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无人驾驶车辆模型预测控制（无人驾驶车辆模型预测控制第二版pdf）
发布时间：2023-05-23 11:09:41
稿源：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于无人驾驶车辆模型预测控制的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
人工智能在无人驾驶的应用
人工智能在无人驾驶中的具体应用人工智能技术是无人驾驶发展的基础，并且在系统上有着大量的应用，可以说是密不可分。这其中主要分为三大部分：环境感知模块、决策规划模块以及控制执行模块。
（1）环境感知模块
作为无人驾驶中最重要的一环，它的发展往往决定了无人驾驶的应用程度。无人驾驶最重要的就是实时感知周围环境信息，以便及时获取数据信息，这些都是由传感器完成的，比如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器[4]，无论是在熟悉的环境还是新环境，汽车可根据这些传感器数据做聚类处理，并利用各种算法对周围进行车道线或标志物检测，并通过系统内的分析模块来分析。唯一的不足就是已有的自身感知技术无法达到较高精度，只能通过GPS获取车身状态信息，位置来进行导航。
（2）决策规划模块
根据传感器传回的实时路网信息、交通环境信息和自身驾驶状态等信息，无人驾驶系统通过分析来产生决策，比如遵守交通规则（包括突发异常状况）的安全快速的自动驾驶决策[5]。这与最近刚出现的5G技术有关，由于无人驾驶技术在道路上会有巨量的实时数据进行传输和获取，原本的网络技术已经满足不了这种需求，5G就合理的应用起来，既更加保证了行驶的安全，也加速了该技术的发展。
（3）控制执行模块
根据规划的行驶轨迹，以及当前行驶的位置、姿态和速度，产生对油门、刹车、方向盘和变速杆等的控制命令。传统控制方法有PID 控制、滑模控制、模糊控制、模型预测控制等[6]。如较低等级的汽车定速巡航到现在的无人驾驶都是这一模块控制的具体体现。
无人驾驶汽车的主要技术？
根据无人驾驶汽车的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。
1、定位导航技术
定位导航模块包括定位技术和导航技术。定位技术可以分为相对定位（如陀螺仪、里程计）、绝对定位（如GPS）和组合定位。导航技术可以分为基于地图的导航和不基于地图的导航，其中高精度地图在无人驾驶的导航中有着关键作用。
2、环境感知技术
环境感知模块通过多种传感器对车辆周围的环境信息进行感知。感知信息不仅包括车辆自身状态信息，如车辆速度、前轮偏角、车辆航向角等，还包括周围的环境信息，如道路位置、道路方向、障碍物位置和速度、交通标志等。常用的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达。
3、规划决策技术
规划决策模块相当于智能车的大脑，它通过综合分析环境感知系统提供的信息，对当前的车辆行为进行规划（速度规划、避障局部路径规划等），并产生相应的决策（跟车、换道、停车等）。规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性。常用的决策技术有专家控制、隐马尔科夫模型、贝叶斯网络、模糊逻辑等。
4、自动控制技术
自动控制模块主要包括转向、驱动和制动三个系统。无人驾驶汽车的三个控制系统对控制的精确性、平顺性、响应延时等性能要求有着不同的侧重点。
其中，转向控制主要是对转向电机的控制，根据控制目标的不同，可分为角度闭环控制和力矩闭环控制。驱动控制实现对车辆加速、匀速、减速的控制。制动控制根据制动场景的不同又可分为正常的制动控制和紧急制动控制。
技术原理
无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。
它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
以上内容参考 百度百科-无人驾驶汽车
以上就是关于无人驾驶车辆模型预测控制相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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