智能汽车的车辆控制
1. 感知与融合 ：
感知系统通过摄像头、雷达和激光雷达等设备获取车辆周围环境的详细信息，包括道路标志、交通灯、行人、障碍物等。
融合这些信息，生成对周围环境的全面理解，为决策和控制提供准确的数据支持。
2. 定位与地图 ：
利用GPS、IMU等传感器确定车辆在道路上的准确位置。
结合高精度地图，智能汽车能够了解前方的道路结构、交通状况和行驶路径。
3. 决策与控制 ：
决策模块根据感知和融合的数据，实时规划出车辆的目标路径、车速和加速度。
车辆控制模块根据这些目标参数，计算出方向盘的目标转角，并通过电子控制单元（ECU）控制车辆的转向、油门和制动，确保车辆按照预定的路径行驶。
4. 轨迹跟踪控制 ：
设计了横向轨迹PID闭环控制算法，在中低速工况下能够稳定跟踪目标路径，但在高速工况下可能会引起车辆超调和姿态发散。
基于模型预测的轨迹跟踪控制方法通过寻优算法设定约束条件，寻求最优的目标轨迹，实现更优的控制效果。
5. 侧向控制 ：
侧向控制是智能驾驶中的关键环节，涉及车辆的转向系统，确保车辆能够精准地沿着预设路径行驶，保持稳定性和操纵性。
通过传感器、控制器和执行器的协作，智能驾驶系统根据决策模块制定的目标路径，实时调整车辆的转向角或转向力矩。
6. 反馈控制 ：
反馈控制是无人车的底层软件算法模块，包括横向控制和纵向控制，分别用于车辆方向盘和油门、刹车的控制。
横向控制根据上层运动规划输出的路径、曲率等信息进行跟踪控制，减少跟踪误差，保证车辆行驶的稳定性和舒适性。
7. 运动控制系统 ：
运动控制系统通过控制电机电压、电流、频率等输入量，满足工作机械的转矩、速度、位移等机械量，使车辆按照期望要求运行。
智能车中的运动控制系统通常采用数字PI控制，通过输入误差计算出控制输出，实现对车辆速度、转向等的精确控制。
这些技术和方法共同构成了智能汽车的车辆控制系统，使其能够在复杂路况中实现自主或半自动的智慧导航，同时确保行驶的安全性、舒适性和经济性。
其他小伙伴的相似问题：
智能汽车的车辆控制有哪些传感器？
自动驾驶车辆控制中的决策过程是怎样的？
智能汽车控制模块如何工作？