c++编写无人驾驶控制算法

实现无人驾驶控制算法需要多个模块的协同工作，包括传感器数据采集、建图、路径规划、控制等方面。以下是一个基本的控制算法框架：

1. 传感器数据采集：使用激光雷达、摄像头、GPS等传感器采集车辆周围的环境信息，包括地图、障碍物、道路标志等。

2. 建图：根据传感器数据，生成车辆周围的地图，并标注障碍物、道路标志等信息。

3. 路径规划：根据车辆当前位置和目标位置，通过规划算法生成一条可行的路径。常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等。

4. 控制：根据路径规划模块生成的路径，通过控制算法控制车辆的行驶。常见的控制算法包括PID控制、模型预测控制等。

以下是一个简单的控制算法示例：

#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace std;

class Vehicle {
public:
  double x, y, theta; // 车辆状态
  double v, w; // 控制输入

  // 控制算法
  void control(double x_target, double y_target) {
    double k1 = 1.0, k2 = 1.0, k3 = 1.0;
    double dx = x_target - x;
    double dy = y_target - y;
    double dtheta = atan2(dy, dx) - theta;
    while (dtheta > M_PI) dtheta -= 2 * M_PI;
    while (dtheta < -M_PI) dtheta += 2 * M_PI;
    double dist = sqrt(dx * dx + dy * dy);
    v = k1 * dist;
    w = k2 * dtheta + k3 * v;
  }

  // 运动学模型
  void motion(double dt) {
    x += v * cos(theta) * dt;
    y += v * sin(theta) * dt;
    theta += w * dt;
    while (theta > M_PI) theta -= 2 * M_PI;
    while (theta < -M_PI) theta += 2 * M_PI;
  }
};

int main() {
  // 初始化车辆状态
  Vehicle vehicle;
  vehicle.x = 0.0;
  vehicle.y = 0.0;
  vehicle.theta = 0.0;
  vehicle.v = 0.0;
  vehicle.w = 0.0;

  // 目标位置
  double x_target = 10.0;
  double y_target = 5.0;

  // 控制循环
  double dt = 0.1;
  int n = 100;
  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    vehicle.control(x_target, y_target); // 控制输入
    vehicle.motion(dt); // 运动学模型更新车辆状态
    cout << "x: " << vehicle.x << ", y: " << vehicle.y << ", theta: " << vehicle.theta << endl;
  }

  return 0;
}

以上示例仅为控制算法的一个简单框架，实际实现需要考虑更多因素，例如传感器数据噪声、路况变化等。