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1. 简介
2. 控制流程
3. PID控制
4. PID优劣对比 本文转自微信公众号#xff1a;Apollo开发者社区 原创#xff1a; 阿波君 Apollo开发者社区 9月26日 上周我们发布了无人驾驶技术的 规划篇#xff0c;车辆基于高精地图#xff0c;感知和预测模块的数据来进行这一…目录
1. 简介
2. 控制流程
3. PID控制
4. PID优劣对比 本文转自微信公众号Apollo开发者社区 原创 阿波君 Apollo开发者社区 9月26日 上周我们发布了无人驾驶技术的 规划篇车辆基于高精地图感知和预测模块的数据来进行这一规划。
本期我们将介绍和控制相关的知识具体讲解最常用的控制算法--------- PID控制器。自动驾驶的入门课程已经接近尾声开发者学习的热情依然高涨。希望开发者们在完成入门课程后继续深入学习无人驾驶技术在无人驾驶领域越走越远。 视频连接为https://v.qq.com/x/page/u0719ta7ad7.html
1. 简介
控制是驱使车辆前行的策略。对于汽车而言最基本的控制输入为转向、加速和制动。通常控制器使用一系列路径点来接收轨迹。控制器的任务是使用控制输入让车辆通过这些路径点。
首先控制器必须准确这意味着它应避免偏离目标轨迹。这对于安全来说尤为重要。即使路面潮湿或者道路比较陡峭控制器仍需要准确地执行轨迹。其次控制策略对汽车应该具备可行性。例如如果你的汽车向北行驶而你希望它立即向东转。你可以在游戏中做到这一点但在现实中无法实现。最后需要考虑的是平稳度。舒适的驾驶非常重要。如果车辆行驶得不规律那乘客永远不会想再次乘坐它了。要使控制顺利进行驱动必须是连续的。这意味着你应避免突然转向、加速或制动。
总之我们的目标是使用可行的控制输入最大限度地降低与目标轨迹的偏差、最大限度地提供乘客的舒适度。有三种可用于实现这些目标的控制策略比例积分微分控制或PID、线性二次调节器或LQR、模型预测控制或MPC。
2. 控制流程
控制器预计有两种输入目标轨迹与车辆状态。目标轨迹来自规划模块在每个轨迹点规划模块指定一个位置和参考速度。在每个时间戳都对轨迹进行更新。我们还需要了解车辆状态车辆状态包括通过本地模块来计算的车辆位置、从车辆内部传感器获取的数据如速度、转向和加速度。我们使用这两个输入来计算目标轨迹与实际行进轨迹之间的偏差。
控制器的输出是控制输入转向、加速和制动的值。当偏离目标轨迹时我们希望采取行动来纠正这种偏差。对于普通汽车我们使用方向盘控制行驶方向即转向、使用油门加速、使用刹车减速即制动。这也是无人驾驶汽车所做的。一旦将这三个值传递给车辆汽车实际上已经开始无人驾驶了。之后将介绍不同的控制算法如何计算这三个输出转向、加速和制动。 3. PID控制
首先介绍的算法为PID控制这个控制器的优点在于它非常简单只需要知道与目标轨迹有多大的偏离。PID的第一组件为P代表“比例”(Proportional)。设想一辆车正试图遵循目标轨迹P控制器在车辆开始偏离时立即将其拉回目标轨迹。比例控制意味着车辆偏离越远控制器越难将其拉回目标轨迹。 在实践中P控制器的一个问题在于它很容易超出参考轨迹。当车辆越来越接近目标轨迹时我们需要控制器更加稳定。PID控制器中的D项致力于使运动处于稳定状态D代表“微分”Derivative。PD控制器类似于P控制器它增加了一个阻尼项可最大限度地减少控制器输出的变化速度。 PID控制器中的最后一项I代表积分Integral该项负责纠正车辆的任何系统性偏差。例如转向可能失准这可能造成恒定的转向偏移。在这种情况下我们需要稍微向一侧转向以保持直行。为解决这一问题控制器会对系统的累积误差进行惩罚。我们可以将P、I和D组件结合构成PID控制器。 4. PID优劣对比
PID控制器很简单但它在很多情况下的效果很好。对于PID控制器你只需要知道你的车辆与目标轨迹之间的偏差。但是PID控制器只是一种线性算法对于非常复杂的系统而言这是不够的。例如为控制具有多个关节的四轴飞行器或机器人我们需要建立机器人的物理模型。对无人驾驶而言我们需要应用不同的PID控制器来控制转向和加速这意味着很难将横向和纵向控制结合起来。另一个问题在于PID控制器依赖于实时误差测量这意味着受到测量延迟限制时可能会失效。
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