携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第6天。
#控制模块简介 控制模块的作用是根据规划(planning模块)生成的轨迹，计算出汽车的油门，刹车和方向盘信号，控制汽车按照规定的轨迹行驶。 控制输入： Chassis(车辆状态信息), LocalizationEstimate(位置信息), ADCTrajectory(planning模块规划的轨迹) 控制输出：纵向控制（油门，刹车，档位） 横向控制（方向盘）
控制基于模型，可将车辆分为运动学建模和动力学建模。运动学模型相对简单，将汽车看为刚体，动力学模型相对复杂，基于车体受力状态来推导运动方程。动力学模型也可进一步分解为纵向动力学模型和横向动力学模型。具体可参考下面这个链接：车辆建模
控制算法
PID算法
经典控制算法，一般用于纵向控制。由比例(P)，积分(I)，微分(D)单元组成。
LQR（MPC）
最优控制经典算法，基于车辆横向动力学算法，用于横向控制。
Apollo控制模块
Apollo纵向控制
坡度补偿：在有坡度时对刹车和油门进行补充。
标定工具：modules/tools/vehicles_calibration
Control模块的目录结构如下：
├── BUILD // bazel编译文件
├── common // PID和控制器的具体实现 --- 算法具体实现
├── conf // 配置文件 --- 配置文件
├── control_component.cc // 模块入口
├── control_component.h
├── control_component_test.cc
├── controller // 控制器 --- 具体的控制器实现
├── dag // dag依赖
├── integration_tests // 测试
├── launch // launch加载
├── proto // protobuf文件，主要是各个控制器的配置数据结构
├── testdata // 测试数据
└── tools // 工具类
作业
1 遇到长下坡，PID调节是否会和人一样“不能长时间踩踏板”？ 答：会，因为PID时基于误差进行调节，若想解决该问题，可以把误差阈值调高，同时取消PID的积分环节，这样就可以防止PID一直给出刹车指令。 2 高速和低速的PID是否应该一致？为什么？ 答：不应该一致，因为高速情况下车辆的动力学特性会发生改变，相当于被控对象发生了变化，所以也应该调整相应的参数。
预测模块基本概念
定义：接收原始感知/定位/地图信息，对无人车周围的障碍物未来n秒的行为轨迹进行预测，指导无人车下一步的运动轨迹
难点：
- 上游输入的局限性
- 交通参与者的不可预测性
- 具体路线行驶的不可预测性 责任边界： 将常规的交通状况纳入考虑范畴，同时主要预测大动作。
流程概览
step1：预处理（把障碍物信息综合整理为算法能够理解的内容） 将障碍物投影到高敬地图 首先使用分段树粗略找出障碍物附近的车道 ，详见AABOXKDTREE2D（）。判断障碍物的坐标是否在粗筛出的车道上，详见SetCurrentLanes（）。同时也会找出障碍物附近五米的车道。最后以车道id为索引建立类ObstacleCluster。 忽略一部分不重要的障碍物 需要注意的障碍物有：车道附近(2m)的行人、车辆前方80m内，左右6m范围内的障碍物、交叉路口障碍物。 生成障碍物可能选择的动作 先搜索所在车道可能的车道序列，再搜索附近车道的所有可能序列。 选择要注意的障碍物 等级分为：ignore，normal和caution，详见AssignCautionLevel。
step2:评价器（评估障碍物会执行各种动作的可能性） evaluator用于评估障碍物在动作空间的可能性，大部分都是深度学习模型，有少量的基于规则的模型。
step3:轨迹生成器（类似后处理，将障碍物的动作细化为运动轨迹） 一共有三类predictor：FreeMovePredictor、LanceSequencePredictor和MoveSequencePredictor。 FreeMovePredictor主要预测不在路上所有类型的障碍物以及行人行为，通过运动学进行推断，可信度较低。 LaneSequencePredictor分析在车道线上车辆类型障碍物(normal级别)未来的行为。纵向：固定车速推进；横向：
MoveSequencePredictor分析在车道线上车辆类型障碍物(caution级别)未来的行为。本质是多项式拟合，希望用一个光滑的曲线链接始末点，同时满足一些额外的限制，如加速度等。可以细分为纵向和横向。纵向处理需要满足的约束有初始位置，初始速度，初始加速度，终末位置，终末速度共5个，因此至少需要一个四阶多项式拟合；横向处理需要满足的约束有初始位置，初始速度，终末位置，终末速度。需要一个三阶多项式拟合。
Apollo相关代码
详见APOLLO/modules/Prediction。 PredictionComponent::Proc()调用PredictionEndToEndProc() PredictionEndToEndProc()调用Onperception()
