现在有一个具体的py编程任务，首先建立一个平面汽车的模型，输入式转向角和驱动力，输出是位置: 其次有一个参考输入X等于100sin 0.1t，Y等于500 COS 0.1t.，第三步，建立一个Actor critic模型，学习并跟踪这个参考输入。

在Python编程中，你可以通过以下几个步骤来完成这个任务：

1. **创建汽车模型**：
首先，你需要定义一个`Car`类，包含属性如位置(x, y)、转向角(steering_angle)和驱动力(power)，以及方法计算下一时刻的位置更新。例如：

   class Car:
       def __init__(self, initial_position=(0, 0), steering_angle=0, power=0):
           self.position = initial_position
           self.steering_angle = steering_angle
           self.power = power

       def update_position(self, acceleration, dt):
           x_acc = self.steering_angle * acceleration
           self.position = (self.position[0] + x_acc * dt, self.position[1] + self.power / mass * dt)
           return self.position

2. **参考轨迹生成**：
可以定义一个函数生成参考输入X和Y，这里使用numpy库的`sin`和`cos`函数：

   import numpy as np

   def reference_trajectory(t):
       t = t[0] if isinstance(t, tuple) else t
       X_ref = 100 * np.sin(0.1 * t)
       Y_ref = 500 * np.cos(0.1 * t)
       return X_ref, Y_ref

3. **Actor-Critic模型**：
使用强化学习库（如TensorFlow或PyTorch的stable_baselines3）构建Actor-Critic模型。Actor负责选择动作（这里是转向角），Critic评估当前状态的价值并提供反馈。示例代码框架如下：

   from stable_baselines3 import PPO
   from stable_baselines3.common.preprocessing import observation_preprocess

   class ActorCriticModel(PPO):
       def learn(self, reference_input):
           # ... 你的自定义训练逻辑，包括处理参考输入
           self.actor.train()
           self.critic.train()

   model = ActorCriticModel('MlpPolicy', env)
   for _ in range(num_episodes):
       obs = env.reset()
       for step in range(max_steps_per_episode):
           action, _state = model.predict(obs)
           obs, reward, done, info = env.step(action)
           model.learn((obs, reference_input))  # 将参考输入作为额外输入

4. **整合并运行**：
将前面的模型和轨迹生成结合起来，不断迭代训练直到模型学会跟踪参考输入。