进阶课程㉘丨Apollo控制技术详解——基于模型的控制方法.pdf

基于模型的控制方法在自动驾驶中的应用 本文主要介绍了基于模型的控制方法在自动驾驶中的应用，包括模型建立、系统辨识、控制器设计和参数调优四个部分。模型建立是指对汽车的运动学模型和动力学模型的建立，运动学模型是一种几何模型，而动力学模型考虑了力矩和扭矩平衡。系统辨识的目的是确定模型中的未知参数的值，可以使用白盒、灰盒和黑盒方法。控制器设计包括滤波器设计、控制器设计和观察器设计等。参数调优是通过调整模型参数来满足性能要求的过程。 一、模型建立 模型建立是基于模型的控制方法的第一步，包括运动学模型和动力学模型两个部分。运动学模型是一种几何模型，考虑了汽车的运动学特性，而动力学模型考虑了力矩和扭矩平衡。建立模型的目的是为了描述汽车的运动特性，以便于控制器的设计。 二、系统辨识 系统辨识是指确定模型中的未知参数的值的过程。系统辨识可以使用白盒、灰盒和黑盒方法。白盒方法是指基于第一原理的模型结构，可以由测量数据估计模型的参数。灰盒方法是用于只有部分模型结构可知，通过数据重建的方法来获取模型的其它部分的方法。黑盒方法是指模型结构和参数都在未知的情况下，只能通过输入输出数据来估计的方法。 三、控制器设计 控制器设计是基于模型的控制方法的第三步，包括滤波器设计、控制器设计和观察器设计等。滤波器可以分为线性和非线性，数字滤波或者模拟信号滤波，离散滤波或者连续滤波等。控制器设计的目的是为了满足性能要求，需要考虑频域信号处理和时域信号处理等方面。 四、参数调优 参数调优是基于模型的控制方法的最后一步，通过调整模型参数来满足性能要求的过程。参数调优可以使用基于学习的方法，如基于神经网络的方法等。参数调优的目的是为了使模型更好地描述汽车的运动特性，以便于控制器的设计。 基于模型的控制方法在自动驾驶中的应用包括模型建立、系统辨识、控制器设计和参数调优四个部分。这些部分都是相互关联的，需要综合考虑汽车的运动学特性、力矩和扭矩平衡、频域信号处理和时域信号处理等方面。