本篇博客详细介绍了模型预测控制（MPC）的求解器及其加速方法。首先，我们讨论了MPC的主流求解器，包括线性和非线性MPC的求解器。接着，我们探讨了如何提高MPC的计算速度，包括减少模型阶数、缩短预测时长、减少约束和降低精确度要求等方法。然后，我们深入了解了显式模型预测控制（Explicit MPC），它通过将一部分优化问题从在线处理转变为离线处理，实现了对在线计算速度的提升。此外，我们还讨论了KK

MPC 的作用是在有限时域内，对车辆轨迹不断迭代优化，并产生相应的轨迹追踪控制信号，每当收到新的反馈，就需要基于MPC进行新的优化，保证优化的实时性；好的模型会让 MPC 生成高质量的预测状态从而保证准确性和有效性；构建的约束会对提高优化解的安全性；目标函数可以更好选取需要优化的量，从而最大限度保证车辆达到预期行驶的方向和轨迹追踪。

本篇博客详细介绍了自动驾驶控制算法的基础知识，内容整理自 B站知名up主 忠厚老实的老王，讨论了车辆控制的基本原理，包括纵向控制和横向控制，以及控制算法与路径规划的关系。在博客中，重点介绍了三种关键的坐标系：绝对坐标系、车身坐标系和自然坐标系。这些坐标系对于理解横向控制原理至关重要，因为它们能够描述车辆相对于道路曲线的姿态和运动。同时，博客还探讨了如何通过自行车模型来简化车辆动力学分析，以及如何根

本篇博客详细介绍了 RoadRunner 软件中自定义交叉口工具的强大功能。该工具不仅可以帮助我们创建不重叠的交叉口，还能实现自动交叉口与锁定交叉口的相互转换，以及交叉口的各种管理与调整操作。  掌握这一工具，对于在自动驾驶模拟场景构建中实现精确、多样化的交叉口设计具有重要意义。在实际应用中，可以根据不同的场景需求，灵活运用自定义交叉口工具，提高自动驾驶系统的适应性和可靠性。

本篇博客探讨了人工智能领域的最新趋势和发展。  首先，人工智能技术正从专门针对特定任务的垂直领域发展，转向训练能够执行多种任务的通用智能模型。通用模型的出现得益于互联网的发展、算法的创新和浮点数算力的进步。通用模型的优势在于能够跨多个领域和任务应用，极大提高了生产力。  然而，通用智能的发展面临三个层面的挑战：规模化定律、数据墙和多模态处理能力。未来，通用智能将重点解决长时间跨度的复杂任务，实现不

本篇博客探讨了人工智能领域的最新趋势和发展。  首先，人工智能技术正从专门针对特定任务的垂直领域发展，转向训练能够执行多种任务的通用智能模型。通用模型的出现得益于互联网的发展、算法的创新和浮点数算力的进步。通用模型的优势在于能够跨多个领域和任务应用，极大提高了生产力。  然而，通用智能的发展面临三个层面的挑战：规模化定律、数据墙和多模态处理能力。未来，通用智能将重点解决长时间跨度的复杂任务，实现不

本篇博客探讨了人工智能领域的最新趋势和发展。  首先，人工智能技术正从专门针对特定任务的垂直领域发展，转向训练能够执行多种任务的通用智能模型。通用模型的出现得益于互联网的发展、算法的创新和浮点数算力的进步。通用模型的优势在于能够跨多个领域和任务应用，极大提高了生产力。  然而，通用智能的发展面临三个层面的挑战：规模化定律、数据墙和多模态处理能力。未来，通用智能将重点解决长时间跨度的复杂任务，实现不

本篇博客是自动驾驶控制算法系列的第四节，这一节是本系列课程的核心内容。内容整理自B站知名up主忠厚老实的老王的视频，作为博主的学习笔记，分享给大家共同学习。🚗 微分方程与规划轨迹是控制的核心，因为控制的目的就是让车按照规划的轨迹形式。比如，在绝对坐标系上规划一条轨迹，在这条轨迹上取一些离散点作为参考点，运动控制的目标是通过控制方向盘，让真实车辆的位置、速度以及航向角尽可能接近规划的位置、速度、航

本文将探讨如何构建目标函数，以有针对性地优化车辆的运动行为。目标函数是优化控制中的核心概念，明确地表达了优化的目的以及期望车辆的行为。

本篇博客是博主在学习 Carla 仿真平台的过程中参考过的学习资料，这些资源不仅质量高，而且实用性强，亲身体验后觉得非常有效。因此，博主整理了这些资料，希望与大家分享，共同学习和进步。  本篇博客汇总了 Carla 的安装过程、与 ROS 的集成以及如何导入自建地图和车辆模型等学习资料，分享给大家共同学习，帮助大家快速上手 Carla 。