控制问题
在自动驾驶技术中,控制问题的核心在于实现车辆对预定路径的精确跟随,保证车辆的安全性和舒适性。通过对车辆横向和纵向运动的协调控制,可以实现复杂交通环境下的自主驾驶,从而提升交通效率,减少交通事故,并为用户提供更加便捷舒适的出行体验。
针对感知问题,将其细分为:横向控制任务、纵向控制任务、耦合控制任务。
横向控制的任务是调整车辆的方向,使其能够按照规划好的路径行驶,这一过程中的难点在于道路条件的多样性,如弯道曲率的变化、路面摩擦力的不同等,都会增加横向控制的难度。输入通常包括车辆自身的状态数据以及路径规划模块输出的轨迹信息。输出则是车辆的转向角指令,用于调整方向盘的角度,使车辆沿预定路径行驶。例如,当检测到车辆偏离路径时,横向控制系统会发出调整转向角的指令,以修正车辆的方向。
纵向控制关注的是车辆的速度调节,旨在保持安全距离并达到预期速度。在城市交通中频繁的加减速以及高速公路上对稳定性的要求,都考验着纵向控制算法的鲁棒性和适应性。此外,在不同的驾驶模式下(如经济模式、运动模式),纵向控制还需要满足不同优先级的需求,如节能或快速响应。输入通常包括当前车辆的速度信息以及规划模块提供的目标速度。输出则是车辆的加速度或节气门/制动指令,用于调整车辆的速度。例如,在检测到前方车辆减速时,纵向控制系统会发出减速指令,以保持安全距离。
耦合控制(或称组合控制)是指横向控制和纵向控制的综合应用,以实现更高级别的自动驾驶功能。这一任务的难点在于如何在不同场景下平滑地协调两个方向上的控制指令,特别是在多目标优化的情况下,例如既需要完成高速转向等操作。此外,当面对突发情况时,如何在短时间内做出响应也是耦合控制所面临的重大挑战。输入通常包括综合了横向和纵向控制所需的所有传感器数据以及轨迹规划模块输出的信息。输出则是整合后的控制指令,包括转向角和转矩等指令,用于同时调整车辆的方向和速度。