overview

预处理——控制器——后处理

预处理:
- planning的信号输入处理(目标轨迹、车辆状态(坐标,速度,加速度,角速度,方向等))
- 非正常输入处理
- 紧急情况处理
- 信号过滤等

控制器:最大限度的降低与目标轨迹的偏差
- 建模
- 系统识别
- 控制观测器设计
- 调参

后处理:信号发给执行器(油门刹车转向),

什么是控制?控制要解决什么问题?
在数学与物理之间的gaps 做一个mapping
- 保证稳定性安全性(准确、可行、平稳)
- 稳定状态的行为
- 瞬时状态的行为

- 时间域
- 频率域


相互转化的一些公式



如何设计一个简单的控制模块
寻找error——计算最优值——进而采取相应控制的策略

PID 控制(比例微积分)级联pid(速度控制的闭环——状态控制的闭环)
LQR控制(线性二次调节)
MPC控制(模型预测控制)
https://blog.youkuaiyun.com/Ali_start/article/details/85006759
纵向控制:

横向控制:

控制器

控制模型

质点模型——刚体模型——多刚体联动

例子:
动力学模型

动态模型





系统识别

白箱(知道了其中的动力学模型)



黑箱(从输入和输出得到模型)(数据驱动)

灰盒就是把白盒和黑盒相结合的使用
控制设计

filter不同滤波器

将不同的滤波器 与输入信号 相乘。得到一些 具有特殊性质的信息



控制类型

前向
- optimal control
- adaptive control
- robust control
Optimal control

LQR


MPC



Adaptative control


Robust control

离散化


saturation anti windup



在工程中的应用
- 系统辨识 (自动标定)
- 安全问题

本文深入探讨了智能驾驶中的预处理、控制器和后处理环节,解析了控制理论在保证车辆稳定性与安全性中的作用,包括PID、LQR及MPC等控制策略,并介绍了控制设计、系统识别与滤波技术。
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