路径追踪与MPC路径规划的整合方法

# 1. I. 引言

## A. 研究背景
在自动驾驶技术日益发展的今天，路径规划和路径追踪作为自动驾驶系统中关键的两个环节，对于保证车辆安全、高效行驶至关重要。其中，路径规划负责设计车辆行驶的最佳路径，而路径追踪则是实时控制车辆沿着规划的路径进行运动，两者密切配合才能实现自动驾驶的目标。近年来，Model Predictive Control（MPC）作为一种先进的控制方法，在路径规划中表现出越来越明显的优势，如何将路径追踪技术与MPC路径规划有效整合，成为了该领域亟待解决的问题。

## B. 研究意义
路径追踪和路径规划的整合将极大提高自动驾驶系统的性能和鲁棒性，使得车辆在复杂交通环境中更加安全、快速地行驶。这不仅会促进自动驾驶技术的发展，还能为智能交通系统的建设提供重要支持。

## C. 研究目的
本文旨在探讨路径追踪与MPC路径规划的整合方法，通过深入研究各自的原理和方法，提出一种有效的整合方案，并通过实验验证其在自动驾驶系统中的实际应用效果。希望通过本研究能够推动自动驾驶技术的进一步发展，为智能交通领域的发展做出贡献。

# 2. II. 路径追踪技术概述

路径追踪技术是自动驾驶领域中的关键技术之一，其通过车辆实时追踪预先规划好的道路路径，使车辆在不同场景下实现准确的驾驶。以下是路径追踪技术的基本原理、常用算法以及在自动驾驶领域中的应用。

### A. 路径追踪的基本原理
路径追踪基本原理是利用车辆感知到的环境信息，结合路径规划算法确定车辆当前的实际位置与预定路径之间的偏差，然后通过控制算法调整车辆的转向角度和速度，使车辆沿着规划路径行驶。

### B. 路径追踪常用算法
1. PID算法：比例-积分-微分控制算法是最常见的路径追踪控制算法之一，通过调节比例系数、积分系数和微分系数来调整车辆的转向角度和速度。
2. Stanley算法：Stanley算法结合了横向误差和航向角误差，通过计算期望航向角和实际航向角之间的偏差来控制车辆转向。
3. Pure Pursuit算法：Pure Pursuit算法基于车辆到目标路径点的距离和车辆与目标路径点的夹角，调整车辆的转向角度，使车辆朝向目标路径点。

### C. 路径追踪在自动驾驶领域的应用
在自动驾驶领域，路径追踪技术被广泛应用于无人驾驶汽车、智能交通系统等领域，通过实时调整车辆的行驶轨迹，确保车辆安全、平稳地行驶到目的地，提高驾驶效率和安全性。

# 3. III. MPC路径规划简介

在自动驾驶系统中，模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）路径规划是一种重要的