一、自动驾驶控制算法的本质与层级架构
自动驾驶控制算法的核心目标是接收决策规划模块输出的轨迹指令（如目标速度、曲率、加速度等），通过精确控制车辆的执行器（如转向、制动、动力系统），使车辆按照规划路径安全、稳定、高效地行驶。这一过程并非简单的“转向+加速”控制，而是需要构建一个多层级、模块化的控制体系，以应对复杂场景下的动态挑战。
从技术架构看，自动驾驶控制算法可分为三个层级：
- 执行控制层：直接控制车辆执行器的底层模块，包括转向角控制、油门/制动踏板开度控制等。其输入为上层模块输出的目标值（如目标转向角、目标加速度），输出为执行器的实际动作。
- 功能控制层：基于执行控制层实现更高级的功能，如横纵向耦合控制（横向轨迹跟踪与纵向速度控制的协同）、动态避障（实时调整轨迹以避开障碍物）、路径跟踪（在复杂道路曲率下保持轨迹精度）等。
- 故障安全控制层：在系统出现故障或异常时，通过冗余设计（如双控制器热备）、降级策略（如从L3降级到L2）或紧急制动，确保车辆安全停止。
以L2+自动驾驶为例，其控制算法需同时处理高速场景下的动态避障与低速场景下的精准泊车，这就要求功能控制层具备更强的场景适应能力。例如，在高速变道时，算法需同步调整转向角与加速度，避免因纵向控制滞后导致轨迹偏离；在泊车时，则需通过低速转向控制与短距离制动实现厘米级精度。
二、基础控制模块：横纵向控制的协同与优化
横纵向控制是自动驾驶的“双轮驱动”，分别对应车辆的横向（转向）与纵向（速度/加速度）运动。其核心挑战在于如何通过耦合设计实现二者的协同，避免因独立控制导致的轨迹偏差或乘坐不适。
1. 横向控制：轨迹跟踪与稳定性保障
横向控制的目标是使车辆实际行驶轨迹与规划轨迹的横向误差最小化。常见方法包括：
- 前馈+反馈控制：前馈控制基于道路曲率预计算目标转向角，反馈控制（如PID或模型预测控制，MPC）通过实时误差调整转向输入。例如，在高速弯道中，前馈控制可提前计算所需转向角，反馈控制则修正因轮胎侧滑或路面不平导致的偏差。
- 纯追踪算法（Pure Pursuit）：模拟人类驾驶的“盯前视点”行为，通过几何关系计算转向角，适用于低速场景（如自动泊车）。其优势是计算简单，但高速下可能因前视距离固定导致轨迹振荡。
- 模型预测控制（MPC）：通过滚动优化未来N步的轨迹，同时考虑执行器约束（如最大转向角），适用于复杂场景（如紧急避障）。其缺点是计算量大，需依赖高性能硬件。
2. 纵向控制：速度规划与舒适性优化
纵向控制需平衡安全性（如与前车的安全距离）与舒适性（如避免急刹）。常见方法包括：
- 分层控制：上层规划模块输出目标速度曲线，下层控制模块（如PID或滑模控制）通过油门/制动控制实现跟踪。例如，在跟车场景中，上层规划可能基于前车速度与安全距离生成减速曲线，下层控制则通过制动踏板开度实现平滑减速。
- 自适应巡航控制（ACC）：结合雷达/摄像头数据动态调整车速，需处理加减速的平滑过渡。例如，从高速巡航到跟车模式的切换需避免“顿挫感”，可通过调整PID参数或引入前馈补偿实现。
3. 横纵向耦合控制：动态场景下的协同
在动态场景（如变道、避障）中，横纵向控制需紧密耦合。例如：
- 变道控制：需同步计算转向角与加速度，避免因纵向加速不足导致变道失败，或因横向控制滞后导致轨迹偏离。可通过MPC实现多目标优化，将横纵向误差、舒适性指标（如加速度变化率）纳入代价函数。
- 紧急避障：当检测到突发障碍物时，算法需快速生成避障轨迹（如S形曲线），并通过横纵向控制协同实现。此时，纵向控制可能需优先保证安全性（如急刹），横向控制则需在有限空间内调整方向。
三、高级控制模块：动态避障与冗余安全设计
1. 动态微调避障：实时感知与轨迹重规划
动态避障的核心是实时感知环境变化（如突然出现的行人、车辆），并通过轨迹重规划与控制调整避免碰撞。其技术实现包括：
- 局部轨迹规划：基于感知数据（如点云、图像）生成候选避障轨迹，常用方法有RRT（快速扩展随机树）、A算法等。例如，在检测到前方障碍物时，算法可生成多条绕行轨迹，并通过代价函数（如路径长度、舒适性）选择最优解。
- 控制调整：将重规划后的轨迹输入横纵向控制模块，实时调整转向与速度。例如，在绕行障碍物时，横向控制需快速跟踪新轨迹的曲率，纵向控制则需减速以保持稳定性。
2. 安全冗余设计：故障检测与容错控制
自动驾驶系统需具备高可靠性，因此安全冗余设计至关重要。常见方法包括：
- 双控制器热备：主控制器负责常规控制，备用控制器实时监测主控制器状态，故障时无缝切换。例如，某主流方案中，主备控制器通过心跳信号同步数据，切换时间可控制在10ms以内。
- 执行器冗余：关键执行器（如制动系统）采用双通道设计，主通道故障时备用通道立即介入。例如，某车型的制动系统同时具备电子制动与机械备份，确保极端情况下仍能减速。
- 降级策略：当部分传感器或控制器失效时，系统降级到更低级别的自动驾驶模式（如从L3降级到L2），或提示驾驶员接管。例如，某方案中，若激光雷达失效，系统可依赖摄像头与毫米波雷达继续运行，但限制最高车速。
四、实践案例：L2+自动驾驶的控制算法实现
以某L2+自动驾驶系统为例，其控制算法实现如下：
- 执行控制层：采用CAN总线直接控制转向电机与制动执行器，转向角精度达±0.1°，制动压力控制误差小于0.1MPa。
- 功能控制层：
- 横纵向耦合控制：基于MPC实现变道场景的协同控制，轨迹跟踪误差小于5cm，加速度变化率（Jerk）控制在2m/s³以内。
- 动态避障：结合点云聚类与轨迹预测，生成避障轨迹的响应时间小于200ms。
- 故障安全层：主控制器采用双核锁步设计，故障检测覆盖率达99.99%；制动系统具备双通道冗余，故障时备用通道可在50ms内介入。
五、总结与展望
自动驾驶控制算法的发展正从“基础功能实现”向“高可靠性、强适应性”演进。未来，随着V2X（车路协同）与高精地图的普及，控制算法将进一步融合环境信息，实现更高效的协同控制。同时，AI驱动的控制方法（如强化学习）可能替代传统模型，提升复杂场景下的决策能力。对于开发者而言，掌握多层级控制架构与关键模块的实现，是构建安全、可靠自动驾驶系统的核心能力。