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自动驾驶车辆的系统架构
2.3.2底盘控制方法
底盘控制方法计算汽车的转向、油门和制动致动器的输入，这些制动器执行由运动规划子系统计算的运动计划，并减轻主要由制动器模型引起的不精确。自动驾驶汽车最常见的底盘控制方法之一是反馈控制。它包括应用控制命令输入，观察硬件输出，并调整未来输入以纠正制动器模型中的错误。
1）自动驾驶汽车的一种应用极其广泛的底盘控制方法是比例积分微分（PID）。
2）自适应PID控制方法
最小方差自适应PID控制的基本思想是：在每个采样周期，以系统偏差的最小方差极小化为性能指标进行系统品质评价，通过引入在线辨识的最小二乘算法估计未知过程参数，依此来计算各采样时刻的自适应PID控制量u(t)。
极点配置自适应PID控制的基本思想是：按照某种优化策略选择期望闭环极点分布，在每个采样周期，通过加权递推最小二乘法显式地估计过程参数，并结合PID控制规律，求得含未知参数q0、q1和q2的系统闭环方程，然后利用系统特征多项式与期望特征多项式的恒等关系即可在线求得PID控制参数，进而求得各时刻控制器输出u(t)。
零极点对消自适应PID控制的基本思想是：当被控过程参数未知时，在每个采样周期，利用加权递推最小二乘算法显式地辨识过程模型，在以PID控制器传递函数中的零极点对消被控过程传递函数中的部分极零点，由此计算出各时刻的PID控制量，以使得闭环系统运行于良好的工作过程。
3）MPC方法和前馈PID控制组合的方法
4）一种基于神经网络的模型预测控制（NMPC）方法，以解决自动驾驶汽车“IARA”方向盘硬件中的延迟问题。他们使用MPC方法，通过预测控制命令输入来减少转向硬件延迟的影响，控制命令输入将根据轨迹及时移动汽车。然而，由于其非线性和延迟，预测IARA转向硬件输出的标准技术并没有很好地发挥作用。然后，他们使用神经网络对IARA的线控转向硬件进行建模，并在N-MPC转向控制方法中使用基于神经的转向模型。
参考文献：《self-driving cars：A survey》
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