标签：
就是一个PD，其他没有。
角度用的是第三个点与第一个点的横向偏差。距离用的第一和第三个点的弧长的中点所对应的点。
Y = k1*S + k2*A.
如图：上面主要思路是寻单边，哪个靠谱用哪个。算法部分还是用的PD。这里面涉及到参数模型的问题，下面是四种控制模型。（上图中的iserror是有用的，左车道为主，右车道次之。注意正负号等。）
此方法中我们使用的是第一种，比例模型。
调参数的经验：
先调节P，当P出现走大S弯的时候，说明P参数过大，需要将P弄小一点。
P大，前瞻不够，导致一有偏，打的角度比较狠，直接拐弯，当它偏的比较小的时候，想要纠正回来，此时由于转向有延迟，无法执行刚刚的角度值。当之前的角度执行完毕，又开始执行较大的角度。
导致，车来回震荡。
P小，一有小的偏差，转向有纠正。且纠正的速度小于转向的速度。
当P调节完毕就可以调节D了。参数调整如上图所示。
?
注意：
算法处理部分：
滤波算法： 中值，均值，互补。主要目的是干掉错误的状态。
上面的算法中，我是通过 三帧的跳变值来检测数据是否可信。
?
限幅算法：
当你的输出是负数时，我们需要规范其输出。
?
饱和处理：
当输出值不在我们规定的范围内，我们直接输出最大or最小值。
丢失处理：
当左右两边都没发现障碍物的时候，保留上一帧。共保存了5帧。超过5帧，说明真的没有数据。
?
?
?
先是滤波，然后是平方模型，中间有断点的话，保持上一帧数据。饱和和丢失处理。
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/zhuxuekui/p/4932018.html
