自动驾驶中的实时挑战：如何优化车辆动力学模型

已于 2025-04-03 09:19:39 修改
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分类专栏： 自动驾驶背后的数学 文章标签： 自动驾驶 人工智能 机器学习 python numpy matplotlib
于 2025-04-02 15:00:00 首次发布
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自动驾驶中的实时优化：自行车模型与双轨模型的计算复杂度权衡

在自动驾驶领域，车辆动力学建模是实现精准控制和路径规划的关键。自行车模型和双轨模型作为两种主流的建模方法，在实时性需求下如何平衡计算复杂度与精确度，是工程师们必须面对的挑战。本文将深入探讨这两种模型的优化策略，并提供可执行的代码示例和图表说明。

一、模型基础与核心差异

自行车模型

自行车模型通过将四轮车辆简化为两轮（前轮转向，后轮驱动），大幅降低了计算复杂度。其核心运动学方程如下：
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