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自動(dòng)駕駛橫向與縱向控制模塊各有什么作用?

智駕最前沿 ? 來源:智駕最前沿 ? 2026-04-05 10:01 ? 次閱讀
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[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]在自動(dòng)駕駛的技術(shù)架構(gòu)中,如果將感知系統(tǒng)比作車輛的眼睛,將規(guī)劃決策比作大腦,那么控制模塊則毫無疑問是車輛的“手腳”。這一模塊的職責(zé)是將大腦生成的駕駛指令轉(zhuǎn)化為具體的物理動(dòng)作,確保車輛在復(fù)雜的物理世界中能夠精準(zhǔn)、平穩(wěn)、安全地按照預(yù)定軌跡行駛??刂颇K的工作其實(shí)可以拆解為縱向控制和橫向控制兩個(gè)核心維度,縱向控制負(fù)責(zé)管理車輛的行駛速度和前后距離,而橫向控制則負(fù)責(zé)掌控方向盤的轉(zhuǎn)向角度。這兩個(gè)維度并不是孤立存在的,它們在執(zhí)行層的緊密配合,直接決定了自動(dòng)駕駛汽車的駕駛質(zhì)感和安全上限。

縱向控制的作用

縱向控制的最基本任務(wù)是實(shí)現(xiàn)對車輛速度的精確調(diào)節(jié),這涵蓋了從靜止啟動(dòng)、巡航行駛到緊急制動(dòng)的全過程。在自動(dòng)駕駛的日常場景中,縱向控制模塊需要實(shí)時(shí)接收規(guī)劃層下發(fā)的期望速度和期望加速度,并通過算法調(diào)節(jié)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的扭矩輸出以及制動(dòng)系統(tǒng)的壓力分配。為了實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的跟車,控制系統(tǒng)會(huì)引入時(shí)距(THW)和碰撞時(shí)間(TTC)作為安全約束指標(biāo),確保在本車與前車之間維持一個(gè)動(dòng)態(tài)的安全緩沖區(qū)。

縱向控制面臨的最大挑戰(zhàn)在于車輛動(dòng)力學(xué)特性的非線性,不同車速下的空氣阻力、坡道帶來的重力分量、甚至輪胎氣壓的細(xì)微變化,都會(huì)改變車輛對控制指令的響應(yīng)。為了解決這一問題,現(xiàn)在的控制算法會(huì)采用前饋控制與反饋控制相結(jié)合的策略。前饋控制基于預(yù)先建立的車輛動(dòng)力學(xué)模型,根據(jù)期望加速度計(jì)算出一個(gè)理論上的驅(qū)動(dòng)力;而反饋控制(通常采用比例-積分-微分,即PID算法及其變種)則根據(jù)實(shí)際車速與目標(biāo)車速的偏差進(jìn)行實(shí)時(shí)微調(diào),以消除模型不精確帶來的誤差。此外,針對制動(dòng)系統(tǒng)存在的物理響應(yīng)滯后,控制模塊需要引入延時(shí)補(bǔ)償策略,通過狀態(tài)預(yù)測提前下達(dá)壓力指令,從而縮短剎車距離。

乘坐舒適性是縱向控制的另一個(gè)重要考量維度。在自動(dòng)駕駛中,衡量舒適性的關(guān)鍵指標(biāo)是加加速度,即加速度的變化率。如果控制模塊輸出的加速度指令過于突兀,乘客就會(huì)感到明顯的頓挫或“點(diǎn)頭”現(xiàn)象。為了模擬老司機(jī)的風(fēng)格,百度Apollo等主流自動(dòng)駕駛框架會(huì)在速度規(guī)劃中加入非線性優(yōu)化算法,通過懲罰加加速度的劇烈波動(dòng)來實(shí)現(xiàn)平滑的動(dòng)力切換。在制動(dòng)階段,系統(tǒng)還會(huì)配合防抱死制動(dòng)系統(tǒng)(ABS),將輪胎的滑移率嚴(yán)格控制在20%左右的理想?yún)^(qū)間,以保證在獲得最大制動(dòng)力的同時(shí),依然維持車輛的縱向穩(wěn)定性。

縱向控制關(guān)鍵任務(wù) 核心實(shí)現(xiàn)目標(biāo) 關(guān)聯(lián)傳感器與執(zhí)行器
巡航速度控制 維持恒定車速,消除路面阻力干擾 電機(jī)控制器、發(fā)動(dòng)機(jī)ECU
跟車距離管理 動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)車間距,平衡效率與安全性 毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)
平順性優(yōu)化 限制加加速度,提供擬人化駕駛感受 慣性測量單元(IMU)
緊急制動(dòng)(AEB) 在危急情況下迅速建立制動(dòng)壓力 線控制動(dòng)系統(tǒng)(iBooster/EMB)

橫向控制的作用

橫向控制的職責(zé)是引導(dǎo)車輛沿著規(guī)劃的幾何路徑行駛,其本質(zhì)是消除車輛當(dāng)前位姿與參考路徑之間的偏差。這種偏差由橫向距離誤差和航向角誤差兩部分組成。橫向控制模塊需要根據(jù)當(dāng)前的車輛速度、航向和位置,計(jì)算出最合適的轉(zhuǎn)向指令,并發(fā)送給電子動(dòng)力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(EPS)。在算法演進(jìn)的過程中,橫向控制經(jīng)歷了幾何模型到動(dòng)力學(xué)模型的轉(zhuǎn)變,以適應(yīng)從低速園區(qū)到高速公路的全場景需求。

低速工況下,車輛被簡化為運(yùn)動(dòng)學(xué)自行車模型,這種模型假設(shè)車輛沒有側(cè)滑,轉(zhuǎn)向完全由幾何關(guān)系決定。純追蹤(Pure Pursuit)算法便是其中的代表,它在參考路徑上尋找一個(gè)前視點(diǎn),通過計(jì)算圓弧路徑來實(shí)現(xiàn)路徑跟隨。然而,當(dāng)車速升高時(shí),輪胎側(cè)偏特性的影響變得不可忽略。此時(shí),Stanley算法或基于二自由度動(dòng)力學(xué)模型的控制策略則表現(xiàn)更優(yōu),它們能夠補(bǔ)償由于高速過彎產(chǎn)生的離心力導(dǎo)致的路徑偏移。對于更高精度的需求,線性二次型調(diào)節(jié)器(LQR)和模型預(yù)測控制(MPC)則通過建立復(fù)雜的狀態(tài)空間方程,不僅最小化當(dāng)前的跟蹤誤差,還兼顧轉(zhuǎn)向能量消耗和未來的偏差走勢。

橫向控制的性能表現(xiàn)受到執(zhí)行器物理特性的制約。像是轉(zhuǎn)向電機(jī)的響應(yīng)頻率、轉(zhuǎn)向柱的摩擦力以及傳感器的測量抖動(dòng),都可能導(dǎo)致方向盤在行駛中出現(xiàn)高頻擺動(dòng)。為了應(yīng)對這些問題,控制模塊需要引入高確定性的時(shí)間同步協(xié)議,將指令執(zhí)行的抖動(dòng)控制在微秒級。同時(shí),算法還需要具備對路面附著系數(shù)的估計(jì)能力,在濕滑或冰雪路面上主動(dòng)減小轉(zhuǎn)向增益,防止車輛發(fā)生側(cè)滑失控。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中,橫向控制不再是機(jī)械地跟隨線條,而是需要根據(jù)環(huán)境曲率的變化,動(dòng)態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)向的“柔順度”,從而在彎道中提供穩(wěn)健的循跡感。

橫向控制算法 主要特點(diǎn) 典型應(yīng)用場景
純追蹤算法 邏輯簡單,依賴前視距離,低速穩(wěn)定 自動(dòng)泊車、低速物流車
Stanley算法 考慮前輪偏差,高速魯棒性較好 車道保持輔助(LKA)
LQR算法 綜合多狀態(tài)變量,優(yōu)化全局偏差代價(jià) 高速公路領(lǐng)航駕駛
MPC算法 具備前瞻性,支持復(fù)雜約束優(yōu)化 緊急避障、極限過彎

橫縱向耦合與物理極限下的底盤執(zhí)行冗余

在真實(shí)的交通場景中,車輛的橫向運(yùn)動(dòng)和縱向運(yùn)動(dòng)是通過輪胎與地面的摩擦力耦合在一起的。根據(jù)摩擦圓理論,一個(gè)輪胎能夠提供的總附著力是恒定的,這意味著如果縱向驅(qū)動(dòng)力占據(jù)了過多的抓地力,車輛在轉(zhuǎn)向時(shí)能夠利用的側(cè)向力就會(huì)相應(yīng)減少。因此,高階自動(dòng)駕駛控制模塊必須具備橫縱向耦合控制的能力。如在高速進(jìn)入大曲率彎道時(shí),控制系統(tǒng)需要主動(dòng)降低縱向速度,為橫向轉(zhuǎn)向留出足夠的附著力裕量,避免車輛因推頭而偏離軌跡。這種耦合不僅體現(xiàn)在算法層面,也體現(xiàn)在規(guī)劃模塊傳遞給控制模塊的多維軌跡信息中,這些信息會(huì)包含每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的坐標(biāo)、航向、車速以及期望曲率。

線控底盤技術(shù)(X-by-Wire)是實(shí)現(xiàn)這些復(fù)雜控制策略的物質(zhì)基礎(chǔ)。線控轉(zhuǎn)向(SBW)和線控制動(dòng)(iBooster/EPB)取消了傳統(tǒng)的機(jī)械連接,代之以電信號傳輸,這使得控制模塊能夠以更快的響應(yīng)速度直接干預(yù)底盤動(dòng)作。線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)傳動(dòng)比的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié),在低速時(shí)減少轉(zhuǎn)向圈數(shù),在高速時(shí)增加轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性,甚至能通過模擬回正力矩為算法提供更細(xì)膩的反饋。為了確保系統(tǒng)在執(zhí)行端萬無一失,線控底盤會(huì)配備冗余的控制器電源。在自動(dòng)駕駛L3級及以上標(biāo)準(zhǔn)中,系統(tǒng)必須滿足極高的失效率要求(如FIT10標(biāo)準(zhǔn)),即在極長時(shí)間運(yùn)行中僅允許極低概率的故障發(fā)生。

最后的話

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展,自動(dòng)駕駛控制模塊正朝著更加集成化和擬人化的方向發(fā)展。底盤域控制器的出現(xiàn),橫向、縱向以及垂向控制(主動(dòng)懸架)將深度融合,通過統(tǒng)一的算力平臺實(shí)時(shí)優(yōu)化車輛的姿態(tài)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法也正被引入控制領(lǐng)域,通過學(xué)習(xí)人類駕駛員在復(fù)雜路況下的處理方式,使自動(dòng)駕駛車輛在極端工況下也能表現(xiàn)出更加從容、自然的駕駛風(fēng)格。

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