"这篇综述型文献主要探讨了无人驾驶车辆的运动控制技术，特别是轨迹跟踪控制方面的最新进展和发展前景。作者来自同济大学汽车学院和新能源汽车工程中心，文章发表在2020年5月的《机械工程学报》上。"
在无人驾驶车辆的技术发展中，运动控制是一个核心部分，它涵盖了纵向运动控制、路径跟踪控制和轨迹跟踪控制等多个层面。首先，纵向运动控制主要涉及车辆的速度调节，确保车辆能够根据预定的速度曲线行驶。这项技术通常采用PID控制器或其他先进控制策略，以适应不同的道路条件和驾驶需求。
其次，路径跟踪控制关注的是如何使车辆按照预设的直线或曲线路径行驶。这需要精确的车辆定位和路径规划算法，以减小行驶误差。文献中提到，现有的研究大多集中在常规工况，但对于复杂动态场景的处理能力仍有待提高。
再者，轨迹跟踪控制则更加复杂，它要求车辆不仅沿预设路径行驶，还要考虑车辆的姿态和动态特性。这涉及到车辆的横向和纵向运动的协同控制，以实现高精度的轨迹追踪。文献指出，极限工况下的非线性和多维运动耦合对控制系统的建模和算法性能提出了更高要求。
为了应对这些挑战，文献提出了几个未来的研究方向。首先，需要将控制策略扩展到极限工况，以提升车辆在复杂环境中的操纵性能。其次，集成运动规划与控制，考虑环境不确定性，能更好地解决多目标协调优化问题。此外，引入冗余异构执行器可以增强控制效果，但相应的控制分配算法仍需进一步研究。同时，关键状态与参数的估计，如路面附着系数和质心侧偏角，依赖于多源传感信息融合技术，这也是一个重要的研究领域。最后，机器学习的应用有望为车辆运动控制带来新的解决方案，提高系统的自适应性和智能性。
这篇文献全面总结了无人驾驶车辆运动控制领域的研究成果，并为未来的研究提供了有价值的指导。通过不断深入研究和技术创新，无人驾驶车辆在复杂环境中的轨迹跟踪控制能力将进一步提升，为自动驾驶的安全性和可靠性打下坚实基础。
