无人驾驶车辆的反馈控制介绍
1.1 无人驾驶车辆
大到类似百度apollo无人车，无人配送车，小到扫地机器人，其实都是无人驾驶车辆。都是一个复杂的软硬件结合系统，其软件算法模块主要包含：感知、定位、轨迹预测、行为决策、运动规划及反馈控制等。在这里介绍和补充的是反馈控制部分。
1.2 横向控制和纵向控制
反馈控制是无人车 最底层 的软件算法模块，包括：
横向控制，主要用于车辆方向盘的控制
纵向控制，主要用于车辆油门、刹车的控制
两者协同工作以使无人车按照预定的参考轨迹行驶，其中，横向控制根据上层运动规划输出的 路径、曲率 等信息进行跟踪控制，以减少跟踪误差，同时保证车辆行驶的 稳定性和舒适性。
1.3 横向控制
根据横向控制使用车辆模型的不同，可以将其分为两种类型，包括：
无模型的横向控制方法
基于模型的横向控制方法
1.3.1 无模型横向控制
无模型的横向控制即传统的pid控制算法，将车辆当前的路径跟踪偏差作为输入量，对跟踪偏差进行比例（proportion）、积分（integration）和微分（differentiation）控制得到转向控制量。
但该算法由于没有考虑车辆本身的特性，因此算法对外界干扰的鲁棒性较差，无法满足车辆在高速行驶过程中的有效控制。
1.3.2 基于模型横向控制
而其中基于模型的方法又可分为：
基于车辆 运动学模型 的横向控制方法
基于车辆 动力学模型 的横向控制方法
因此，将主要介绍包括：
基于车辆运动学模型的纯跟踪控制（pure pursuit）算法
后轮反馈控制（rear wheel feedback）
前轮反馈控制（front wheel feedback）算法
基于车辆动力学模型的线性二次型调节器（linear quadratic regulator，lqr）控制算法
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1.3.2 基于模型横向控制
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