第37章 师姐你真的进步了

 “但是，一般的控制算法就只是以稳定性为目标的啊，这么多的目标要怎么权衡？”，林欣然虽然理解江铭的话，但仍然不知道该怎么做。

 “你还记得拉格朗日乘子法吗？”，江铭微笑道。

 “我记得，哦，你是说...”，林欣然恍然：“构造一个拉格朗日函数，将之前的多个目标加权作为我们最后的优化目标！”

 “接下来，我们可以找一个参数化的控制算法，再在上坡下坡或是雨天等等的不同环境下，测算目标函数最优的参数。”，江铭把之后的过程也一股脑说了出来。

 林欣然顿时对江铭佩服到无以复加。

 他的思路实在太清晰了，寥寥几句话，就找到了解决问题的方向，而且讲的如此简单明了，旁人立刻就能理解。

 “天，师弟，不亏是你，你这么一说我就通了。”

 “只需要这样几步，就轻松地把自适应巡航问题转化为优化问题了，而优化问题正是我们信息学方向最擅长的！”，她兴奋得几乎要跳起来。

 对于他们这些研究员来说，只要找到解决问题的方向，那么离解决问题就已经不远了。

 接下来，几乎不需要江铭再引导，林欣然就顺着思路一点点细化下去。

 “我们可以设计一个环境检测器，检测当前的坡度和天气，然后把环境细分为多种类别。”

 “控制算法的话，我推荐用pid控制，这样我们固定p的参数，就只剩下两个参数需要调整。”

 pid控制，又名比例积分微分控制，林欣然上个学期才学过，因此印象极为深刻。

 比例（p）控制用来调整大致方向，放在巡航上就是当汽车距离前车远的时候就会加速，距离近了就会减速。

 然而这种控制无法收敛，只有调整过头了才会调头。

 而积分控制（i）与微分控制（d）则用来消除当下与未来的误差，每种控制前面通过一个系数来调整各自的控制力度，显然在不同环境下最优的参数是不同的。

 “我们只需要借用华汽集团的模拟器，测试出出不同环境对应的最优参数集，就解出来了。”，林欣然的目光中透着欣喜的神色。

 “我觉得，师姐你真的进步了。”，江铭也赞同林欣然的做法，顺便夸奖道。

 “是嘛，你是不是也觉得我这两个月来聪明了很多？”

 “不，我是觉得，如果是以前，你一定会哈哈大笑，然后告诉所有人你解出来了，现在比以前淡定多了！”