自主车辆车速控制：基于梯度下降的GPS速度跟踪

"自主车辆速度控制是自动驾驶技术中的核心环节，旨在确保车辆能快速、平稳且精确地跟随基于GPS的期望速度行驶。本课程聚焦于设计控制算法，利用梯度下降法来调整油门和刹车控制量，以实现对车速的自动控制。" 在车辆自主驾驶中，自主速度控制具有显著的优势，比如消除人为因素导致的驾驶错误，以及能够在恶劣环境中持续工作。课程的目标是设计一个控制系统，在给定的GPS位置信息下，使车辆在原路径上能够准确追踪预设的速度。 传感器采集的数据包括实际速度、油门和刹车的控制信号。控制算法通过这些数据来计算出在期望速度下应该施加的油门和刹车力度，从而调整车速。具体来说，假设油门与加速度之间存在线性正相关，而刹车与加速度呈线性负相关。这些假设允许算法根据不同的路况条件调整参数。 控制算法流程分为四步：首先，收集加速度和控制量的数据；其次，使用去噪算法（如巴特奥兹滤波器）处理速度信号，并求导得到加速度；接着，通过梯度下降法找到最佳拟合参数，以确定当前数据下的油门和刹车控制量；最后，更新控制算法的数据库，为下一时刻的车速控制提供依据。 去噪过程中，巴特奥兹滤波器虽简单快速，但可能导致数据滞后。为解决这个问题，通常采用超前校正和多项式拟合来补充滤波后丢失的数据。求导过程则通过差分方法实现，即相邻数据点的差值表示导数值。 通过这样的控制策略，车辆能够动态调整其速度，以在各种条件下准确跟踪期望速度，实现高效、安全的自主驾驶。这一方法的实施，为自动驾驶系统的性能优化和稳定性提供了坚实的基础。