《智能網(wǎng)聯(lián)汽車概論（活頁式）》 課件 項(xiàng)目6 智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑規(guī)劃與決策控制

1智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑規(guī)劃與決策控制智能網(wǎng)聯(lián)汽車駕駛環(huán)境感知2知識目標(biāo)：1.能通過走訪或查閱資料的方法，能復(fù)述傳感器的融合方法。2.能通過對感知系統(tǒng)的資料查詢，能說出環(huán)境感知傳感器的感知內(nèi)容及數(shù)據(jù)集。能力目標(biāo)：1.能總結(jié)歸納調(diào)研報(bào)告，撰寫智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知系統(tǒng)技術(shù)報(bào)告。2.能總結(jié)并歸納調(diào)研內(nèi)容，準(zhǔn)確識別智能網(wǎng)聯(lián)汽車的硬件組成。素質(zhì)目標(biāo)：1.樹立安全意識；2.培養(yǎng)8S現(xiàn)場管理意識。教學(xué)目標(biāo)3智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？1.多傳感器融合各類傳感器因其測量原理，在環(huán)境感知方面都有各自明顯的優(yōu)缺點(diǎn)：毫米波雷達(dá)具有耐候性，可以全天工作，但分辨率不夠高，無法區(qū)分人與物；攝像頭具有較高的分辨率，可以感知顏色，但受強(qiáng)光影響較大。激光雷達(dá)可以提供具有三維信息的特性，對環(huán)境的可重構(gòu)性很強(qiáng)，但受天氣影響較大。毫米波雷達(dá)可以彌補(bǔ)激光雷達(dá)、視覺傳感器在環(huán)境適應(yīng)性上的不足。視覺傳感器或者激光雷達(dá)可以彌補(bǔ)毫米波雷達(dá)在目標(biāo)分類上的不足等。4智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？2.環(huán)境感知傳感器及感知信息內(nèi)容環(huán)境感知是通過攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、陀螺儀、加速度計(jì)等傳感器，感知周圍環(huán)境信息和車輛狀態(tài)信息。環(huán)境信息主要包括道路信息、周邊車輛與行人信息。道路信息，包括道路的寬度、坡度、交通標(biāo)志燈；周邊車輛信息包括車輛大小，行駛的速度、加速度、方向等；周邊行人信息包括行人的數(shù)量、位置及行走方向等。5智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.傳感器的融合方法汽車自動(dòng)化的程度越高，集成在車輛中的傳感器的數(shù)量和類型也越多，只有這樣才能夠保證信息獲取充分且、有冗余保障車輛自動(dòng)行駛的安全。為了保證安全，必須對傳感器進(jìn)行信息融合。多傳感器融合可以顯著提高系統(tǒng)的冗余度和容錯(cuò)性，從而保證決策的速度和正確性，這是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)向先進(jìn)的自動(dòng)駕駛方向發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)無人駕駛的必然趨勢。6智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.傳感器的融合方法傳感器融合的理論方法有貝葉斯準(zhǔn)則、卡爾曼濾波、D-S證據(jù)理論、模糊集合理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。軟件算法能夠聯(lián)合虛擬攝像頭和環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)融合算法，從而得到更精確的數(shù)據(jù)分析與自主控制決策。7智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.傳感器的融合方法傳感器融合從融合等級上分為原始數(shù)據(jù)級融合、特征數(shù)據(jù)級融合和目標(biāo)數(shù)據(jù)級融合。單一傳感器中，越靠近原始數(shù)據(jù)，干擾信號和真實(shí)信號并存的可能性越大，即越早啟動(dòng)融合，真實(shí)信息的保留和干擾信息的去除效果越好，但同時(shí)也為數(shù)據(jù)同步、處理算法計(jì)算量帶來相應(yīng)的挑戰(zhàn)。實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)結(jié)合感知需求、芯片計(jì)算能力選擇合適的融合架構(gòu)和方法，構(gòu)建由各類傳感器信息組成的數(shù)字環(huán)境，實(shí)現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的環(huán)境理解。。8智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.傳感器的融合方法傳感器模塊的集中處理由中央ECU制定的分布式系統(tǒng)分布式和集中式處理的結(jié)合9智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？4.智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知數(shù)據(jù)庫

目前，專門用于無人駕駛的數(shù)據(jù)集有KITTI和Cityscapes等，數(shù)據(jù)集的主要作用是對汽車上安裝的各種傳感器采集的外部場景數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并呈現(xiàn)無人駕駛車輛的實(shí)際情況。完整的數(shù)據(jù)集應(yīng)包括立體數(shù)據(jù)、光流數(shù)據(jù)、視覺里程計(jì)數(shù)據(jù)、目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)、道路解析數(shù)據(jù)等。感謝大家的參與！1011智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑規(guī)劃與決策控制智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑規(guī)劃12知識目標(biāo)：1.能通過走訪或查閱資料的方法，能復(fù)述傳感器的融合方法。2.能通過對感知系統(tǒng)的資料查詢，能說出環(huán)境感知傳感器的感知內(nèi)容及數(shù)據(jù)集。能力目標(biāo)：1.能總結(jié)歸納調(diào)研報(bào)告，撰寫智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知系統(tǒng)技術(shù)報(bào)告。2.能總結(jié)并歸納調(diào)研內(nèi)容，準(zhǔn)確識別智能網(wǎng)聯(lián)汽車的硬件組成。素質(zhì)目標(biāo)：1.樹立安全意識；2.培養(yǎng)8S現(xiàn)場管理意識。教學(xué)目標(biāo)13智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？1.路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃是解決智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何達(dá)到行使目標(biāo)問題的上層模塊，它依賴于為智能聯(lián)網(wǎng)汽車駕駛定制的高精度地圖，與普通導(dǎo)航單純提供指引的性質(zhì)不同，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的路徑規(guī)劃模塊需要提供能夠引導(dǎo)車輛正確駛向目的地的軌跡。這些軌跡至少要達(dá)到車道級導(dǎo)航的水平，而且軌跡上影響車輛行駛的周邊的環(huán)境也需要被準(zhǔn)確描述和考慮。14智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？1.路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃模塊需要根據(jù)局部環(huán)境感知、可用的全局車道級路徑、相關(guān)交通規(guī)則，提供能夠?qū)④囕v引導(dǎo)向目的地（或目的點(diǎn)）的路徑。路徑規(guī)劃可分為全局路徑規(guī)劃方法、局部路徑規(guī)劃方法和混合路徑規(guī)劃方法三種?；旌下窂揭?guī)劃局部路徑規(guī)劃全局路徑規(guī)劃15智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？1.路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃技術(shù)是汽車自動(dòng)控制技術(shù)的重要組成部分，根據(jù)環(huán)境信息的己知程度，全局路徑規(guī)劃是對全局環(huán)境已知，并根據(jù)算法搜索出最優(yōu)或接近最優(yōu)的路徑。而局部路徑規(guī)劃則對環(huán)境局部未知或完全未知，通過傳感器為自動(dòng)駕駛提供有用的信息確定障礙物和目標(biāo)點(diǎn)的位置，并規(guī)劃起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)化路徑。16智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？2.全局路徑規(guī)劃（1）格柵法

柵格法是利用VB等軟件對地圖建模的一種方法。就是將障礙物模擬成小方格的集合，相當(dāng)于將場景的所有事物進(jìn)行二值化替代，障礙物為1，非障礙物為0。柵格法是地圖建模的一種方法，柵格法實(shí)質(zhì)上是將AGV的工作環(huán)境進(jìn)行單元分割，將其用大小相等的方塊表示出來，這樣?xùn)鸥翊笮〉倪x取是影響規(guī)劃算法性能的一個(gè)很重要的因素。柵格較小的話，由柵格地圖所表示的環(huán)境信息將會(huì)非常清晰，但由于需要存儲(chǔ)較多的信息，會(huì)增大存儲(chǔ)開銷，同時(shí)干擾信號也會(huì)隨之增加，規(guī)劃速度會(huì)相應(yīng)降低，實(shí)時(shí)性得不到保證；反之，由于信息存儲(chǔ)量少，抗干擾能力有所增強(qiáng)，規(guī)劃速隨之增快，但環(huán)境信息劃分會(huì)變得較為模糊，不利于有效路徑的規(guī)劃。17智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？2.全局路徑規(guī)劃（2）拓?fù)浞?/p>

將規(guī)劃空間分割成具有拓?fù)涮卣鞯淖涌臻g,根據(jù)彼此連通性建立拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò),在網(wǎng)絡(luò)上尋找起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的拓?fù)渎窂?最終由拓?fù)渎窂角蟪鰩缀温窂健Ｍ負(fù)浞ɑ舅枷胧墙稻S法,即將在高維幾何空間中求路徑的問題轉(zhuǎn)化為低維拓?fù)淇臻g中判別連通性的問題。

拓?fù)渑判驊?yīng)用非常廣泛，解決的問題的模型也非常一致。凡是需要通過局部順序來推導(dǎo)全局順序的，一般都能用拓?fù)渑判騺斫鉀Q。除此之外，拓?fù)渑判蜻€能檢測圖中環(huán)的存在。18智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？2.全局路徑規(guī)劃（3）可視圖法。

首先將自動(dòng)駕駛視為一個(gè)點(diǎn)，然后將起點(diǎn)、障礙物和目標(biāo)點(diǎn)的每個(gè)端點(diǎn)連接起來，并以直線連接各個(gè)端點(diǎn)，從而將路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最短路徑尋找問題。可視圖法的優(yōu)點(diǎn)是概念直觀、簡單，缺點(diǎn)是靈活性不好。

當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)或障礙物或起始點(diǎn)發(fā)生變化時(shí)，需要對視圖進(jìn)行重構(gòu)，而且障礙物的數(shù)目越多，算法越復(fù)雜。19智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.局部路徑規(guī)劃（1）遺傳算法。

遺傳算法是自動(dòng)駕駛路徑規(guī)劃常用的算法。

該算法模擬達(dá)爾文的生物進(jìn)化理論，結(jié)合進(jìn)化中優(yōu)勝劣汰的概念，是一種基于自然選擇和遺傳學(xué)原理的搜索算法。原理是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。該算法通過數(shù)學(xué)的方式，利用計(jì)算機(jī)仿真運(yùn)算，將問題的求解過程轉(zhuǎn)換成類似生物進(jìn)化中的染色體基因的交叉、變異等過程。20智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.局部路徑規(guī)劃（2）蟻群算法。

蟻群算法相對于遺傳算法來說具有一定的記憶力。蟻群算法有多種原理，如覓食原理、避障原理和遺傳算法。蟻群算法屬于群智能優(yōu)化算法，具有并行性。每一個(gè)粒子都能被主動(dòng)優(yōu)化，而遺傳算法不能。21智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.局部路徑規(guī)劃（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過大量實(shí)際駕駛行為數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)避障和路徑規(guī)劃中隱含的、難以人工設(shè)計(jì)并提取的特征。深度學(xué)習(xí)的基本模型包括基于受限玻爾茲曼機(jī)的深度信任網(wǎng)絡(luò)、基于自動(dòng)編碼器的堆疊式自動(dòng)編碼器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。22智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.局部路徑規(guī)劃（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

由于無需迭代，采用前向網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)避障的速度非常快，自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性也可用于融合傳感器信息，學(xué)習(xí)從地圖上不同位置到目的地的行駛路線。一旦學(xué)習(xí)完成，自動(dòng)駕駛就可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航。通過司機(jī)在場景中的駕駛操作可以得到一套訓(xùn)練集，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元進(jìn)行訓(xùn)練，再輸出一個(gè)決策計(jì)劃結(jié)果。在獲得預(yù)期的軌跡后，需要控制車輛的轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、驅(qū)動(dòng)以跟蹤軌跡。23智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.局部路徑規(guī)劃（4）人工勢場規(guī)劃

人工勢場規(guī)劃是Khatib提出的虛擬力法。人工勢場法的基本原理就是通過一系列環(huán)境感知傳感器來探知環(huán)境的障礙物情況，無人車在多個(gè)斥力勢場和一個(gè)引力勢場的和勢場環(huán)境下沿著勢場下降的方向運(yùn)動(dòng)。人工勢場法是一種廣泛應(yīng)用的路徑規(guī)劃方法，適用于已知環(huán)境或未知環(huán)境。人工勢場法本質(zhì)上是一種控制方法，其軌跡并非像其他規(guī)劃算法一樣，而是由實(shí)時(shí)的控制量產(chǎn)生的。24智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？4.汽車智能駕駛路徑規(guī)劃

時(shí)空路徑是指車輛在一定時(shí)間內(nèi)行駛的軌跡。軌跡不僅包括位置信息，還包括整個(gè)軌跡和車輛姿態(tài)的時(shí)間信息（時(shí)間、速度、加速度、曲率等）。局部路徑規(guī)劃可進(jìn)一步分為軌跡規(guī)劃和速度規(guī)劃。

軌跡規(guī)劃只解決根據(jù)行為決策和綜合地圖信息在二維平面上定義一定的代價(jià)函數(shù)下對軌跡進(jìn)行優(yōu)化的問題。速度規(guī)劃是選擇一個(gè)或多個(gè)軌跡后解決用什么樣的速度來行駛。速度規(guī)劃由車輛當(dāng)前狀態(tài)、行駛目標(biāo)以及軌跡曲率等決定。25智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？4.汽車智能駕駛路徑規(guī)劃

軌跡規(guī)劃算法在很大程度上依賴于地圖對道路的定義，在車輛模型和道路模型下，由軌跡規(guī)劃生成的軌跡是從區(qū)間到車輛姿態(tài)向量集的連續(xù)映射。

在每個(gè)軌跡的末端，軌跡優(yōu)化的目標(biāo)是篩選出滿足所有可能軌跡曲線邊界條件的軌跡曲線，然后找到平滑的、代價(jià)最低的曲線。感謝大家的參與！2627智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑規(guī)劃與決策控制汽車智能駕駛行為決策28知識目標(biāo)：1.能通過走訪或查閱資料的方法，能復(fù)述智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)路徑。2.能通過對感知系統(tǒng)的資料查詢，能說出智能網(wǎng)聯(lián)汽車行為決策的概念及包含的內(nèi)容。能力目標(biāo)：1.能總結(jié)歸納調(diào)研報(bào)告，撰寫智能網(wǎng)聯(lián)汽車行為決策技術(shù)報(bào)告。2.能總結(jié)并歸納調(diào)研內(nèi)容，能制作智能網(wǎng)聯(lián)汽車行為決策所包含的內(nèi)容的思維導(dǎo)圖。素質(zhì)目標(biāo)：1.樹立安全意識；2.培養(yǎng)8S現(xiàn)場管理意識。教學(xué)目標(biāo)29智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？1.智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)路徑智能網(wǎng)聯(lián)汽車的自動(dòng)駕駛分為感知定位、規(guī)劃決策、執(zhí)行控制三個(gè)部分。決策是指決策控制電腦在整個(gè)無人駕駛系統(tǒng)中的作用，并根據(jù)位置、感知和路徑規(guī)劃等信息確定無人駕駛車輛的策略。30智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？2.智能網(wǎng)聯(lián)汽車行為決策的概念智能網(wǎng)聯(lián)汽車的行為決策是基于環(huán)境感知和導(dǎo)航子系統(tǒng)的信息輸出，這包括選擇哪條車道，是否換車道，是否跟車，是否繞道，是否停車。車輛控制是指控制轉(zhuǎn)向、駕駛和制動(dòng)，執(zhí)行規(guī)劃決策模塊發(fā)出需求速度和需求方向盤轉(zhuǎn)角，也包括轉(zhuǎn)向燈、喇叭、車窗、儀表等車身電器控制信號。31智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.智能網(wǎng)聯(lián)汽車行為決策層包含的內(nèi)容

行為決策層匯集了所有重要的車輛周圍信息，不僅包括汽車本身的當(dāng)前位置、速度、方向和所在車道，還包括汽車一定距離內(nèi)與感知相關(guān)的所有重要障礙物體信息和預(yù)測軌跡，在所獲得信息的基礎(chǔ)上來確定汽車的駕駛策略。主要包括預(yù)測算法、行為規(guī)劃和動(dòng)作規(guī)劃等。32智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.智能網(wǎng)聯(lián)汽車行為決策層包含的內(nèi)容（1）預(yù)測模塊

預(yù)測模塊作為決策規(guī)劃控制模塊的直接數(shù)據(jù)上游之一，通常感知層所輸出的物體信息包括位置、速度、方向等物理屬性。利用這些輸出的物理屬性，可以對物體做出“瞬時(shí)預(yù)測”。環(huán)境預(yù)測模塊不局限于結(jié)合物理規(guī)律對物體做出預(yù)測，而是可結(jié)合物體和周邊環(huán)境以及積累的歷史數(shù)據(jù)信息，對感知到的物體做出更為“宏觀”的行為預(yù)測。例如在圖6-20中，通過識別行人在人行道的歷史行進(jìn)動(dòng)作預(yù)測出行人可能會(huì)在人行道上穿越路口，而通過車輛的歷史行進(jìn)軌跡可判斷其會(huì)在路口右轉(zhuǎn)。33智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.智能網(wǎng)聯(lián)汽車行為決策層包含的內(nèi)容（2）行為規(guī)劃

為規(guī)劃是根據(jù)路徑規(guī)劃目標(biāo)，結(jié)合環(huán)境感知模塊對駕駛環(huán)境的描述，以及預(yù)測模塊對駕駛環(huán)境變化趨勢的預(yù)測，對車輛需要采取的行為作出規(guī)劃34智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.智能網(wǎng)聯(lián)汽車行為決策層包含的內(nèi)容（3）動(dòng)作規(guī)劃

動(dòng)作規(guī)劃模塊的功能根據(jù)路徑規(guī)劃給出的軌跡、行為規(guī)劃確定的駕駛模式，按照特定的動(dòng)作去跟隨軌跡。這些具體的動(dòng)作規(guī)劃發(fā)送給執(zhí)行機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)車輛的運(yùn)動(dòng)控制。

將當(dāng)前的道路系統(tǒng)處理為有向網(wǎng)絡(luò)圖，這種有向網(wǎng)絡(luò)圖中可以表示道路和道路之間的各種連接、交通規(guī)則、道路寬度等，每一個(gè)有向邊都帶權(quán)重。然后，汽車的路徑規(guī)劃問題就變成了在路網(wǎng)圖中，為了使汽車能從從A點(diǎn)位置到達(dá)B點(diǎn)位置，在一定方法的基礎(chǔ)上，選擇最優(yōu)路徑，這就使路徑規(guī)劃問題成為有向網(wǎng)絡(luò)圖搜索問題。感謝大家的參與！3536智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑規(guī)劃與決策控制智能網(wǎng)聯(lián)汽車執(zhí)行控制37知識目標(biāo)：1.能通過走訪或查閱資料的方法，能復(fù)述智能網(wǎng)聯(lián)汽車執(zhí)行控制的概念。2.能通過對感知系統(tǒng)的資料查詢，能說出智能網(wǎng)聯(lián)汽車執(zhí)行控制的組成、定義及原理。能力目標(biāo)：1.能總結(jié)歸納調(diào)研報(bào)告，撰寫智能網(wǎng)聯(lián)汽車執(zhí)行控制技術(shù)報(bào)告。2.能總結(jié)并歸納調(diào)研內(nèi)容，能完成智能網(wǎng)聯(lián)汽車線控功能的調(diào)試。素質(zhì)目標(biāo)：1.樹立安全意識；2.培養(yǎng)8S現(xiàn)場管理意識。教學(xué)目標(biāo)38智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？1.智能網(wǎng)聯(lián)汽車執(zhí)行控制

車輛動(dòng)力學(xué)是自動(dòng)駕駛車輛控制的基礎(chǔ)。簡易的二自由度車輛動(dòng)力學(xué)模型又稱為自行車模型，描述了車輛縱向、側(cè)向、橫擺等基本的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，體現(xiàn)了車輛運(yùn)動(dòng)過程中典型的輪胎側(cè)偏特性，可以對絕大多數(shù)應(yīng)用場景下車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行比較準(zhǔn)確的描述。39智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？1.智能網(wǎng)聯(lián)汽車執(zhí)行控制

自動(dòng)駕駛要實(shí)現(xiàn)對車輛的運(yùn)動(dòng)和車身電器進(jìn)行自動(dòng)控制，需要相應(yīng)的線控系統(tǒng)來滿足，其中車身電器系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)對車輛內(nèi)外部燈光、車門以及人機(jī)交互界面等內(nèi)外部交互的控制，底盤線控系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)對車輛運(yùn)動(dòng)的控制。

底盤線控制系統(tǒng)包括轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、驅(qū)動(dòng)控制，其中制動(dòng)部分包括行車制動(dòng)、駐車制動(dòng)與輔助制動(dòng)，驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)包括發(fā)動(dòng)機(jī)/電機(jī)/混合動(dòng)力控制、傳動(dòng)系統(tǒng)控制等。40智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？2.轉(zhuǎn)向系統(tǒng)

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)通過在方向盤到車輪間增加主動(dòng)控制電機(jī)，實(shí)現(xiàn)對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的主動(dòng)控制。在傳統(tǒng)的電助力轉(zhuǎn)向車輛中，可以通過對助力電機(jī)的主動(dòng)控制實(shí)現(xiàn)主動(dòng)轉(zhuǎn)向，但是也需要在駕駛?cè)烁深A(yù)時(shí)主動(dòng)控制系統(tǒng)能夠及時(shí)退出，滿足人工控制優(yōu)先的控制需求。41智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？3.驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)

驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是較早實(shí)現(xiàn)主動(dòng)線控控制的系統(tǒng)。比如電子節(jié)氣門就是一種典型的線控驅(qū)動(dòng)控制方式，發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)采集油門踏板角度，然后根據(jù)油門踏板角度與節(jié)氣門開度之間的關(guān)系，控制節(jié)氣門，實(shí)現(xiàn)非機(jī)械結(jié)構(gòu)連接的驅(qū)動(dòng)控制。

隨著電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的發(fā)展，混合動(dòng)力、插電式混合動(dòng)力、純電動(dòng)汽車得到了廣泛應(yīng)用，也進(jìn)一步為線控驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的發(fā)展提供了便利的條件。42智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？4.整車控制器

在各類線控驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)的核心是整車控制器，通過油門踏板、檔位以及汽車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，判斷駕駛?cè)嘶蛘咦詣?dòng)駕駛系統(tǒng)的操縱或者控制意圖，然后通過對自動(dòng)變速箱、發(fā)動(dòng)機(jī)（或電機(jī)、或發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)組合）的動(dòng)力控制，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)驅(qū)動(dòng)控制。43智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制？5.制動(dòng)系統(tǒng)

線控制動(dòng)系統(tǒng)可以主動(dòng)產(chǎn)生制動(dòng)