原標(biāo)題：無(wú)人駕駛?cè)绾芜M(jìn)行規(guī)劃?無(wú)人駕駛?cè)绾巫晕铱刂?

無(wú)人駕駛汽車的規(guī)劃和自我控制是其實(shí)現(xiàn)自主駕駛的關(guān)鍵技術(shù)。以下是對(duì)這兩個(gè)方面的詳細(xì)解釋：

無(wú)人駕駛的規(guī)劃

無(wú)人駕駛的規(guī)劃主要包括任務(wù)規(guī)劃（也被稱為路徑規(guī)劃或路由規(guī)劃）、行為規(guī)劃和動(dòng)作規(guī)劃。

1. 任務(wù)規(guī)劃：

• 負(fù)責(zé)相對(duì)頂層的路徑規(guī)劃，例如從起點(diǎn)到終點(diǎn)的路徑選擇。

• 可以將當(dāng)前的道路系統(tǒng)處理成有向網(wǎng)絡(luò)圖，這個(gè)圖能夠表示道路和道路之間的連接情況、通行規(guī)則、道路的路寬等各種信息。

• 路徑規(guī)劃問題就變成了在路網(wǎng)圖中，基于某種方法選取最優(yōu)（即損失最?。┑穆窂降倪^程。傳統(tǒng)的算法如迪科斯徹算法（Dijkstra’s Algorithm）和A算法（A Algorithm）主要用于計(jì)算離散圖的最優(yōu)路徑搜索，被用于搜索路網(wǎng)圖中損失最小的路徑。

2. 行為規(guī)劃：

• 有時(shí)也被稱為決策制定，主要任務(wù)是按照任務(wù)規(guī)劃的目標(biāo)和當(dāng)前的局部情況（其他車輛和行人的位置和行為、當(dāng)前的交通規(guī)則等）作出下一步無(wú)人車應(yīng)該執(zhí)行的決策。

• 可以把這一層理解為車輛的副駕駛，依據(jù)目標(biāo)和當(dāng)前的交通情況指揮駕駛員是跟車還是超車，是停車等行人通過還是繞過行人等。

• 一種常見的實(shí)現(xiàn)方法是使用包含大量動(dòng)作短語(yǔ)的復(fù)雜有限狀態(tài)機(jī)（Finite State Machine，F(xiàn)SM）。有限狀態(tài)機(jī)從一個(gè)基礎(chǔ)狀態(tài)出發(fā)，將根據(jù)不同的駕駛場(chǎng)景跳轉(zhuǎn)到不同的動(dòng)作狀態(tài)，將動(dòng)作短語(yǔ)傳遞給下層的動(dòng)作規(guī)劃層。

3. 動(dòng)作規(guī)劃：

• 是規(guī)劃一系列的動(dòng)作以達(dá)到某種目的（比如說規(guī)避障礙物）的處理過程。

• 配置空間是一個(gè)定義了機(jī)器人所有可能配置的集合，它定義了機(jī)器人所能夠運(yùn)動(dòng)的維度。在無(wú)人車的應(yīng)用場(chǎng)景中，初始配置通常是無(wú)人車的當(dāng)前狀態(tài)（當(dāng)前的位置、速度和角速度等），目標(biāo)配置則來(lái)源于動(dòng)作規(guī)劃的上一層——行為規(guī)劃層，而約束條件則是車輛的運(yùn)動(dòng)限制（最大轉(zhuǎn)角幅度、最大加速度等）。

• 動(dòng)作規(guī)劃的方法可以歸納為兩類：組合規(guī)劃方法和基于采樣的規(guī)劃方法。組合方法通過連續(xù)的配置空間找到路徑，而無(wú)需借助近似值；基于采樣的方法由于其概率完整性而被廣泛使用，最常見的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps）、RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）、FMT（Fast-Marching Trees）。

無(wú)人駕駛的自我控制

無(wú)人駕駛汽車的自我控制主要依賴于車輛的縱向控制和橫向控制技術(shù)。

1. 縱向控制：

• 即車輛的驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)控制。

• 巡航控制和緊急制動(dòng)控制都是典型的自動(dòng)駕駛縱向控制案例。

• 這類控制問題可歸結(jié)為對(duì)電機(jī)驅(qū)動(dòng)、發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)和制動(dòng)系統(tǒng)的控制。

• 智能控制策略，如模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化控制等，在縱向控制中也得到廣泛研究和應(yīng)用。

2. 橫向控制：

• 即方向盤角度的調(diào)整以及輪胎力的控制。

• 基于駕駛員模擬的方法，一種策略是使用較簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)力學(xué)模型和駕駛員操縱規(guī)則設(shè)計(jì)控制器；另一策略是用駕駛員操縱過程的數(shù)據(jù)訓(xùn)練控制器獲取控制算法。

• 控制目標(biāo)一般是車中心與路中心線間的偏移量，同時(shí)受舒適性等指標(biāo)約束。

在無(wú)人駕駛汽車的自我控制過程中，還需要考慮反饋控制。反饋控制被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)化控制領(lǐng)域，其中最典型的反饋控制器當(dāng)屬PID控制器（Proportional-Integral-Derivative Controller）。PID控制器的控制原理是基于一個(gè)單純的誤差信號(hào)，這個(gè)誤差信號(hào)由三項(xiàng)構(gòu)成：誤差的比例（Proportion）、誤差的積分（Integral）和誤差的微分（Derivative）。然而，作為純反饋控制器，PID控制器在無(wú)人車控制中卻存在一定的問題，如不能對(duì)延遲建模。為了解決這一問題，可以引入基于模型預(yù)測(cè)的控制方法。

綜上所述，無(wú)人駕駛汽車的規(guī)劃和自我控制是一個(gè)復(fù)雜而精細(xì)的過程，涉及多個(gè)模塊和算法的共同作用。通過不斷的研發(fā)和優(yōu)化，無(wú)人駕駛汽車的規(guī)劃和自我控制技術(shù)將不斷得到完善和提高。