自动驾驶整个系统分为：感知层、规划层、控制层，控制是无人驾驶系统最底层的软件算法模块，包括：横向控制（主要用于车辆方向盘的控制）和纵向控制（主要用于车辆油门、刹车的控制）。
纵向控制主要为速度控制，通过控制刹车、油门、档位等实现对车速的控制，对于自动挡车辆来说，控制对象其实就是刹车和油门。
横向控制根据上层运动规划输出的路径、曲率等信息进行跟踪控制，以减少跟踪误差，同时保证车辆行驶的稳定性和舒适性。
横、纵向控制需要协同工作以使无人车按照预定的参考轨迹行驶。
PID 控制算法PID控制是工业控制中应用得最为广泛的一种控制方法。其原因是：
（1）其结构简单，鲁棒性和适应性较强；
（2）其调节整定很少依赖于系统的具体模型；
（3）各种高级控制在应用上还不完善；
（4）大多数控制对象使用常规PID控制即可以满足实际的需要；
（5）高级控制难以被企业技术人员掌握。
PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值r(t)与实际输出值y(t)构成偏差：e(t)=r(t)-y(t)。将偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量，对受控对象进行控制。其控制规律为：
传递函数为：
式中，Kp为比例系数，Ti为积分时间常数，Td为微分时间常数；Ki=Kp/Ti，为积分系数；Kd=Kp*Td，为微分系数。
PID控制器各校正环节的作用比例环节：即时成比例地反应控制系统的偏差信号e(t)，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用以减小误差。当偏差e=0时，控制作用也为0。因此，比例控制是基于偏差进行调节的，即有差调节。
积分环节：能对误差进行记忆，主要用于消除静差，提高系统的无差度，积分作用的强弱取决于积分时间常数Ti，Ti越大，积分作用越弱，反之则越强。
微分环节：能反映偏差信号的变化趋势(变化速率)，并能在偏差信号值变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减小调节时间。
从时间的角度讲，比例作用是针对系统当前误差进行控制，积分作用则针对系统误差的历史，而微分作用则反映了系统误差的变化趋势，这三者的组合是“过去、现在、未来”的完美结合。
衡量一个PID控制系统性能好坏的指标主要有：上升时间 、超调量 、调节时间 和稳态误差。其中：
（1）上升时间是指系统实际输出从正常输出的10%上升到正常输出的90%时所需的时间；
（2）调节时间是指系统实际输出值稳定在正常输出值的5%或2%范围以内时所需的时间，增大Kp可以缩短调节时间，但比例作用过大会使系统动态性能变坏，甚至会使闭环系统不稳定；
（3）超调量是指系统实际输出的最大值与正常值的差与正常值的比值，微分作用的引入使系统能够根据偏差变化的趋势做出反应，适当的微分作用可加快系统响应，有效地减小超调，改善系统的动态特性，增加系统的稳定性。不利之处是微分作用对干扰敏感，使系统抑制干扰能力降低；
（4）稳态误差是指系统达到稳态时的输出值与正常值差的绝对值与正常值的比值，积分作用的引入有利于消除稳态误差，但使系统的稳定性下降，尤其在大偏差阶段的积分往往会使系统产生过大的超调，调节时间变长。
这四个参数反映了系统的响应能力和稳定性，通过它们就可以判定一个系统性能的好坏。
参数整定找最佳，从小到大顺序查
先是比例后积分，最后再把微分加
曲线振荡很频繁，比例度盘要放大
曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳
曲线偏离回复慢，积分时间往下降
曲线波动周期长，积分时间再加长
曲线振荡频率快，先把微分降下来
动差大来波动慢。微分时间应加长
理想曲线两个波，前高后低4比1
一看二调多分析，调节质量不会低
将规划的目标速度和自车车速作为输入量，对目标速度和自车车速偏差进行比例(Proportion)、积分(Integration)和微分(Differentiation)控制得到油门、刹车控制量。
