自动驾驶的控制模型有哪些
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简述信息一览：
Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解
1、LQR算法的核心推导LQR算法通过寻找状态空间模型中的最优控制器，旨在最小化代价函数。其关键步骤包括构建状态转移矩阵，设计代价函数，特别是权重矩阵的选择，反映了速度变化对控制响应的重要性。 Apollo中的LQR实现在Apollo中，LatController类继承自Controller，其中Init（）函数初始化了所有必要的组件。
基于运动学的MPC控制
简介 MPC（模型预测控制）是一种强大的最优化控制方法，它在众多领域中展现了卓越性能，包括自动驾驶在内。其核心在于预测未来状态并优化控制策略。让我们深入理解它的核心要素： 基础构造 在MPC的世界里，模型至关重要。
GPT能为自动驾驶带来什么?毫末给出了答案
1、毫末基于GPT技术的探索，毫末衍生出服务于业界的能力和新的商业模式，即向业界开放DriveGPT的能力，4月11日开放单帧自动标注服务，可降低标注成本，之后还将陆续开放驾驶行为验证、困难场景脱困等功能。 DriveGPT 背后的支持 事实上，DriveGPT 雪湖·海若的训练和落地，离不开算力的支持。
2、毫末在大模型训练框架的基础上，与火山引擎共同建立了全套训练保障框架，通过训练保障框架，毫末实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数月没有任何非正常中断，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。 二是弹性调度资源的升级。
3、毫末将会通过 DriveGPT，覆盖更多自动驾驶场景的研发，给高速 NOH，城市巡航、驾驶捷径推荐、智能陪练、场景脱困等带去突破。顾维灏还把目光望向了更遥远的地方：「我们希望能够抵达自动驾驶的终极场景：无人驾驶。」在这个瞬间，我们似乎离完全自动驾驶更近了一步。
自动驾驶技术基本知识介绍
1、自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。
2、自动驾驶技术是一种无需人工干预即可感知周围环境和导航的车辆技术。它利用雷达、激光、超声波、GPS、里程计和计算机视觉等多种技术来感知周围环境，并通过先进的计算和控制系统来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。美国汽车工程师协会（SAE）将自动驾驶划分为0至5共六级。
3、室外定位技术是实现自动驾驶定位的关键技术，V2X技术如V2V、V2I、V2N和V2P，各自扮演着不同的角色。V2V通过车载组网技术，车辆之间信息实时交流，V2I则连接车辆与路旁设施，获取行驶安全所需信息，V2N连接云端，实现云端与车辆的无缝对接，而V2P则关注行人安全，通过手机等设备实现车与行人之间的信息交互。
4、识别技术 和人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有它自己的眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。 我们眼睛的主要构成部分是眼球，通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦距来获得实像。那自动驾驶的眼睛是由什么构成的呢？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等。
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