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文章目录
前言
控制算法
控制标定
控制协议
控制代码
控制调试
控制评价
总结
前言
见《自动驾驶学习笔记（十九）——Planning模块》
见《自动驾驶学习笔记（二十）——Planning算法》
见《自动驾驶学习笔记（二十一）——自动泊车系统》
见《自动驾驶学习笔记（二十二）——自动泊车算法》
见《自动驾驶学习笔记（二十三）——车辆控制模型》
自动驾驶中的控制模块，通过操作车上的油门、刹车和方向盘，让车辆达到目标的速度、航向和位置。主要包括横纵向控制、动力学标定表和CAN总线协议等若干部分，示例如下：
控制算法
横纵向控制的总体流程，示例如下：
横纵向控制常用的算法有如下三种，示例如下：
上述算法的具体介绍参见见《自动驾驶学习笔记（九）——车辆控制》
控制标定
如果被控车辆的底盘含有ADAS控制器（统管油门和刹车踏板），它只要获得一个加速度指令即可。如果车上没有ADAS控制器，就要把加速度进一步换算成油门和制动踏板的行程，该计算过程需要用到一个动力学标定表。
动力学标定表一般通过车辆云标定来获取，是通过采集车辆底盘油门踏板量刹车踏板量、车辆速度、加速度作为车辆纵向动力模型的输入，通过机器学习的方式，生成相应车辆的踏板标定表生成的标定表数据量大，精度高，能提高车辆的控制精度。开发好的油门标定表和制定标定表，示例如下：
上述动力学标定表通过一个查表函数的调用：
Throttle_cmd or Brake_cmd = f(vx ,ax );
控制协议
CANBus是车辆底盘和自动驾驶软件之间的桥梁，主要作用是反馈车当前的状态(航向，角度，速度等信息)至Apollo的上层软件模块，并且发送控制命令到车线控底盘。Apollo中集成了多款车的CAN总线协议，示例如下：
控制代码
Apollo中控制模块代码的执行流程，示例如下：
控制调试
控制模块的开发高度依赖于车辆底盘的具体参数，DreamView的SimContrl功能中暂时还没有集成，所以只能基于实车进行调试验证。但是Apollo提供了远程实时访问的功能，同时也提供了播包的功能，都可以通过DreamView的PnC Monitor功能进行信号分析，示例如下：
控制评价
控制模块的开发的好与不好，可以通过这些指标进行评价：精确性(Steady State Error)、稳定性(Stability, Overshoot)、快速性(Rise time, Peak time)、鲁棒性(Robust)、成本，能耗，时延等等。
总结
以上就是本人在学习自动驾驶时，对所学课程的一些梳理和总结。后续还会分享另更多自动驾驶相关知识，欢迎评论区留言、点赞、收藏和关注，这些鼓励和支持都将成文本人持续分享的动力。
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