基于 MPC 控制的路径跟踪算法
无人驾驶技术近年来得到了广泛的关注和研究，其中路径跟踪是实现无人驾驶的重要一环。在无人驾
驶系统中，路径跟踪算法是指车辆如何根据预先规划好的路径来控制自身的行驶轨迹。本文将介绍一
种基于 MPC 控制的路径跟踪算法，在此算法中，采用了 LQR 方法进行横向控制，以 PID 方法进行速
度控制，同时引入了模型预测技术，以实现精确的路径跟踪和自动变道功能。
在路径跟踪算法中，先前需要预先规划好一条路径，以指导车辆行驶。而 MPC 控制算法是一种模型预
测控制方法，其原理是通过对当前时刻和未来一段时间内的状态进行预测，并在每个时刻上优化车辆
的控制输入，以最小化与预期轨迹的偏差。因此，MPC 控制算法在路径跟踪中具有较好的适用性和稳
定性。
在本文的路径跟踪算法中，除了采用 MPC 控制方法外，还利用了 LQR（线性二次调节）方法进行横向
控制。LQR 方法是一种基于状态反馈的控制算法，通过对车辆状态进行反馈控制，使车辆能够沿着预
期路径进行行驶。同时，为了保证车辆的速度控制，本算法还采用了 PID 控制方法，通过对速度误差
进行反馈调节，使车辆能够以期望的速度行驶。
另外，本算法还支持自定义路径跟踪功能。通过引入自定义路径跟踪模块，车辆可以根据实际需求自
主选择路径，并进行相应的跟踪控制。这样一来，无人驾驶系统不仅能够按照预设路径行驶，还可以
根据实际情况进行自主决策和变道操作。
为了提高路径跟踪的精确性和实时性，本算法还引入了模型预测技术。通过对车辆的动力学模型进行
预测，可以更准确地预测车辆的行驶轨迹和状态变化，从而为路径跟踪算法提供更准确的输入和控制
。
在具体实现上，本算法使用 SIMULINK 和 CARSIM 两个软件来搭建整个路径跟踪系统。SIMULINK
是一种用于建模和仿真的软件，它可以模拟车辆的运动和动力学特性，为路径跟踪算法提供仿真环境
。而 CARSIM 是一款专门用于汽车行驶仿真的软件，它可以模拟车辆的运动和环境情况，为路径跟踪
算法提供实际数据和场景。
最后，本文还提供了改良后的 MPC 控制器代码。该代码通过对原有 MPC 控制器进行改进和优化，提
高了路径跟踪算法的效果和稳定性。代码详细介绍了 MPC 控制器的实现逻辑和参数设置，供读者参考
使用。
综上所述，基于 MPC 控制的路径跟踪算法是一种高效且具有潜力的无人驾驶技术方案。通过采用 LQR
横向控制、PID 速度控制、模型预测等技术手段，结合自定义路径跟踪和自动变道功能，可以实现精
确的路径跟踪和安全高效的无人驾驶体验。该算法在实际应用中有着广阔的前景和应用空间，对于推
动无人驾驶技术的发展具有积极意义。
