辅助驾驶功能开发-控制算法篇：L2级辅助驾驶方案控制算法详解

在辅助驾驶系统的开发中，控制算法是至关重要的一部分。它负责根据传感器数据和车辆状态，实现对车辆的自动控制和驾驶辅助功能。本文将详细介绍L2级辅助驾驶方案的控制算法，并提供相应的源代码示例。

1. 环境感知和车辆状态估计
   在辅助驾驶系统中，首先需要对车辆周围的环境进行感知，并对车辆自身状态进行估计。这可以通过使用各种传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）来实现。传感器数据可以提供关于道路、车辆、行人和障碍物等信息。基于这些数据，可以使用机器学习算法或传统的计算机视觉算法对环境进行感知，并对车辆状态进行估计。

2. 车辆控制
   一旦环境感知和车辆状态估计完成，辅助驾驶系统需要根据目标任务来控制车辆的行为。以下是一些常见的辅助驾驶功能和相应的控制算法示例：

   • 车道保持功能：该功能旨在使车辆保持在当前车道内行驶。控制算法可以根据车辆相对于车道中心线的位置来计算所需的转向角度，并通过车辆的转向系统来实现转向控制。

   def lane_keep_control(lane_center_offset):
       # 根据车辆相对车道中心线的位置计算转向角度
       steer_angle = lane_center_offset