LQR控制器汽车自动驾驶

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简述信息一览：

• 1、汽车悬架系统的历史
• 2、基于运动学的MPC控制
• 3、Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解

汽车悬架系统的历史

汽车悬架控制系统发展概述 前言 悬架依据其可控性可以分为不可控的被动悬架和可控的智能悬架两大类。在多变环境或性能要求高且影响因素复杂的情况下，被动悬架难以满足期望的性能要求；而智能悬架能够对行驶路面、汽车的工况和载荷等状况进行监测，进而控制悬架本身特性及工作状态，使汽车的整体行驶性能达到最佳。

后来，麦弗逊跳槽到福特，1950年福特在英国的子公司生产的两款车，是世界上首次使用麦弗逊悬架的商品车。实践证明这种悬挂形式构造简单，占用空间小，而且操纵性很好。后来麦弗逊跳槽到福特，世界上第一辆装配麦弗逊式独立悬架的商品车就诞生在了福特英国公司，以其名字命名的麦弗逊式悬挂也由此诞生。

上世纪90年代，国内开始少量使用空气悬架系统，主要应用于高档豪华客车。其主要方式为进口空气悬架底盘装车使用，如北方车辆制造厂、厦门金龙联合汽车公司等客车厂。同时，也有一些外资企业在中国进行空气悬架的销售，如美国的Neway公司、德国的SAF公司等。

自发明之日起，麦弗逊式独立悬架一直沿用至今，不过其结构已发展成为如今可以带横向稳定杆甚至副车架的复杂系统。这种悬架之所以能得到广泛的应用，原因就在于它的结构非常紧凑，占用空间不大，并且制造成本也不高。

时间回溯到1957年，Bose公司的创始人AmarG.Bose博士在那一年为自己买了一部***用空气息架的Pontiac轿车，他非常喜欢这部新车，之后便对汽车悬架系统产生了兴趣。后来Bose博士又选中了一款并不在美国市场上销售的雪铁龙轿车，他装备了第一代液压主动悬挂。

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。

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。

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