纵向控制中的加速度平滑
📚 共计 30 章节
01
加速度平滑概述
为什么需要加速度平滑？顿挫感、晕车、机械磨损等典型问题
基础概念
动机
02
数学基础：加速度与加加速度
加速度、加加速度(Jerk)的定义与关系
数学
运动学
03
S曲线 vs 梯形曲线
对比分析：平滑性、冲击度与执行效率
规划
曲线
04
滤波器基本原理
低通滤波、移动平均滤波的核心思想
滤波
信号处理
05
一阶低通滤波器设计
设计与实现，参数对平滑的影响
滤波器
实现
06
二阶低通滤波器设计
二阶系统的设计与频率响应
滤波器
高阶
07
卡尔曼滤波应用
卡尔曼滤波在加速度平滑中的实践
状态估计
滤波
08
限幅滤波与中值滤波
抗脉冲干扰，保留边缘的平滑方法
非线性
鲁棒
09
基于S曲线的速度规划
规划层方法：S曲线生成与约束
规划
S曲线
10
基于Jerk约束的轨迹生成
加加速度有界的最优轨迹
轨迹
约束
11
时间弹性带算法(TEB)
TEB中的加速度平滑与实时优化
规划
优化
12
MPC中的加速度约束
模型预测控制处理加速度极限
MPC
控制
13
PID加速度前馈与反馈
经典PID框架下的加速度平滑策略
PID
控制
14
基于加速度的滑模控制
滑模控制处理加速度抖动
滑模
鲁棒
15
自抗扰控制(ADRC)
ADRC对加速度扰动的估计与补偿
ADRC
抗扰
16
加速度与油门/刹车映射
执行层映射关系与平滑标定
标定
执行
17
线控底盘延迟补偿
Brake-by-Wire / Throttle-by-Wire 延迟处理
线控
补偿
18
执行器响应建模与补偿
执行器特性建模及前馈补偿
建模
执行器
19
实车数据采集与问题复现
工程实践：数据驱动的问题定位
实车
数据
20
基于ROS的平滑模块开发
ROS节点、消息与加速度平滑实现
ROS
开发
21
Simulink仿真模型搭建
模型搭建、验证与代码生成
Simulink
仿真
22
C++代码实现与优化
高效实现加速度平滑算法
C++
优化
23
实车标定与参数整定
标定流程、参数调试与验证
标定
实车
24
A/B测试与效果评估
评价指标、对比测试与数据分析
测试
评估
25
基于学习的加速度平滑
强化学习、模仿学习在平滑中的应用
学习
进阶
26
多目标优化：舒适·效率·能耗
帕累托最优与折中策略
优化
多目标
27
特殊场景处理
坡道、弯道、颠簸路面的加速度平滑
场景
鲁棒
28
功能安全与故障诊断
传感器失效、执行器卡死等安全策略
安全
诊断
29
与横向控制的耦合
转向时加速度限制与协调
横纵
耦合
30
总结与展望
行业趋势、未来挑战与发展方向
总结
趋势