智能汽车自动驾驶的控制方法研究_廖爽

控制论在自动驾驶中的应用自动驾驶技术是当前科技领域的热门话题之一。

随着人工智能和机器学习的快速发展，自动驾驶汽车正逐渐成为现实。

而在实现自动驾驶的过程中，控制论起着重要的作用。

控制论是一种研究如何通过控制系统来实现特定目标的学科，它的应用可以使自动驾驶汽车更加智能、高效、安全。

本文将探讨控制论在自动驾驶中的应用。

首先，控制论在自动驾驶中的一个重要应用是路径规划和轨迹跟踪。

自动驾驶汽车需要根据目标地点和当前位置来规划最优路径，并通过控制系统实时调整车辆的行驶轨迹。

控制论提供了一种数学模型和算法，可以根据车辆的动力学特性和环境变化来优化路径规划和轨迹跟踪。

通过控制论的应用，自动驾驶汽车可以更加准确地遵循预定路径，避免碰撞和其他危险情况。

其次，控制论在自动驾驶中的另一个应用是车辆稳定性控制。

自动驾驶汽车需要保持稳定的行驶状态，以确保乘客的安全和舒适。

控制论可以通过设计合适的控制器来实现车辆的稳定性控制。

控制器可以根据车辆的动力学特性和传感器反馈信息，实时调整车辆的悬挂系统、刹车系统和转向系统，以保持车辆的稳定性。

通过控制论的应用，自动驾驶汽车可以更好地应对各种路况和驾驶情况，提高行驶的安全性和舒适性。

另外，控制论在自动驾驶中的应用还包括交通流量优化和智能交通管理。

自动驾驶汽车的普及将带来交通流量的巨大增加，而控制论可以提供一种优化交通流量的方法。

通过控制论的应用，自动驾驶汽车可以根据实时交通信息和车辆的行驶状态，智能地调整车速和行驶路线，以最大程度地减少拥堵和交通事故。

此外，控制论还可以应用于智能交通管理系统，通过控制器来实时调整交通信号灯，优化交通流量和减少等待时间。

最后，控制论在自动驾驶中的应用还包括自适应控制和故障诊断。

自动驾驶汽车需要能够适应不同的驾驶环境和道路条件，而控制论可以提供一种自适应控制的方法。

通过控制论的应用，自动驾驶汽车可以根据环境变化和传感器反馈信息，实时调整控制器的参数和策略，以适应不同的驾驶条件。

无人驾驶汽车运动控制研究综述作者：叶立堃来源：《中国新通信》2022年第16期摘要：随着传统控制方法的日益革新与智能化控制技术的不断发展，无人驾驶汽车领域逐渐兴起，正成为新时代智能交通发展大背景下的先行领航。

无人驾驶汽车的控制具有非线性、不确定性、高迟延性等特点，如果仅依靠传统的控制方法则无法满足其在复杂环境下自适应动态调整的需求，由此可能造成汽车路径规划的不准确性以及一系列的安全隐患。

因此需要引入智能化控制技术对无人驾驶汽车进行控制，以应对复杂工况下的随机情形，通过其在线自调整合理改善系统的性能指标。

本文综述了当前基于无人驾驶汽车的现代智能控制方法的研究成果及发展前景，首先介绍了无人驾驶控制中横向控制以及纵向控制这两大部分的核心技术及其性能特点，进而阐述了当前无人驾驶控制方法的技术壁垒，最后总结了无人驾驶控制在更深层产业应用中的发展前景。

关键词：无人驾驶汽车；横向控制；纵向控制；技术缺陷；发展前景一、引言相比于传统汽车，无人驾驶汽车能够有效规避由于驾驶员操作失误所带来的种种安全隐患。

其次，无人驾驶汽车能通过卫星导航监控实时的路况，从而规划出最优的路线，缓解城市道路堵塞所带来的交通压力。

谷歌的无人驾驶项目于2009年正式落地，并在2016年成立主理无人驾驶业务的Waymo公司，其迄今已收集了几十亿<非公制>的模拟驾驶数据和超过350万<非公制>的道路驾驶数据。

特斯拉Model S车型采用Autopilot自动驾驶系统，该系统的落地使得特斯拉Model S在高速公路上能够自如实现辅助自动驾驶的功能，并且能对驾驶员驾驶情况及道路环境做出更加密切的监视[1]。

无人驾驶汽车的控制主要集中在对其运动的控制上，目标是提高汽车应对复杂路况的自适应调整能力，提升其进行路径规划的准确程度，保证在路面行驶时的安全性以及高效性。

无人驾驶汽车具有稳定性低、时延、高度非线性等特点，有着较为复杂的耦合动力学结构[1]，因此研究更加稳定高效的控制算法并将其应用于无人驾驶汽车模型架构的优化，具有十分重要的意义。

FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨智能汽车执行控制技术研究刘爽爽　于欣策　邹广奕中汽研（天津）汽车信息咨询有限公司 天津市 300300摘 要： 为了提升智能驾驶汽车行驶性能，该文针对传统运动控制和新型运动控制分别进行了论述，其中，传统运动控制将运动解析为纵向运动、横向运动和横纵向协同，采用PID、模型预测控制、模糊控制等多种控制策略实现；新型运动控制包括引入人工智能和借助车联网通信。

针对其存在问题和发展趋势得出，未来智能车辆运动控制的主要发展方向为多种控制策略和智能算法相结合、横纵向综合控制、协同式多车队列控制。

关键词：智能驾驶　运动控制　横纵向控制1　引言控制系统任务是将行为决策的宏观指令解释为带有时间信息的轨迹曲线，从而控制车辆的速度与行驶方向，使其跟踪规划速度曲线与路径。

具体而言，控制执行技术是解决在一定的约束条件下优化某个范围内的时空路径问题，包括:1)车辆在一定时间段行驶轨迹(位置信息)2)整条轨迹的时间信息和车辆姿态(到达每个位置的时间、速度、加速度等)。

目前，智能网联汽车的控制执行技术的研究热点包括：面向驱动/制动的纵向运动控制，面向转向的横向运动控制，基于驱动/制动/转向/悬架的底盘一体化控制，融合车联网(V2X)通信及车载传感器的多车队列协同和车路协同控制等。

2　运动控制技术现状2.1　传统运动控制技术现有自动驾驶汽车多数针对常规工况，因而较多采用传统控制方法，如比例－积分－微分(PID)控制、最优控制、滑模控制、模型预测控制、模糊控制等。

这些控制方法性能可靠、计算效率高，已在主动安全系统中得到应用。

PID控制方案简单易行，但缺乏对复杂行驶工况的适应性，难以实现精确控制。

最优控制一般都把被控对象简化为线性时不变系统，在控制模型精确和无干扰的情况下，最优控制有较高精度，但是对外部干扰的鲁棒性较差。

滑模控制的最大优点是滑动模态对加在系统上的干扰和系统的摄动具有完全的自适应性，而且系统状态一旦进入滑模运动，便快速收敛到控制目标，为时滞系统、不确定性系统的鲁棒性设计提供了一种有效途径，但其仍存在抖振。

能智造与信息技术智能汽车自动驾驶的控制方法分析王相哲（电子科技大学四川成都611730）摘要：自动驾驶汽车科技属于一类运用人工智能、视觉技术、雷达监控等科技完成无人驾驶的智能汽车把控科技，可以依照道路状况，自动对车辆开展运作，进一步打造高效合理的控制方式。

但是在当前，受到传感设备及把控体系等要素的制约，当前所运用的汽车自动驾驶科技还存在一定的缺陷。

例如，出现自动驾驶汽车故障而导致事故出现的案例，便是把控体系对危险认知不清的缘故造成的。

因此，对智能汽车自动驾驶的控制方法进行分析，具有重要的实践意义。

基于此，本文对智能汽车自动驾驶的控制方法进行研究，以供参考。

关键词：智能汽车自动驾驶现状分析控制方法中图分类号：U463.9文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)02(b)-0136-03随着我国社会经济快速发展，国民的生活水平显著提升，对汽车的需求逐年激增。

现如今，各大车企对于中国市场的竞争愈加激烈，呈现了电动化、网联化、智能化、共享化的“新四化”发展趋势，“互联网+汽车”模式逐渐兴起，智能汽车受到广泛关注。

可以预见，未来的一段时间内，智能化将是汽车行业发展的着力点和风向标［1］。

本文就智能汽车中如何实现自动驾驶控制方法进行分析，旨在提高公众对自动驾驶技术的了解。

1汽车自动驾驶的相关概述1.1研究背景近年来，自动驾驶科技从观念策划之间向现实运用层次稳步过渡，也有很多公司及员工加入到自动驾驶科技的探究进程中来。

自动驾驶概念出现已久，但是自动驾驶行业却鲜为人知。

20世纪80年代，无人车Naclab-1首次完成无人驾驶实验，之后，该型号车辆被运用在厢式货车上开展探究，无人车道路试验的相关法律如雨后春笋般出现。

之后，针对自动驾驶的探究渐渐走入大众视野。

2009年，自动驾驶汽车的照片广为流传，自动驾驶开始受到注重。

结合计算机工作的稳固性质及高科学性，能够与自动驾驶科技开展一定的结合，并进一步缩减由于驾驶因素引起的事故数量，与之相结合的车辆和基本设备互联科技也会经过车云交互，进一步缩减交通堵塞的状况出现。

FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨一个基于BP神经网络控制算法的智能驾驶行为辅助决策系统李千千桂林电子科技大学　广西桂林市　541004摘　要： 智能驾驶行为辅助系统可在驾驶过程中为驾驶员提供支持和帮助，减轻驾驶员操作负荷。

本文主要是针对商务车的驾驶行为进行研究，利用神经网络辨识的动态矩阵预测控制新方法来对商务车驾驶行为进行优化，开发智能驾驶行为辅助决策系统。

关键词：智能驾驶；决策辅助系统；BP神经网络1　研究背景与意义汽车发生交通事故危害很大。

本文利用BP神经网络辨识的动态矩阵预测控制新方法对商务车驾驶行为进行优化，研究智能驾驶行为辅助决策系统，减少驾驶员的负担和判断错误，对提高交通安全将起到十分重要的作用。

智能驾驶辅助系统运用多种传感技术来感受周边情况，智能汇总外界以及自身信息。

研究表明，如在道路交通事故发生前1.5秒给驾驶员警示，可以使得90%的交通事故不会发生。

所以，智能驾驶辅助系统可以很好的降低交通事故发生的频率。

当前对于车辆状况感触以及驾驶过程的杰出的研发有很多，在BP神经网络的基础上将驾驶行为分为三个层次的模型，从传感器获得人、商务车以及路三个方面的信息，然后录入BP神经网络，对驾驶行为进行学习和解析。

2　BP神经网络BP神经网络的基本原理为：利用输出值和期望值的误差来估计输出层前一层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此逐层的将误差反向传递下去，即可得到每一层的误差估计。

在学习过程中，反传误差的目的是为了调整权值使神经网络的总误差最小，也就是实际输出值和期望输出值的误差方差为最小。

BP神经网络算法流程图如图1所示：3　系统的需求概述智能驾驶行为辅助决策系统主要是在商务车驾驶员参与下，通过车载传感器取得各种信息，按照该系统预先警示功能做出合理的判定和决断，提示驾驶者及时进行处理，避免危险发生。

并且在危急时刻，该系统还可以对车进行直接控制，这样便能尽量减少某些意外的交通事故。

自动驾驶车辆的人机交互研究一、引言自动驾驶技术的出现给汽车行业带来了革命性的变化，使得汽车不再只是一种交通工具，而是变成了智能移动终端。

这些智能化的汽车在实现自主驾驶的同时，也需要人机交互技术的支持，才能真正实现智能化的驾驶体验。

二、人机交互技术的重要性人机交互技术是指通过各种手段，使人与计算机之间进行信息交流和互动的技术。

在自动驾驶技术中，人机交互技术发挥着至关重要的作用，因为它决定了驾驶员与自动驾驶车辆之间的互动方式和效果。

如果人机交互技术得到良好的应用，驾驶员可以通过简单的手势或语音指令掌控车辆，从而实现真正的智能驾驶。

三、自动驾驶车辆人机交互技术研究内容1.声音识别技术自动驾驶汽车需要能够识别驾驶员的声音，以控制汽车的移动和操作，例如指令导航，调整音量等。

声音识别技术需要一个准确的语音识别技术来处理语音指令，并以自然的方式与驾驶员进行交互。

2.手势识别技术手势识别技术是一个比较新兴的技术，它可以通过感应驾驶员的手部动作来实现驱动操作的目的。

驾驶员可以通过手势来调整音量，选择导航，发送信息等。

3.虚拟显示技术车内的信息显示屏应该能够直观且准确地显示所有车辆信息。

虚拟显示技术通过投影功能将汽车的操作信息和数据直接显示在车辆前方，以使驾驶员更加安全和舒适地完成驾驶。

4.人脸识别技术人脸识别技术可以非常快速地识别驾驶员的身份，并且允许汽车进行个性化的设置，例如，调整驾驶座椅位置和轮廓，以及启动驾驶员的喜爱的APP程序。

5.语言翻译技术语言翻译技术是一个有趣的技术，在很大程度上依赖于人工智能的方式。

通过语言翻译技术，未来驾驶员将有能力和交通领域中的其他驾驶员交流。

这项技术将使人类之间的交流变得更加容易和清晰，同时也使交通更加安全、舒适和高效。

四、结论人机交互技术与自动驾驶技术的研究领域是非常广泛的。

这些技术正在不断的发展和改进，以使未来的自动驾驶汽车具有更出色的功能和更简洁的人机交互方式。

这些技术的创新和应用可以使驾驶员和乘客获得更好的驾驶和体验，同时对高效、安全的道路未来建设也具有重要的作用。

基于人工智能的自动驾驶车辆控制策略研究随着科技的迅速发展，自动驾驶车辆已经成为了当今时代最热门的话题之一。

人工智能逐渐走向成熟，给我们带来了许多新的科技发展机遇。

作为未来交通领域的热门研究方向，人工智能技术被广泛应用于汽车制造业中，自动驾驶方向更是提出了大量的创新性的研究方案。

基于人工智能的自动驾驶车辆控制策略是自动驾驶的关键技术之一。

目前，人工智能技术尚未发展到成熟阶段，各大制造厂商通过不断的实践和探索，期望能够更好地落地自动驾驶技术。

这其中一个重要的研究领域就是自动驾驶车辆控制策略。

自动驾驶车辆的控制策略根据其自身的特点和运动状态，构建相应的控制算法。

与传统的汽车控制算法相比，自动驾驶车辆的控制策略面临许多新的挑战。

例如，如何根据车辆本身和周围环境的情况，实时地判断车辆行驶的方向和速度；如何根据车辆当前的运动状态和路面状况，调整车辆的控制力和制动力。

基于人工智能的自动驾驶车辆控制策略，其核心技术就是通过计算机技术实时获取车辆周围的信息，并将其作为控制算法的参数，对车辆进行准确地控制。

自动驾驶车辆控制策略的实现需要结合多方面的技术，包括传感技术、控制算法、机器视觉技术等。

目前，自动驾驶车辆控制策略的研究方向主要有几个方面。

一是基于视觉感知技术的自动驾驶控制策略。

这一方面主要利用计算机视觉技术将车辆周围的环境信息转换为数字信号，从而实现车辆的智能自主控制。

二是基于传感器技术的自动驾驶控制策略。

这一方面主要利用一系列传感器，例如激光雷达传感器、磁力计传感器、惯性测量单元等，获取车辆周围的信息，从而进行车辆的自主控制。

三是基于深度学习技术的自动驾驶控制策略。

这一方面主要利用深度学习算法对大量的数据进行学习和训练，从而优化车辆的控制策略，提高车辆的自主控制能力。

在自动驾驶车辆的控制策略研究方面，各大汽车制造商都在积极进行相关的研究工作。

例如，Tesla公司依靠强大的计算机处理能力和精确的视觉感知技术，成功地开展了自动驾驶技术的研究和开发；Google则主要依靠其技术实力和深度学习技术，推动了无人驾驶汽车的发展。

《基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究》篇一一、引言随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，自动驾驶技术已成为当今研究的热点。

自动驾驶决策与控制作为自动驾驶技术的核心，其研究对于提高道路安全、交通效率和驾驶体验具有重要意义。

本文将基于自主学习的方法，对自动驾驶决策与控制进行研究，旨在为自动驾驶技术的发展提供新的思路和方法。

二、自动驾驶决策研究1. 决策系统架构自动驾驶决策系统是整个自动驾驶系统的核心，其架构包括环境感知、决策规划、行为执行等部分。

其中，决策规划部分是本文研究的重点。

在决策系统中，采用自主学习的方法，通过机器学习算法对大量历史数据进行学习和分析，以实现对环境的感知和决策的优化。

2. 决策算法研究针对自动驾驶决策问题，本文提出一种基于强化学习的决策算法。

该算法通过不断试错和奖励机制，使车辆在行驶过程中逐渐学习到最优的驾驶策略。

同时，为了适应不同的道路环境和交通状况，算法采用自适应调整策略，以实现更好的驾驶效果。

三、自动驾驶控制研究1. 控制策略设计自动驾驶控制策略是实现车辆稳定、安全行驶的关键。

本文采用基于模型预测的控制策略，通过建立车辆动力学模型和道路环境模型，实现对车辆行驶轨迹的预测和控制。

同时，为了适应不同的道路状况和驾驶需求，控制策略采用自主学习的方法进行优化。

2. 控制器设计控制器是自动驾驶系统的执行部分，其设计直接影响到车辆的驾驶性能和安全性。

本文采用基于深度学习的控制器设计方法，通过对大量历史数据进行学习，实现对车辆行驶过程中各种复杂情况的自适应处理。

同时，为了实现快速响应和精确控制，控制器采用实时优化的方法进行更新。

四、实验与分析为了验证本文提出的自动驾驶决策与控制方法的可行性和有效性，我们进行了大量的实验和分析。

实验结果表明，基于强化学习的决策算法能够使车辆在行驶过程中逐渐学习到最优的驾驶策略，并适应不同的道路环境和交通状况。

同时，基于模型预测的控制策略和基于深度学习的控制器设计方法能够实现对车辆行驶过程中各种复杂情况的稳定、安全处理。