🚀 横向纵向联合控制 · 实战课程
30 章 · 从基础到前沿
1
课程导论
横向纵向联合控制的概念、应用场景（无人机编队、自动驾驶车队）、课程目标与学习路径。
2
基础数学回顾
线性代数基础（矩阵运算、特征值）、概率论基础（高斯分布、协方差矩阵）、优化理论入门（最小二乘、梯度下降）。
3
系统建模基础
状态空间方程、传递函数与状态空间的转换、线性时不变系统（LTI）特性。
4
横向控制基础（一）
车辆运动学模型（自行车模型）、横向误差动力学建模。
5
横向控制基础（二）
PID控制在横向控制中的应用、前馈+反馈控制结构。
6
横向控制进阶（一）
线性二次型调节器（LQR）原理、LQR在路径跟踪中的设计。
7
横向控制进阶（二）
模型预测控制（MPC）入门、MPC在横向控制中的实现。
8
纵向控制基础（一）
车辆纵向动力学模型、油门与制动模型。
9
纵向控制基础（二）
PID速度控制、自适应巡航控制（ACC）基础。
10
纵向控制进阶
MPC在纵向控制中的应用、经济性驾驶与能量优化。
11
联合控制架构
横向与纵向控制的耦合关系、分层式联合控制架构（决策层、规划层、执行层）。
12
联合控制解耦设计
将联合控制问题分解为横向子问题与纵向子问题、独立设计后的协调策略。
13
联合控制一体化设计（一）
基于MPC的一体化联合控制框架、状态空间模型构建。
14
联合控制一体化设计（二）
一体化MPC的约束处理（横向偏差、速度、加速度）、代价函数设计。
15
联合控制一体化设计（三）
一体化MPC的求解与实时性优化、代码实现与仿真。
16
状态估计基础
卡尔曼滤波（KF）原理、扩展卡尔曼滤波（EKF）在车辆状态估计中的应用。
17
联合控制中的状态估计
联合估计横向与纵向状态、传感器融合（GPS、IMU、轮速计）。
18
轨迹规划基础
路径规划与速度规划、多项式轨迹生成、贝塞尔曲线。
19
联合控制中的轨迹规划
考虑横向与纵向约束的轨迹规划、时空联合轨迹优化。
20
仿真环境搭建（一）
基于Python的仿真框架（NumPy, Matplotlib）、车辆动力学仿真器构建。
21
仿真环境搭建（二）
基于Carla/AirSim的联合控制仿真、ROS2集成。
22
实战案例一
自动驾驶车道保持与速度控制联合实现（基于LQR+PI）。
23
实战案例二
自动驾驶换道与跟车联合控制（基于MPC）。
24
实战案例三
无人机编队飞行中的横向纵向联合控制。
25
实战案例四
自动泊车中的横向纵向联合控制。
26
算法优化与调试
联合控制中的参数整定方法、常见问题（振荡、超调、稳态误差）与调试技巧。
27
硬件在环测试
将联合控制算法部署到嵌入式平台（如NVIDIA Jetson）、硬件在环（HIL）测试流程。
28
安全性与冗余设计
联合控制中的故障检测与诊断（FDD）、冗余控制策略（降级模式）。
29
前沿趋势
基于强化学习的联合控制、端到端联合控制、车路协同中的联合控制。
30
课程总结与项目答辩
课程知识体系回顾、综合项目要求与评分标准、未来学习方向建议。