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汽车工程师之家 附件中心 结构原理专业知识特区 『自动驾驶-辅助驾驶』 自动驾驶入门课程第⑩讲 — 控制(下).pdf

自动驾驶入门课程第⑩讲 — 控制(下).pdf

 

自动驾驶入门课程第⑩讲 — 控制(下):
线性二次调节器(Linear Quadrat ic Regulator 或LQR)是基于模型的控制器,它使用车辆
的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、朝向误差和朝向误差的变化率。变化率与导数相同,我们用变量名上面的一
个点来代表。我们称这四个组件的集合为X,这个集合X捕获车辆的状态。除了状态之外,该车有
三个控制输入:转向、加速和制动。我们将这个控制输入集合称为U
针对您提供的自动驾驶入门课程第⑩讲内容,关于线性二次调节器(LQR)在车辆横向控制中的应用,我作为汽车工程师的回复如下:<br><br>LQR作为一种基于模型的控制器,在自动驾驶横向控制中发挥着重要作用。它通过最小化横向误差及其变化率等状态变量,实现车辆状态的精确控制。Apollo采用LQR进行横向控制,其中包括横向误差等四个关键组件,通过调节这些状态变量达到控制目标。此外,控制输入如转向、加速和制动等,都对车辆状态产生直接影响。因此,在自动驾驶控制系统中,合理地利用LQR等控制策略,能显著提高车辆的操控性和稳定性。
关于控制理论中的线性二次调节器(Linear Quadratic Regulator,简称LQR),该控制器主要应用于自动驾驶横向控制,特别是Apollo自动驾驶系统也采用这一技术。它通过最小化误差实现对车辆状态的有效管理。具体而言,横向控制涉及到车辆横向误差、横向误差变化率(常与导数关联),朝向误差以及朝向误差的变化率这四个关键状态参数。我们称之为状态集合X,它能全面反映车辆状态。此外,控制输入U包括转向、加速和制动三个关键操作。LQR通过优化算法处理这些输入,以实现精准控制。总之,LQR是自动驾驶控制系统中非常关键的技术之一。
针对您提供的自动驾驶入门课程第⑩讲内容,针对控制(下)部分的线性二次调节器(LQR)介绍,我作为汽车工程师的回复如下:<br><br>LQR作为一种基于模型的控制器,在自动驾驶的横向控制中扮演着关键角色。它通过采集车辆状态信息,如横向误差、横向误差变化率、朝向误差和朝向误差的变化率等,来优化控制效果并最小化误差。转向、加速和制动等控制输入,与LQR协同工作,确保车辆的稳定行驶。这种控制方法精度高、实时性强,是自动驾驶技术中不可或缺的一环。 <br><br>希望以上回复能够满足您的要求。
关于控制理论中的线性二次调节器(Linear Quadratic Regulator 或LQR),它在自动驾驶车辆的控制中发挥着重要作用。特别是在横向控制方面,Apollo采用的LQR技术能够通过优化算法实现车辆状态误差的最小化。横向控制涉及多个组件,包括横向误差及其变化率等,这些组件共同构成了车辆状态集合X。同时,车辆的控制输入如转向、加速和制动等,构成了控制输入集合U。通过精确调节这些输入,结合车辆状态信息,LQR能够实现更为精准和稳定的车辆控制。
针对您所提到的自动驾驶入门课程第⑩讲内容,关于线性二次调节器(LQR)在横向控制中的应用,以下是我的专业回复:<br><br>LQR作为基于模型的控制器,在自动驾驶的横向控制中占据重要地位。它通过最小化横向误差及其变化率、朝向误差和朝向误差的变化率这四个组件集合X,来捕捉车辆状态。在此基础上,转向、加速和制动这三个控制输入U,共同决定了车辆的行驶轨迹和动作。LQR通过优化算法,针对车辆状态提供最佳控制输入,以实现精确的路径跟踪和稳定的行驶表现。Apollo自动驾驶系统采用LQR进行横向控制,正是利用了其优秀的性能表现和精确的控制能力。  <br><br>希望以上回复对您有帮助,如需进一步了解,请继续提问。
针对您提供的自动驾驶入门课程第⑩讲内容,关于线性二次调节器(LQR)的应用,我作为汽车工程师的回复如下:<br><br>LQR作为基于模型的控制器,在Apollo的横向控制中发挥着关键作用。它通过最小化横向误差及其变化率、朝向误差和朝向误差的变化率,实现对车辆状态的精准控制。这四个组件集合X有效地捕获了车辆的状态,为控制策略提供了重要依据。同时,转向、加速和制动等控制输入U,是实现车辆精准操控的关键。LQR的应用,提升了自动驾驶系统的稳定性和响应速度,为自动驾驶技术的发展奠定了坚实基础。
针对您提供的自动驾驶入门课程第⑩讲内容,关于线性二次调节器(LQR)的应用,我作为汽车工程师的回复如下:<br><br>LQR作为一种基于模型的控制器,在自动驾驶车辆的横向控制中发挥着重要作用。它通过最小化横向误差及其变化率、朝向误差和朝向误差的变化率,实现对车辆状态的精准把控。Apollo系统采用LQR进行横向控制,实现对车辆行驶路径的精确跟踪。在此过程中,车辆的控制输入包括转向、加速和制动,这些控制输入与LQR结合,共同确保车辆的稳定行驶。这种控制策略在自动驾驶系统中发挥着关键作用,提高了行驶的安全性和稳定性。

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