一般可以分為分析建模和擬合建模，控制模組中的模型，通常包括運動學模型和動力學模型。運動學模型是一種幾何模型，感知、**討論的模型則以運動學模型為主。而在控制模組中，更多考慮動力學模型。實際上，運動學模型是動力學模型的乙個子集。
有些引數是未知的，系統辨識的目的是確定這些未知引數的值。確定未知引數的方法有三種：白盒、灰盒以及黑盒方法。
白盒方法是指對於基於第一原理（如牛頓定律）的模型結構，可以由測量資料估計模型的引數。
灰盒方法是用於只有部分模型結構可知，通過資料重建的方法來獲取模型的其它部分的方法。
黑盒方法是指模型結構和引數都在未知的情況下，只能通過輸入輸出資料來估計的方法。
基於模型的控制模組設計第三步是控制器的設計，包括濾波器設計、控制器設計以及觀察器設計等。
濾波器可以分為線性和非線性，數字濾波或者模擬訊號濾波，離散濾波或者連續濾波等，根據實現方式不同，濾波器又可以分為高斯濾波、卡爾曼濾波、貝葉斯濾波等
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控制器的型別大致可以分為三類，分別是開環控制、前饋環控制和後饋環控制
前饋環控制器的主要控制策略有很多種，這裡主要介紹三種，分別是optimal control（優化控制）、 adaptive control（自適應控制）、robust control（魯棒性控制）
前饋環控制需要保證，首先是可控性和可觀性。可控性（controllability）是指系統是不是能按期望通過控制量u達到相應的動態；可觀性（observability）是指在初識狀態已知的情況下，是不是可以重構整個系統的狀態
優化控制的目的是在給定系統的情況下，找到或者設計出乙個控制法則使系統可以滿足特定的優化標準。主要有lqr和mpc
自適應控制是一種針對控制系統中引數多變或者初始值不確定的控制方法。最簡單的一種方法就是根據輸入使用swith的方式，根據輸入或者gain選擇不同的控制演算法
魯棒性用來解決如何確定模型的正確性問題。它主要是用來處理模型的非確定性，是一種在已知模型錯誤邊界的情況下，設計乙個效能不錯而且穩定的控制器的方法。最簡單的魯棒性控制器是lqr/ltr控制器，也是乙個二次線性調節器
控制器設計，除了上面提到的比較重要的幾個控制方法之外，還有其它次要的因素需要考慮，這些因素更多的是影響控制器的效能，包括deadzone、飽和和抗飽和等
阿波羅高階版 14 控制1
控制模組包括三個部分 預處理 控制器和後處理。其中，預處理部分的主要功能包括三方面，第一是對輸入訊號的檢查，對不正常訊號的過濾 第二是做一些緊急處理，第三是做一些濾波操作，例如訊號的平滑等。控制器主要功能包括 模型建立 系統識別和分析，控制器 觀察器設計以及引數調優等功能 自動駕駛系統是否滿足效能要...
阿波羅高階版 11 規劃2
目前大多數規劃演算法都是從質點模型出發考慮。質點模型將運動軌跡當成乙個點，這個點和無人車是不一樣的。假設把乙個無人車看成乙個點，這個點和另乙個點不相撞，在數學定義上是點和點沒有交集，但是在實際生活中乙個車和乙個車可是會相撞。下面介紹解決這些問題的一些方法 configuration space 構造...
阿波羅高階版 10 規劃1
規劃問題本質上是乙個搜尋問題，即對乙個給定的函式，尋找最優解。相對於無人車而言，規劃問題就是給定現在的狀態，找到無人車移動的最優解。從內容考慮，規劃問題涉及三個領域，機械人領域，控制領域和人工智慧。不同的領域對問題的理解不同。把運動規劃抽象成乙個path finding problem 路徑查詢問題...