｔｒａｃｋｉｎｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｄｒｉｖｅｔｈｅｆｏｌｌｏｗｅｒ．Ｆｉｒｓｔｌｔｈｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｒｅｖｉｅｗｆｏｌｌｏｗｅｒｔｈｅｏｒｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．ＴｈｅｎａｎａｄａｔｉｖｅｆｕｚｚｇｙｐｙｇｐｙＰＩＤｔｒａｃｋｉｎｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｉｓｄｅｓｉｎｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｈｓｉｃａｌｕａｎｔｉｔｔｒａｃｋｉｎｉｎｄｒｉｖｉｎ．Ｆｉｎａｌｌｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｔｅｓｔｌａｔｆｏｒｍｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂａｓｅｄｏｎｇｇｐｙｑｙｇｇｙｐ）ａｎｄｔｗｏＦｒｅｅｓｃａｌｅＳｍａｒｔＣａｒｓ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｅｎｉｎｅｅｒｉｎｄＳＰＡＣＥｌａｔｆｏｒｍ（ｄｉｉｔａｌＳｉｎａｌｒｏｃｅｓｓｉｎｐｇｇｐｇｇｐｇ，ｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅａｎｄｔｈｅｏｏｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．ｔｈｅｒｏａｄａｎｄｔｒａｃｋｉｎｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｎｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｎｓｕｒｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｇｇｇｙ；；：；ＰＩＤａｄａｔｉｖｅｆｕｚｚＫｅｗｏｒｄｓｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅｓａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｄｒｉｖｉｎｒｅｖｉｅｗｆｏｌｌｏｗｅｒｔｈｅｏｒｐｙｇｇｐｙｙ

），（））表示。一个固定的时间间隔标系上，可以用点（ｖ（ｔｔ θ Ｔ之后，即在ｔ＋Ｔ时刻，接收到的为速度大小ｖ（ｔ＋Ｔ）和转（，（。以此向角度θ ｔ＋Ｔ），可以用点表示（ｖ（ｔ＋Ｔ）ｔ＋Ｔ）） θ （）（，（类推，在ｔ时刻表示自然数可以用点＋ｎＴｎＴ）ｖｔ＋ｎ（ｔ＋ｎＴ））表示。将图１中每个点之间用线段连接，当时间 θ 间隔Ｔ足够小时，用这些线段可以近似的描述出表示前方路况的曲线。换句话说，当Ｔ足够小时，智能汽车在Ｔ时间内所做运动可近似为匀变速运动，可以用匀变速运动的相关公式计算出前方路况。根据以上分析，建立智能汽车列队自动驾驶的模型，如图２所示。由于领头车完全由人自主驾驶，因而可以将领头车辆的行驶轨迹作为当前路况下的最优路径选择。前方车辆每隔固定的时间间隔Ｔ，把自身的行驶状态发送给后面车辆的主控制器。主控制器主要由道路推理系统和自动驾驶系统两部分组成。其中道路推理系统将前方车辆发送来的行驶状态信息通过计算得出前方行驶的期望路径；而自动驾驶系统通过某种控制算法来控制智能汽车的执行器件，使得智能汽车的行驶状态满足特定要求。并且加入了２个重要的反馈，车辆姿态反馈和车辆速度反馈来让系统更好的实现控制目标。（）（）ｃｏｓｃｏｓｖ（ｔ＋Ｔ）ｔ＋Ｔ）ｔｔ－ｖ（ θ θ （）１Ｔ）中只有ａ１公式（ｘ是未知量，其他都是已知量，因此可以计算出侧向加速度的大小。而要想达到理想的侧向加速度，
，，；（．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｉｎｅｅｒｉｎａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏＧｕｉｌｉｎ４１００４，Ｃｈｉｎａ１５ｇｇｙｇｙ，），ＬｉｕｚｈｏｕＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅＣｏ．Ｌｉｕｚｈｏｕ４５０００，Ｃｈｉｎａ２．ＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｅｎｔｒｅＤｏｎｆｅｎ５ｇｇ
本文将多样复杂的路况用 “ 大地坐标系 ” 上的一条曲线来模拟，智能汽车用曲线上的点来表示。考虑到汽车在行驶过程中有车速和方向的要求，因此用参数ｖ和θ 来具体描述行驶状态，如图１所示。其中，ｖ表示汽车在行驶时的绝对速度， θ表示汽车在行驶时转向，主控制器需要据此推算出前方道路情况。举例来说，假设在ｔ时刻车辆收到前车发送的行）和转向角度θ （），此时在大地坐驶状态信息为速度大小ｖ（ｔｔ
第８期
廖爽，等：智能汽车自动驾驶的控制方法研究
· ２２· ４７
计算机测量与控制．１４．２２（８）２０ＣｏｍｕｔｅｒＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆Ｃｏｎｔｒｏｌｐ
文献标识码：Ａ
控制技术

６］。汽车实现自动行驶［
。近些年，有关智能汽车自动驾驶的研究中都将智能汽
车对复杂路段的适应性和驾驶系统的可靠性作为重点研究方
］５２－。其中大多数理论都是通过提高单一车辆的智能来实现向［
的，需要高额的成本和复杂的技术。而本文将控制对象选择为一个车队，而不再是单一车辆，依靠车队的整体智能来解决问题。既降低无人自动驾驶技术对单一车辆对智能的依赖，而又不影响该技术对智能的要求。目的是为了实现一个低成本而有效的智能汽车无人驾驶的控制方法。本文考虑一个由多辆智能车组成的车队，其中领头车辆由驾驶员正常操作，其余车辆在不需要人操控的状态下自动跟随领头车行驶。智能汽车通过接收队列中前方车辆的行驶信息推理出路径和任意车速的后车跟随模型，采用自适应模糊ＰＩＤ算法，完成跟随行驶，以此实现自动行驶。本文最后在由ｄＳＰＡＣＥ半实物仿真器和飞思卡尔智能小车组成的实验平台下，模拟了真车上路的实际行驶情况，验证了控制方法的可靠性。
（）文章编号：４５９２４７０３１８２０１４０８２７３１６７ＴＰ２－－－中图分类号：
智能汽车自动驾驶的控制方法研究
廖爽１，许勇１，王善超２
（桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林５１．００４；４１）东风柳州汽车有限公司技术中心，广西柳州５２．０００４５
摘要：为了解决智能汽车在无人驾驶的情况下自动跟随前方车辆行驶的问题，在预瞄跟随理论基础上提出一种自动驾驶的控制方法；该方法适用于控制一列智能车队，智能汽车通过接收前车发送的行驶状态来计算出前方路况，通过模糊自适应ＰＩＤ控制器来控制车辆驾驶；首先基于预瞄跟随理论设计一个汽车自动跟随模型，并指明需要跟随的物理量；然后，设计了一个模糊ＰＩＤ控制器来实现对给定物理量的跟踪；最后在ｄＡＣＥ和飞思卡尔模型小车所搭建的实验环境下去验证控制方法的可行性；仿真实验结果表明该方法能够保证智ＳＰ能汽车具有良好的路况计算和车辆跟踪的精度，且具有较好的鲁棒性。关键词：智能汽车；自动驾驶；预瞄跟随理论；自适应模糊ＰＩＤ