優化算法使用與各邊界之間的有符號距離來更新控制器參數。在構造優化問題時，優化算法所采用的方式獨立于計算系統狀態的數值解法。可以使用基于梯度或非基于梯度的方法，例如遺傳算法。在本例中，給定控制器的切換特性和后續的非平滑行為，基于梯度的解法很難得出全局解決方案。因而使用了模式搜索算法。在實踐中，我們建議在多種類型的優化方法之間切換，以確保優化算法能夠找到全局極值，并排除收斂到成本函數局部最小值的情況。
控制器驗證與性能驗證
　　
　　

　　圖 3：在以 50 英里/小時的時速下執行 fishhook 操控實驗時，配有 ESC 和未配有 ESC 的 SUV 的可視化行為演示。藍色的 SUV 配備了經過優化的 ESC，紅色 SUV 未配備 ESC。

　　圖 3 以形象的方式展示了優化后的 ESC 避免車輛側翻的性能。紅色的汽車未配備控制器，發生了側翻；而藍色汽車配備了經過優化的控制器。通過這樣的仿真，我們就能論證可避免 SUV 側翻的控制器設計，從而極大地減少了道路調優的次數，避免完全依賴實際車輛測試。

后續步驟和結束語

　　在設計工作中，后續步驟通常涉及將控制算法從 Simulink 模型轉為在底盤控制器上實現的代碼。要在車輛投產之前執行設計驗證，可利用集成化快速原型設計和半實物（HIL）仿真工具，通過配有測量儀表的原型汽車進行代碼的道路測試。可以使用生產代碼生成工具來實現算法，獲得在原型汽車上實現的代碼，這種方法能夠最小化轉化過程中的錯誤，并進一步加速車輛開發過程。此外，使用此模型，工程師還可在不同的車輛配置下測試控制器，支持快速修改，最大化控制器設計在多種車輛程序中的重用。

　　本文強調了基于模型的設計在開發解決側翻問題的 ESC 算法中的應用，此外還展示了一種根據設計需求自動調優 ESC 的方法。