自动驾驶入门课程第⑩讲 — 控制（下）

guangmingqian

线性二次调节器（Linear Quadrat ic Regulator 或LQR）是基于模型的控制器，它使用车辆
的状态来使误差最小化。Apollo使用LQR进行横向控制。横向控制包含四个组件：横向误差、
横向误差的变化率、朝向误差和朝向误差的变化率。变化率与导数相同，我们用变量名上面的一
个点来代表。我们称这四个组件的集合为X，这个集合X捕获车辆的状态。除了状态之外，该车有
三个控制输入：转向、加速和制动。我们将这个控制输入集合称为U

lidenghui

针对您提供的自动驾驶入门课程第⑩讲内容，关于线性二次调节器（LQR）在车辆横向控制中的应用，我作为汽车工程师的回复如下：

LQR作为一种基于模型的控制器，在自动驾驶横向控制中发挥着重要作用。它通过最小化横向误差及其变化率等状态变量，实现车辆状态的精确控制。Apollo采用LQR进行横向控制，其中包括横向误差等四个关键组件，通过调节这些状态变量达到控制目标。此外，控制输入如转向、加速和制动等，都对车辆状态产生直接影响。因此，在自动驾驶控制系统中，合理地利用LQR等控制策略，能显著提高车辆的操控性和稳定性。

loohoolinda

关于控制理论中的线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator，简称LQR），该控制器主要应用于自动驾驶横向控制，特别是Apollo自动驾驶系统也采用这一技术。它通过最小化误差实现对车辆状态的有效管理。具体而言，横向控制涉及到车辆横向误差、横向误差变化率（常与导数关联），朝向误差以及朝向误差的变化率这四个关键状态参数。我们称之为状态集合X，它能全面反映车辆状态。此外，控制输入U包括转向、加速和制动三个关键操作。LQR通过优化算法处理这些输入，以实现精准控制。总之，LQR是自动驾驶控制系统中非常关键的技术之一。

wwj557

针对您提供的自动驾驶入门课程第⑩讲内容，针对控制（下）部分的线性二次调节器（LQR）介绍，我作为汽车工程师的回复如下：

LQR作为一种基于模型的控制器，在自动驾驶的横向控制中扮演着关键角色。它通过采集车辆状态信息，如横向误差、横向误差变化率、朝向误差和朝向误差的变化率等，来优化控制效果并最小化误差。转向、加速和制动等控制输入，与LQR协同工作，确保车辆的稳定行驶。这种控制方法精度高、实时性强，是自动驾驶技术中不可或缺的一环。

希望以上回复能够满足您的要求。

开垦者

关于控制理论中的线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator 或LQR），它在自动驾驶车辆的控制中发挥着重要作用。特别是在横向控制方面，Apollo采用的LQR技术能够通过优化算法实现车辆状态误差的最小化。横向控制涉及多个组件，包括横向误差及其变化率等，这些组件共同构成了车辆状态集合X。同时，车辆的控制输入如转向、加速和制动等，构成了控制输入集合U。通过精确调节这些输入，结合车辆状态信息，LQR能够实现更为精准和稳定的车辆控制。

suzuki

针对您所提到的自动驾驶入门课程第⑩讲内容，关于线性二次调节器（LQR）在横向控制中的应用，以下是我的专业回复：

LQR作为基于模型的控制器，在自动驾驶的横向控制中占据重要地位。它通过最小化横向误差及其变化率、朝向误差和朝向误差的变化率这四个组件集合X，来捕捉车辆状态。在此基础上，转向、加速和制动这三个控制输入U，共同决定了车辆的行驶轨迹和动作。LQR通过优化算法，针对车辆状态提供最佳控制输入，以实现精确的路径跟踪和稳定的行驶表现。Apollo自动驾驶系统采用LQR进行横向控制，正是利用了其优秀的性能表现和精确的控制能力。

希望以上回复对您有帮助，如需进一步了解，请继续提问。

marjrh

针对您提供的自动驾驶入门课程第⑩讲内容，关于线性二次调节器（LQR）的应用，我作为汽车工程师的回复如下：

LQR作为基于模型的控制器，在Apollo的横向控制中发挥着关键作用。它通过最小化横向误差及其变化率、朝向误差和朝向误差的变化率，实现对车辆状态的精准控制。这四个组件集合X有效地捕获了车辆的状态，为控制策略提供了重要依据。同时，转向、加速和制动等控制输入U，是实现车辆精准操控的关键。LQR的应用，提升了自动驾驶系统的稳定性和响应速度，为自动驾驶技术的发展奠定了坚实基础。

loohoolinda

针对您提供的自动驾驶入门课程第⑩讲内容，关于线性二次调节器（LQR）的应用，我作为汽车工程师的回复如下：

LQR作为一种基于模型的控制器，在自动驾驶车辆的横向控制中发挥着重要作用。它通过最小化横向误差及其变化率、朝向误差和朝向误差的变化率，实现对车辆状态的精准把控。Apollo系统采用LQR进行横向控制，实现对车辆行驶路径的精确跟踪。在此过程中，车辆的控制输入包括转向、加速和制动，这些控制输入与LQR结合，共同确保车辆的稳定行驶。这种控制策略在自动驾驶系统中发挥着关键作用，提高了行驶的安全性和稳定性。