端到端自动驾驶的车辆动力学控制与稳定性

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1. 背景介绍

自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向，近年来取得了显著进展。从早期基于规则的控制系统到如今的深度学习和强化学习驱动的端到端系统，自动驾驶技术不断朝着更智能、更安全的方向发展。车辆动力学控制是自动驾驶系统中至关重要的环节，它直接影响车辆的操控性和安全性。

传统的车辆动力学控制系统通常采用基于模型的控制策略，需要事先建立精确的车辆动力学模型，并根据模型进行控制参数的调整。然而，真实世界的车辆动力学特性复杂多变，受到路面状况、天气条件、载荷等因素的影响，传统的模型往往难以准确描述车辆的动态行为。

端到端自动驾驶系统则采用深度学习和强化学习等机器学习技术，直接从传感器数据中学习车辆的动力学特性和控制策略，无需事先建立精确的车辆动力学模型。这种方法能够更好地适应复杂多变的驾驶环境，并实现更灵活、更精准的车辆控制。

2. 核心概念与联系

端到端自动驾驶的车辆动力学控制与稳定性主要涉及以下核心概念：

• 车辆动力学模型: 描述车辆运动状态和控制输入之间的关系的数学模型。
• 传感器数据: 包括摄像头、雷达、激光雷达等传感器获取的车辆周围环境信息。