无人车运动控制性能评价
📚 共计 30 章节
01
课程导论
无人车运动控制评价的意义、评价体系总览、课程目标与学习路径
入门
框架
02
评价理论基础
数学基础、时域与频域分析、误差准则介绍
数学
核心
03
评价指标体系
安全性·舒适性·精准性·时效性指标详解
指标
多维
04
横向控制评价
路径跟踪精度、横向偏差、航向角误差、曲率跟踪
横向
精度
05
纵向控制评价
速度跟踪精度、加速度平滑性、jerk、停车精度
纵向
舒适
06
综合工况评价
直线·弯道·换道·环形道路工况
场景
全覆盖
07
动态响应评价
阶跃响应、斜坡响应、正弦跟踪、频率响应
动态
频域
08
鲁棒性评价
参数摄动、外部扰动抑制、传感器噪声影响
鲁棒
抗干扰
09
稳定性评价
李雅普诺夫稳定性、输入-输出稳定性、极限环
稳定
理论
10
实时性评价
控制周期抖动、计算延迟、通信延迟影响
实时
延迟
11
数据采集与处理
传感器同步、时间戳对齐、数据清洗与滤波
数据
预处理
12
评价工具与平台
ROS、MATLAB/Simulink、CARLA、Prescan
工具
生态
13
评价指标计算
RMSE、最大/平均误差、标准差、积分指标
计算
量化
14
场景设计与生成
OpenSCENARIO场景构建、参数化场景生成
场景
自动化
15
评价基准建立
人工驾驶基准、理想模型基准、竞赛数据集
基准
对比
16
多目标评价方法
加权评分、帕累托前沿、层次分析法(AHP)
多目标
决策
17
统计分析方法
假设检验、置信区间、方差分析(ANOVA)
统计
显著性
18
可视化评价方法
轨迹对比图、误差分布图、玫瑰图、热力图
可视化
洞察
19
自动化评价流程
评价流水线、CI/CD集成、自动化报告生成
自动化
DevOps
20
评价报告撰写
报告结构、关键图表、结论与建议
报告
沟通
21
MPC控制器评价
跟踪性能、约束满足、计算效率评价
MPC
优化
22
PID控制器评价
参数整定、抗积分饱和、微分先行评价
PID
经典
23
LQR控制器评价
权重矩阵影响、状态反馈、Riccati方程求解
LQR
最优
24
纯跟踪与Stanley评价
预瞄距离影响、横向误差收敛、弯道对比
几何
跟踪
25
神经网络控制器评价
泛化能力、过拟合检测、实时性评价
AI
数据驱动
26
硬件在环(HIL)评价
HIL测试架构、实时仿真、硬件延迟补偿
HIL
硬件
27
场地测试评价
封闭场地规范、测试用例执行、重复性评价
场地
实车
28
开放道路测试评价
ODD定义、接管率、安全驾驶员、MPI指标
开放
道路
29
评价标准与法规
ISO 26262, ISO 21448, NHTSA, 中国智能网联标准
法规
安全
30
课程总结与展望
评价技术趋势、AI赋能评价、知识图谱回顾
总结
未来