给出上述动态规划解法关于轨迹跟踪最优控制问题的解法

动态规划是最常用的解决轨迹跟踪最优控制问题的方法之一。该问题可以描述为：通过控制输入来使系统在给定轨迹上运动，并最小化系统与轨迹之间的误差。

首先，我们需要定义状态变量、控制输入和目标函数。状态变量可以包括系统位置、速度等信息，控制输入可以包括加速度、转向角等信息，目标函数可以定义为系统与轨迹之间的误差。

接着，我们可以将问题转化为求解一个递归方程的问题。具体来说，我们可以定义一个值函数V(x)，表示从状态x开始，到达轨迹的终点所需的最小误差。然后，我们可以通过以下递归方程来计算V(x)：

V(x) = min_u{L(x,u) + V(f(x,u))}

其中，L(x,u)是定义在状态x和控制输入u上的损失函数，f(x,u)是状态转移函数，表示系统在控制输入u下从状态x转移到下一个状态。

最后，我们可以通过反复迭代该递归方程来获得最优控制策略。具体来说，我们可以从轨迹的终点开始，逆向计算值函数V(x)和最优控制输入u，直到达到轨迹的起点。

需要注意的是，该方法的计算复杂度较高，需要对状态空间进行离散化或采用近似方法来加速计算。