汽车智能技术与应用 课件 第5、6章 无人驾驶决策与控制、底盘线控系统.pptx

汽车智能技术与应用

第五章 无人驾驶决策与控制

学习目标能够说出无人驾驶汽车驾驶行为预测的技术原理能够解释自由度力学模型的作用与原理能够说出无人驾驶汽车横向控制的工作原理与方法能够说出无人驾驶汽车纵向控制的工作原理与方法

2775.1 汽车驾驶行为预测

5.1汽车驾驶行为预测5

5.1汽车驾驶行为预测行为决策系统是一个狭义的决策系统，它根据感知层输出的信息合理地决定当前车辆的行为，并根据不同的行为确定轨迹规划约束，引导轨迹规划模块规划出合适的路径、速度以及其他信息发送到控制层，运动控制系统接收来自决策规划层的指令并控制车辆。广义决策系统的输出是运动控制信息，自动驾驶车辆行为决策系统的上层是感知层，请说说其上层输入包括哪些信息？6

5.1汽车驾驶行为预测无人驾驶汽车的行为决策是基于环境感知和导航子系统的信息输出。这包括选择哪条车道，是换车道，是跟车，是绕行，还是停车。车辆控制是指对转向、驾驶和制动的控制（包括车辆侧向、纵向、垂直等方向的控制子系统,如TCS、ESC、ABS等），执行规划和决策模块，发出所需的车速和所需的方向盘转角，还包括转向灯、喇叭、车窗、仪表等车身电器的控制信号转向灯、喇叭、门窗、仪表等电器。收集的信息不仅包括车辆本身的当前位置、速度、方向和车道，还包括与感知相关的所有重要障碍物的信息和在车辆一定距离内预测的轨迹，以确定车辆的驾驶策略，主要包括预测算法、行为规划和行为规划。请说说预测模块的工作原理请说说行为规划模块的工作原理请说说行为规划模块的工作原理7

5.1汽车驾驶行为预测?无人驾驶汽车行为决策方法主要是基于规则和学习算法的。1.基于规则的行为决策基于规则的行为决策，即划分无人驾驶车辆的行为，建立基于驾驶规则、知识、经验、交通规则等的行为规则库，根据不同的环境信息划分车辆状态，并根据规则逻辑确定车辆行为的代表方法是有限状态机方法。有限状态机是离散输入输出系统的数学模型，状态、事件、转换和动作是有限状态机的四个元素。有限状态机的核心在于状态分解。根据状态分解的连接逻辑，将其分为串联、并联和混合三种结构。请说说串联结构技术特征有哪些？请说说并联结构技术特征有哪些？请说说混合结构技术特征有哪些？8

5.1汽车驾驶行为预测?2.基于学习算法的行为决策基于学习算法的行为决策，即环境样本的自学习，数据驱动的规则库建立，使用不同的学习方法和网络结构，基于不同的环境信息直接进行行为匹配，并将决策行为方法输出到各种机器学习方法中，如深度学习相关方法和决策树等具有代表性。9

5.1汽车驾驶行为预测?（1）深度学习法10

5.1汽车驾驶行为预测基于深度学习法的行为决策典型应用是百度的无人驾驶汽车，百度的端到端系统实现了对车辆的纵向和横向控制：纵向控制采用叠加卷积长期记忆深度学习模型提取帧序列图像中的时空特征信息，实现特征映射到纵向控制指令；横向控制采用CNN深度学习模型，它直接从单个前视相机的图像计算横向控制的曲率。该模型着重于视觉特征的提取、时序规律的发现和行为映射。11

5.1汽车驾驶行为预测?（2）机器学习方法除了基于学习的决策方法外，决策系统中还使用了许多机器学习方法。决策树方法是机器学习理论中具有代表性的方法。请说说行为决策树法的原理与技术特征有哪些？12

2865.2 自由度力学模型

5.2自由度力学模型?请根据无人驾驶汽车控制系统的体系结构说明其工作原理14

5.2自由度力学模型?自动驾驶车辆主要由基础平台、主控、运动控制、环境感知、自主导航等系统组成。请分别说出各组成部分的作用15

5.2自由度力学模型两自由度车辆模型简化并假定了车辆动力学系统，这个假设简化了分析过程，同时保留了车辆最基本的动态特性，被广泛应用于车辆动力学研究和车辆控制。线性二自由度车辆模型建立了描述车辆横摆角速度和质心滑移角的状态方程，结合车辆的纵向速度和轮胎滑移特性来描述车辆的基本特性。请说明线性二自由度车辆模型的基本原理车辆数学模型是描述车辆系统状态信息或能量传递规律的数学表达式，根据模型建立的力学方法，可大致分为牛顿力学模型、拉格朗日第一或第二方程建立的模型和多刚体动力学模型等。其中，基于牛顿力学的模型最常见。16

5.2自由度力学模型17

5.2自由度力学模型前馈控制器本质上是一个模型匹配问题。理想的转向特性是车辆质心侧滑角为0，车辆质心横摆角速度和加速度响应为一阶特性。反馈控制器是为了保证系统的鲁棒性。由于前馈控制器可以独立地补偿车速的变化，因此在反馈控制中只需考虑车辆参数摄动引起的系统稳定性和性能变化。18

5.2自由度力学模型车辆坐标系是指车辆上的动态坐标系。如图所示，车辆的运动通常用这个坐标系来描述。XO