Udacity无人驾驶课程笔记：控制

控制流程

控制器预计有两种输入：目标轨迹和车辆状态。

控制器输出：控制出入（转向、加速和制动）的值。

 

PID控制

优点：使用简单，大多数情况下适用。

缺点：对于复杂的系统不适用，PID控制器依赖于实时误差测量，这意味着测量延迟限制时可能会失效。

 

线性二次调节器（LQR）

线性二次调节器（LQR）是基于模型的控制器，使用车辆状态来使误差最小化，Apollo使用LQR进行横向控制。

横向控制包含四个组件：横向误差、横向误差的变化率、朝向误差和朝向的变化率。

除状态外，还有是三个控制输入：转向、加速和制动。

 

模型预测控制（MPC）

一种更为复杂的控制器，非常依赖于数学优化，MPC分为三个步骤：1.建立车辆模型；2.室友优化引擎计算有限时间范围内的控制输入；3.执行一组的控制输入。重复执行。

优点：考虑了车辆模型，比PID控制更精确，适用于不同的代价函数。

缺点：相对更复杂、更缓慢、更难以实现。