Apollo公开课七:控制

控制: 使用控制来运行轨迹。对于车辆而言,基本的控制就是转向、加速和制动。控制器通过输入来控制车辆通过指定路标点,要求准确、鲁棒、可行和平滑。
三种控制方法: PID,LQR,MPC。
控制流程: 规划给出目标轨迹,定位给出车辆状态,控制使得运行轨迹接近目标轨迹。
PID: 无人小车之PID控制器算法     无人驾驶系列(一) PID控制详解
形式简单。 P使得误差趋小;D使得运动更稳定,最大限度地减小控制器输出的速度变化;I纠正车辆的系统性偏差。
PID只是一种线性控制器,对于复杂系统而言是很难处理的,需要实时测量的误差,如果测量不实时会降低控制器性能。
LQR: LQR控制器是一个基于模型的控制器,Apollo用LQR来控制横向,主要包括四个参数(横向误差及其变化率,朝向误差及其变化率),控制输入有转向、加速度和制动。
百度Apollo 2.0 车辆控制算法之LQR控制算法解读-清晰版
Apollo公开课七:控制_第1张图片
Apollo公开课七:控制_第2张图片

MPC三个步骤:
1、建立车辆控制运动模型;
2,、优化计算未来有限时间内的控制序列;
3、执行第一个控制输入。
MPC考虑了车辆模型,所以比PID更准确,适用于不同的代价函数,与PID相比更复杂、更慢、更难以实现。
基于模型预测(MPC)的无人驾驶汽车轨迹跟踪
无人驾驶——4.控制之MPC模型预测控制

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