``` def __PidControl__(self, trajList): # pid算法 pass # MPC算法 pass```写一个汽车切除驾驶的代码

这个代码片段似乎是在描述一个用于车辆控制的模块，它包含了PID控制器（Proportional-Integral-Derivative）和模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）两种算法。在自动驾驶或者高级辅助驾驶系统中，这两个算法常常用于实现对车辆速度、位置等的精确控制。

class CarAutonomousDriving:
    def __init__(self):
        self.pid_controller = PIDController()  # 初始化PID控制器
        self.mpc_controller = MPCController()  # 初始化MPC控制器

    def __PidControl__(self, trajList):  # 使用PID控制器响应轨迹信息
        current_state = get_current_vehicle_state()  # 获取当前状态
        target_speed = trajList[0]  # 提取目标速度
        error = target_speed - current_state.speed
        pid_output = self.pid_controller.calculate(error)  # 计算PID输出
        apply_throttle_brake(pid_output)  # 应用到油门和刹车上

    def __MPCControl__(self, future_trajList):  # 使用MPC做长远规划并实时调整
        future_states = predict_future States(future_trajList)
        optimized_control = self.mpc_controller.optimize(future_states)
        update_controller_settings(optimized_control)

    def autonomous_mode(self, trajList, future_predictions):
        self.__PidControl__(trajList)  # 实时PID控制
        self.__MPCControl__(future_predictions)  # 长期规划和动态调整
        check_and_switch_to_manual_if_needed()  # 如果需要手动介入，切换模式

# 相关问题--
1. PID和MPC控制器分别负责什么？
2. 自动驾驶过程中如何结合使用这两种控制策略？
3. 在哪些异常情况下，会从自动模式切换回手动模式？