慢变平缓。
两人都没再说话，房间里只剩下空调的低频嗡鸣声，和不知道哪里传来的极其微弱的滴水声。
第四天，控制执行模块开始开发和集成。
陈峰站在主控台前，屏幕上显示着车辆动力学模型和控制器的参数配置表，从轮胎侧偏刚度到制动系统的响应延迟，每一项参数都列得密密麻麻。
“控制执行模块的任务是把决策规划输出的指令转化为实际的油门、刹车、转向操作，同时保证控制的平稳性和舒适性。”
他指着屏幕上的曲线图，
“横向控制用LQR做基础，纵向控制用PID做基础，再加上前馈补偿来提升响应速度。
今天的任务是控制逻辑跑通，确保决策层的输出指令能被执行层准确跟踪。”
宋远负责横向控制的参数调试，他从早上到中午一直在调LQR的Q矩阵和R矩阵的权重配比。
陈峰让他跑了几组不同权重下的弯道轨迹跟踪结果，对比了横向偏差和方向盘角速度的曲线，最后敲定了一组能让偏差控制在十公分以内的参数。
“横向的响应速度够了，但弯道出口的轨迹回正的时候有点振荡，把R矩阵的权重往上提两个点，减少方向盘的高频动作。”
“纵向的PID参数我也跑了一轮，”何晋把屏幕转过来，
“加减速的冲击度控制在每秒两米每秒立方以下，符合舒适性要求。
但是大下坡路段的速度保持有点偏差，积分项饱和了，需要加一个抗积分饱和的逻辑。”
陈峰走过去看了一会儿数据，在速度控制回路里加了一个积分分离的门限，
当速度偏差小于一个阈值的时候才启用积分项，其他时候只用比例和微分控制，这样能避免长下坡的时候积分累积过大。
改完之后重新跑了下坡路段的仿真，速度曲线平稳了很多。
系统提示在脑海里响了一下：
【优化横向控制算法，提升弯道轨迹跟踪精度，计算机技能熟练度+430！】
他又在纵向控制的速度规划里调整了一下前馈补偿的系数，根据坡度信号提前预判需要的油门或者刹车量，让车辆在上坡下坡的时候响应更平滑。
【优化纵向控制策略，提升加减速平顺性，计算机技能熟练度+450！】
下午三点五
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