智能控制系統，是整個無人駕駛系統的最后一環，是將環境識別，路徑規劃，機器決策的結論付諸實踐的執行者。控制系統將來自決策系統的路徑規劃落實到汽車機構的動作上。控制過程的目標就是使車輛的位置、姿態、速度、加速度等重要參數，符合最新決策結果。

控制系統，按照行車動作分為，縱向控制，橫向控制。按照控制的部件分，包括加速控制、剎車控制、方向盤控制、檔位控制、燈光控制、喇叭控制。按照控制行車參數的數目不同，控制系統可以劃分成二維，三維，甚至到十八維。這里解說一下什么是控制的維度。

控制的維度，就是單獨控制汽車參數的數量，這些參數是獨立的，解耦的。舉例，哪些參數可以作為一個控制維度呢？所有對車輛狀態能夠產生影響的參數，傳動系統、行駛系統、轉向系統、制動系統，具體到部件可以是發動機，電機，電池系統等等，屬于這些系統或者部件的可以調節可以控制的每一個參數，都可以作為汽車數學模型的一個變量。比如電機的轉矩、轉速，制動力矩與制動油缸行程的關系……

實際上，控制系統考慮的越全面，可以直接控制的獨立參數越多，則系統的魯棒性越好；而事實的另一面是，控制的參數越多，在沒有充分理解參數關系和優先級之前，可能會出現參數耦合問題，以及優先級設置不合理導致的問題。

無人駕駛系統在識別周圍環境，確定自己在地圖中的位置后，做出當前局部行程的路徑規劃和行車速度、方向決策。控制系統根據這個規劃，控制相關部件做出動作，期望無限接近規劃路徑。行進期間，很可能出現原始路徑規劃時無法預估的事件，比如路線上突然有行人或者小動物出現，此時，需要重新調整規劃。

下一步，控制系統出場。控制系統包括控制策略和策略執行兩個部分。具體怎樣控制車輛執行規劃的路徑、速度及方向，是控制策略解決的問題。按照控制策略驅動汽車執行機構去做出相應動作，則是策略執行部分。控制策略，一般以一種思路為主，結合幾種輔助思路，彌補主要思路中在特定環境下的不足，形成實際應用的策略。經典閉環控制，作為控制效果的反饋，和下一步調整的依據，是各種控制策略中都必不可少的一部分。

常常用到的控制策略有預瞄一跟隨控制，預測控制，神經網絡控制。每種控制方法，落實到不同車型上，不同的應用環境上，都會繁衍出不同的實體特征，這里只能做舉例說明。

路徑規劃確定期望運行軌跡。控制系統根據軌跡信息，選取期望軌跡上的一點，作為目標位置，確定當前的速度，加速度，以及方向盤轉角。車輛一邊行進，控制系統一邊更新期望軌跡，重復前面的選點和向預定點運動的過程。這個過程會受到車輛自身和環境的參數極限的限制，比如車輛最高速度，道路的最高通行速度等。車輛上裝備的傳感器會跟蹤車輛狀態、位置、速度等信息，反饋到控制器，校對控制結果。

在預瞄跟隨模型基礎上，引入神經網絡進行模型優化，設計了一套基于駕駛員行為的神經網絡控制系統，對預估位置和將來時刻的理想位置之間的偏差進行控制。給以系統經驗參數的訓練，輸入位置需求，輸出發動機，方向盤控制參數，比較車輛到達位置與設計位置的差距，給以優劣判斷。經過大量訓練的神經網絡系統，逐漸具備了自行調整控制參數的能力。

訓練過程中，對控制結果評價的方法不同，又可以分化出強化學習的神經網絡控制方法。縱向控制，是控制車輛前進的速度，加速度，與前車的距離幾項因素。要實現這幾個參數的控制，落實到汽車部件上，汽油車就是控制檔位、節氣門的開度和制動器的制動量以及兩者之間的切換，電動汽車則是控制加速踏板和制動踏板的開度信號及切換。

動作執行后，速度傳感器實時上報車輛速度，環境感知系統實時監測車輛位置、姿態，將監測信息回傳到控制器，比較規劃與實測之間的偏差。進而向減小偏差的方向調整控制方法，形成閉環控制。

橫向控制是車輛轉向系統的轉向角度和轉向動作帶來的車身橫擺動作的綜合效果。轉向的速度，轉過的角度，對于尺寸、重量、重心等參數不同的車身，會帶來不同的橫擺角度和角加速度效果。車輛行駛的穩定性，舒適性，是衡量橫向控制的主要指標。

橫向控制的執行機構包括方向盤，轉向助力機構，前懸架系統，前輪轉角傳感器。轉向命令執行后，車輛的位置和姿態與規劃路徑是否協調一致，是評價橫向控制效果的指標。如果轉向過量或者不足，則需要立即調整后續路徑規劃，以適應現在真實的車輛狀態。

說到無人駕駛控制系統，我們電動汽車行業的小伙伴會聯想到電動汽車的整車控制器。整車控制器，負責解讀駕駛員的意圖，然后向電機控制器、電池管理系統、制動控制器等發送命令，監測車輛的行駛速度，調整功率、轉矩需求。

整車控制器直接對動力系統提要求，讓我們有一種電動汽車自動化程度更高的錯覺。無人駕駛控制器和整車控制器的本質區別在于誰來對驅動系統提要求，“有人”還是“無人”。燃油車，自動駕駛系統不會再去用機構扳動油門踏板和制動踏板，而是直接控制發動機的節氣門和制動系統的油缸壓力。如同電動汽車是由整車控制器去調節電機轉矩、轉速和制動控制器。

可以想見，電驅動系統的調節響應速度和調節精度應該優于燃油車。目前，無人駕駛各路玩家探討較多的，在環境感知和地圖資料收集方面，對于控制系統的深入研究還沒有受到重視。控制系統是決定無人駕駛安全性和舒適性的重要一環。進一步設想，現有非自動駕駛車輛體量巨大，短時間內替代可能性很小，這中間就存在著無人駕駛改造需求。而改造的最大工作量來自于控制系統，尤其策略執行部分。