无人驾驶算法总结

本人主要做自动驾驶功能软件算法开发，最近上海疫情比较严重，已经被被封了好几天了，突然想总结总结无人驾驶这块。我们今天先来说说算法类岗位，结合高级辅助驾驶三大系统，分为环境感知类算法、决策规划类算法、控制算法以及X2X等。

绝大多数算法类岗位工作核心主要是基于MBD开发，即主要利用matlab/simulink建模，哎呀，天天上班第一件事就是打开matlab，从以前的matlab2014a到现在的matlab2022a，功能越来越强大，也感谢很多的math的许多工程师。言归正传，这块主要掌握模型的搭建方法，熟悉目标模型搭建逻辑，在软件里面完成模型的搭建并完成仿真测试。再生成c代码利用嵌入式技术交叉编译到硬件固体上，形成一个正常运转工作的控制器。

有人可能会问：环境感知类算法、决策规划类算法、控制算法哪块比较简单？

答案毋庸置疑的是控制算法这块，相比感知类算法、决策规划类算法，控制算法直接面向的对象就是车辆。主要利用算法控制车辆的执行器，而且只要让执行器听你的命令就行。该方向也是转型自动驾驶最适合切入的方向，相比其他的自动驾驶岗位转型学习，控制类算法入门学习最简单，没有任何的基础要求，最适合车辆工程和机械工程类背景的人群。

做控制算法主要具备的能力哪些能力呢？

大致列举了以下：可能还不够全，不过掌握了这些，你已经可以成功具备了以为控制算法攻城狮，接下来去攻城吧，哈哈哈哈哈！

1）MATLAB/simulink/carsim完成无人车运动学和动力学的建模；

2）利用carsim和simulink联调实现车辆队列模型通信及构型；

能够理解如何使用转向、油门和刹车指令来控制汽车，理解CAN总线通信协议，能使用CANOE工具对总线进行分析、诊断和测试；

能够使用PID/LQR等控制控制算法最终实现车道保持辅助功能。