基于聯(lián)合仿真的智能車(chē)路徑跟蹤控制研究

摘 要：智能車(chē)輛是智能交通領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，其路徑跟蹤控制技術(shù)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)之一，然而，由于車(chē)輛行駛環(huán)境的復(fù)雜性和不確定性，路徑跟蹤控制面臨許多挑戰(zhàn)。為了解決這一問(wèn)題，提出了一種基于聯(lián)合仿真的智能車(chē)輛路徑跟蹤控制方法，旨在通過(guò)仿真手段設(shè)計(jì)和優(yōu)化路徑跟蹤控制系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：聯(lián)合仿真 智能車(chē)路徑跟蹤 控制研究 Matlab/Simulink

隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展，智能車(chē)輛是其中的重要組成部分，對(duì)其路徑跟蹤控制技術(shù)的研究尤為重要，通過(guò)ADAMS/Car和Matlab/Simulink軟件平臺(tái)的聯(lián)合仿真，實(shí)現(xiàn)了智能車(chē)路徑跟蹤控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。研究結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的路徑跟蹤控制系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確跟蹤不同曲率的期望軌跡，具有良好的動(dòng)態(tài)特性和魯棒性。

1 系統(tǒng)建模與仿真平臺(tái)

1.1 車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建

本文利用ADAMS/Car軟件平臺(tái)對(duì)智能車(chē)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)的建模，對(duì)車(chē)輛底盤(pán)、懸架系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等關(guān)鍵部件進(jìn)行精確的幾何建模和物理參數(shù)設(shè)定，底盤(pán)模型考慮了車(chē)輛的質(zhì)量分布、慣性矩等關(guān)鍵參數(shù)。懸架系統(tǒng)模型涵蓋了彈簧、減震器等部件的剛度和阻尼特性，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型詳細(xì)描述了轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)特性。例如，底盤(pán)模型質(zhì)量設(shè)定為1500kg，根據(jù)車(chē)輛結(jié)構(gòu)精確計(jì)算轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。懸架系統(tǒng)的彈簧剛度設(shè)置為20000N/m，減震器的阻尼系數(shù)設(shè)置為300 ns/m，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向比設(shè)置為15∶1，保證轉(zhuǎn)向的靈敏度和準(zhǔn)確性。[1]通過(guò)ADAMS/Car仿真分析，驗(yàn)證了車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型的準(zhǔn)確性，在典型工況下，模型的行駛軌跡、速度和加速度等關(guān)鍵參數(shù)與實(shí)際情況基本一致，為后續(xù)的路徑跟蹤控制研究提供了可靠的依據(jù)。

1.2 仿真平臺(tái)的選擇和配置

ADAMS/Car憑借其強(qiáng)大得多體動(dòng)力學(xué)仿真能力，可以準(zhǔn)確模擬車(chē)輛在各種工況下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，Matlab/Simulink以其靈活的編程環(huán)境和豐富的算法庫(kù)，為路徑跟蹤控制算法的設(shè)計(jì)提供了方便。在仿真平臺(tái)配置方面，通過(guò)接口程序?qū)崿F(xiàn)了ADAMS/Car與Matlab/Simulink之間的數(shù)據(jù)交互。具體來(lái)說(shuō)，ADAMS/Car將車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息傳輸給Matlab/Simulink，Matlab/Simulink根據(jù)這些信息設(shè)計(jì)計(jì)算控制策略，然后將控制指令返回給ADAMS/Car，驅(qū)動(dòng)車(chē)輛模型進(jìn)行下一步仿真。為了驗(yàn)證仿真平臺(tái)的可靠性，本文進(jìn)行了多次仿真測(cè)試，結(jié)果表明，ADAMS/Car與Matlab/Simulink之間的數(shù)據(jù)交互穩(wěn)定可靠，仿真結(jié)果準(zhǔn)確反映了不同控制策略下車(chē)輛的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。

1.3 路徑跟蹤控制算法設(shè)計(jì)

根據(jù)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和位姿誤差模型，計(jì)算車(chē)輛實(shí)際位置與預(yù)瞄點(diǎn)之間虛擬路徑的跟蹤誤差，根據(jù)跟蹤誤差和車(chē)輛狀態(tài)信息，設(shè)計(jì)并計(jì)算期望橫擺角速度，期望橫擺角速度通過(guò)控制算法轉(zhuǎn)化為具體的轉(zhuǎn)向控制指令，使車(chē)輛沿著期望路徑行駛。在具體的算法設(shè)計(jì)過(guò)程中，本文采用滑模算法來(lái)提高系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性，為了進(jìn)一步提高控制精度和跟蹤性能，引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，大量仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的路徑跟蹤控制算法的有效性和準(zhǔn)確性，在典型工況下，車(chē)輛的側(cè)向偏差和方向偏差被控制在很小的范圍內(nèi)，系統(tǒng)響應(yīng)迅速而穩(wěn)定。

1.4 模擬結(jié)果分析和驗(yàn)證

在每種工況下，詳細(xì)記錄車(chē)輛軌跡、速度、加速度、側(cè)向偏差、方向偏差等關(guān)鍵參數(shù)，仿真結(jié)果表明，車(chē)輛軌跡與預(yù)期路徑基本一致，在直線路況下，側(cè)向偏差和方向偏差控制在較小范圍內(nèi)。在曲線路況下，車(chē)輛能夠準(zhǔn)確跟蹤期望路徑，系統(tǒng)響應(yīng)迅速穩(wěn)定，在復(fù)雜的道路組合條件下，車(chē)輛也能應(yīng)對(duì)各種道路變化，保持穩(wěn)定的行駛狀態(tài)。此外，通過(guò)比較不同控制策略下的仿真結(jié)果，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的控制算法在提高系統(tǒng)魯棒性、穩(wěn)定性和控制精度方面的優(yōu)勢(shì)，在相同工況下，采用所設(shè)計(jì)的控制算法的車(chē)輛的側(cè)向偏差和方向偏差明顯小于其他控制策略下的車(chē)輛。

2 基于聯(lián)合仿真的智能車(chē)路徑跟蹤控制存在問(wèn)題

2.1 模擬環(huán)境與現(xiàn)實(shí)世界的脫節(jié)

雖然ADAMS/Car和Matlab/Simulink等仿真平臺(tái)可以為模型建立和數(shù)據(jù)分析提供高度復(fù)雜的工具，但它們?nèi)匀浑y以完全復(fù)制真實(shí)世界的復(fù)雜性和多變性?，F(xiàn)實(shí)世界的路況遠(yuǎn)比模擬環(huán)境復(fù)雜，仿真平臺(tái)往往建立在理想化的道路模型基礎(chǔ)上，而實(shí)際道路可能包含各種不可預(yù)見(jiàn)的因素，如斷頭路、濕滑路、冰雪覆蓋等，這將對(duì)車(chē)輛的動(dòng)力性能和路徑跟蹤能力產(chǎn)生重大影響。仿真環(huán)境中的交通狀況往往被簡(jiǎn)化為靜態(tài)或預(yù)設(shè)模式，而現(xiàn)實(shí)世界中的交通狀況是動(dòng)態(tài)的，交通流量的變化，其他車(chē)輛的行駛軌跡，行人和非機(jī)動(dòng)車(chē)的干擾等，將給智能車(chē)輛的路徑跟蹤帶來(lái)額外的挑戰(zhàn)。[2]此外，仿真平臺(tái)很難完全模擬現(xiàn)實(shí)世界中的環(huán)境因素，如天氣條件、光照強(qiáng)度、噪聲污染等，這些因素雖然看似很小，但卻可能對(duì)智能車(chē)輛的傳感器性能和路徑跟蹤算法產(chǎn)生重要影響。

2.2 控制算法的魯棒性和適應(yīng)性不足

一方面，現(xiàn)有的控制算法往往是基于特定的車(chē)型和路況進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化的，當(dāng)車(chē)輛或道路條件改變時(shí)，算法的性能可能會(huì)受到顯著影響；另一方面，現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性要求控制算法具有很高的適應(yīng)性，然而，現(xiàn)有的控制算法往往難以應(yīng)對(duì)各種不可預(yù)測(cè)的場(chǎng)景和突發(fā)事件。例如，在極端天氣條件下，車(chē)輛的動(dòng)態(tài)性能和傳感器的性能可能會(huì)改變，這時(shí)候就需要控制算法快速調(diào)整策略，保證車(chē)輛的穩(wěn)定性和安全性。此外，控制算法的魯棒性還受到傳感器精度和噪聲的影響，在實(shí)際應(yīng)用中，傳感器可能會(huì)受到各種干擾因素的影響，導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差或噪聲，如果控制算法不能有效處理這些偏差和噪聲，可能會(huì)導(dǎo)致路徑跟蹤誤差的增加，甚至導(dǎo)致安全事故。

2.3 模擬和測(cè)試之間的銜接問(wèn)題

在智能車(chē)輛路徑跟蹤控制的研究中，仿真與測(cè)試的銜接也是一個(gè)不可忽視的問(wèn)題，雖然仿真平臺(tái)可以提供高度復(fù)雜的建模和數(shù)據(jù)分析工具，但仿真結(jié)果往往難以直接應(yīng)用于實(shí)際測(cè)試。仿真平臺(tái)和測(cè)試環(huán)境有一些區(qū)別，仿真平臺(tái)通?；诶硐牖募僭O(shè)和條件構(gòu)建，而測(cè)試環(huán)境可能包含各種不可預(yù)見(jiàn)的因素，仿真結(jié)果往往需要在測(cè)試環(huán)境中進(jìn)一步驗(yàn)證和優(yōu)化。仿真和測(cè)試之間的數(shù)據(jù)交互和同步也是一個(gè)重要的問(wèn)題，在實(shí)際測(cè)試中，車(chē)輛可能需要實(shí)時(shí)接收和處理來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑規(guī)劃和跟蹤控制，仿真平臺(tái)往往難以提供與測(cè)試環(huán)境完全一致的數(shù)據(jù)格式和傳輸速度，從而可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失、延遲或錯(cuò)誤。仿真與測(cè)試的銜接還受到測(cè)試設(shè)備、場(chǎng)地等因素的限制，在實(shí)際測(cè)試中，可能需要使用特定的測(cè)試設(shè)備和場(chǎng)地來(lái)模擬各種復(fù)雜的場(chǎng)景和條件，這些設(shè)備和場(chǎng)所往往很難在仿真平臺(tái)上得到完整、準(zhǔn)確的模擬和再現(xiàn)。因此，如何在仿真和測(cè)試之間建立有效的連接機(jī)制，保證仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，是智能車(chē)輛路徑跟蹤控制研究中亟待解決的問(wèn)題之一。

3 基于聯(lián)合仿真的智能車(chē)路徑跟蹤控制策略分析

3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)適應(yīng)性改進(jìn)

3.1.1 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)路徑規(guī)劃

傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法往往依賴(lài)于精確的地圖和道路模型，但在實(shí)際應(yīng)用中，由于道路環(huán)境的變化和交通狀況的不確定性，這些模型往往難以準(zhǔn)確反映實(shí)際情況，需要一種能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)環(huán)境變化，并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整的路徑規(guī)劃方法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其特點(diǎn)是智能體（這里指的是智能車(chē)輛）可以通過(guò)與環(huán)境的不斷交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)決策策略，在路徑規(guī)劃問(wèn)題中，可以把智能車(chē)看作一個(gè)智能體，把道路環(huán)境和交通狀況看作環(huán)境，通過(guò)定義合適的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和狀態(tài)空間，智能車(chē)可以在試錯(cuò)過(guò)程中學(xué)習(xí)最優(yōu)路徑規(guī)劃策略。具體來(lái)說(shuō)，可以利用深度確定性策略梯度（DDPG）等強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)道路環(huán)境和交通狀況的特征進(jìn)行提取和預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)路徑的精確規(guī)劃。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，在仿真環(huán)境下，采用DDPG算法的智能車(chē)輛能夠在復(fù)雜的道路環(huán)境下，如十字路口和環(huán)形交叉路口，實(shí)現(xiàn)更平滑、更高效的路徑規(guī)劃，與傳統(tǒng)方法相比，路徑規(guī)劃時(shí)間減少了約30%，路徑跟蹤誤差也減少了約20%。[3]此外，通過(guò)引入遷移學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)，可以進(jìn)一步加快強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程的收斂速度，提高算法的訓(xùn)練效率，比如不同城市或者不同時(shí)間段之間的道路環(huán)境和交通狀況可能會(huì)有一些相似之處，通過(guò)利用這些相似性，可以將我們?cè)谝粋€(gè)環(huán)境中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)環(huán)境，從而減少探索新環(huán)境的時(shí)間和成本。

3.1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在復(fù)雜天氣條件下的應(yīng)用

在復(fù)雜的天氣條件下，如雨、霧或雪天，智能車(chē)輛的路徑跟蹤控制面臨著更大的挑戰(zhàn)，這些天氣狀況會(huì)導(dǎo)致道路能見(jiàn)度降低、路面濕滑、車(chē)輛動(dòng)力性能下降等問(wèn)題，從而影響智能車(chē)輛的感知和決策能力。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在這種情況下可以發(fā)揮重要作用，通過(guò)不斷與環(huán)境互動(dòng)，智能車(chē)輛可以學(xué)習(xí)不同天氣條件下的最優(yōu)控制策略，例如，在雨天行駛時(shí)，智能車(chē)輛可能需要更頻繁地調(diào)整速度和轉(zhuǎn)向角度，以保持穩(wěn)定的路徑跟蹤，在雪天行駛時(shí)，智能車(chē)輛需要更加注意濕滑的路面，避免突然制動(dòng)或急轉(zhuǎn)彎。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，在模擬的復(fù)雜天氣條件下，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的智能車(chē)能夠在不同天氣條件下實(shí)現(xiàn)更加穩(wěn)定和安全的路徑跟蹤控制，與傳統(tǒng)方法相比，智能車(chē)輛的路徑跟蹤誤差在雨天降低了35%左右，而在雪天智能車(chē)輛的行駛安全性提高了40%左右。強(qiáng)化學(xué)習(xí)還可以結(jié)合深度學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)天氣情況進(jìn)行提取和預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)天氣變化的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)，例如，通過(guò)分析歷史天氣數(shù)據(jù)和道路環(huán)境數(shù)據(jù)，可以訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的天氣變化，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)整智能車(chē)輛的控制策略。

3.2 多源信息融合和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策

3.2.1 多源信息融合技術(shù)在智能車(chē)輛路徑跟蹤中的應(yīng)用

智能車(chē)輛在行駛過(guò)程中需要依靠各種傳感器和設(shè)備來(lái)獲取周?chē)h(huán)境的信息，包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)等等，這些信息各有特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，但也存在一些局限性和不確定性，融合多源信息以提高信息的準(zhǔn)確性和可靠性是智能車(chē)輛路徑跟蹤控制中的一個(gè)重要問(wèn)題。多源信息融合技術(shù)可以整合和優(yōu)化來(lái)自不同傳感器的信息，從而提高信息的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如，攝像機(jī)可以提供豐富的圖像信息，用于識(shí)別路標(biāo)、交通信號(hào)和障礙物，激光雷達(dá)可以提供高精度的距離和角度信息，可用于建立道路的三維模型，毫米波雷達(dá)可以檢測(cè)前方車(chē)輛的速度和距離，用來(lái)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)巡航控制，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)可以提供車(chē)輛姿態(tài)、速度和位置等運(yùn)動(dòng)參數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以利用卡爾曼濾波、粒子濾波等算法實(shí)現(xiàn)多源信息的融合，這些算法可以根據(jù)不同傳感器的噪聲特性和相關(guān)性對(duì)信息進(jìn)行加權(quán)融合，從而得到更加準(zhǔn)確可靠的結(jié)果。在仿真環(huán)境下，在路徑跟蹤過(guò)程中，路標(biāo)的識(shí)別準(zhǔn)確率提高了20%左右，障礙物的檢測(cè)距離誤差降低了15%左右，車(chē)輛的行駛穩(wěn)定性也得到了顯著提高。多源信息融合技術(shù)還可以提高智能車(chē)輛對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力，比如在夜間或者惡劣天氣下，可能會(huì)影響攝像頭的畫(huà)質(zhì)，導(dǎo)致識(shí)別效果不佳，這時(shí)候可以依靠激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器提供補(bǔ)充信息，保證智能車(chē)輛能夠正常行駛。

3.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策在智能車(chē)輛路徑跟蹤中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策是指利用大量歷史數(shù)據(jù)來(lái)分析和挖掘潛在的規(guī)律和模式，從而為智能車(chē)輛的路徑跟蹤控制提供決策支持，在智能車(chē)輛領(lǐng)域，可以利用車(chē)載傳感器、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)采集大量的行駛數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和挖掘，優(yōu)化智能車(chē)輛的路徑跟蹤控制策略?？梢允褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型，這些模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)不同控制策略對(duì)車(chē)輛性能的影響，從而預(yù)測(cè)和優(yōu)化未來(lái)的行駛狀態(tài)，比如，通過(guò)分析歷史行駛數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)車(chē)輛在不同速度下的路徑跟蹤誤差和能量消耗，從而做出更合理的速度控制策略。[4]在仿真環(huán)境下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的智能車(chē)輛在路徑跟蹤過(guò)程中，能夠根據(jù)不同的道路環(huán)境和交通狀況，自動(dòng)調(diào)整速度、轉(zhuǎn)向角度等參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)更平滑、更高效的路徑跟蹤，與傳統(tǒng)方法相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的智能車(chē)輛在路徑跟蹤過(guò)程中的平均速度提高了10%左右，路徑跟蹤誤差也降低了15%左右。

3.2.3 多源信息融合和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的協(xié)同優(yōu)化

在智能車(chē)輛路徑跟蹤控制系統(tǒng)中，多源信息融合和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策是兩個(gè)至關(guān)重要的組成部分，兩者密切相關(guān)，相輔相成，為了實(shí)現(xiàn)更高效、更精確的路徑跟蹤控制，需要對(duì)它們進(jìn)行共同優(yōu)化，以充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢(shì)。多源信息融合技術(shù)通過(guò)整合不同傳感器的信息，為智能車(chē)輛提供更加全面、準(zhǔn)確的環(huán)境感知結(jié)果，這些感知結(jié)果不僅包括路標(biāo)、交通信號(hào)、障礙物等靜態(tài)信息，還包括車(chē)速、轉(zhuǎn)向角、加速度等動(dòng)態(tài)信息，這些信息為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策提供了豐富的輸入數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)智能車(chē)輛的行駛狀態(tài)，制定更合理的控制策略。同時(shí)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的結(jié)果也可以為多源信息融合技術(shù)提供反饋和指導(dǎo)，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析和挖掘，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策可以發(fā)現(xiàn)不同傳感器信息之間的相關(guān)性和互補(bǔ)性，從而優(yōu)化信息融合的算法和參數(shù)。此外，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策還可以根據(jù)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)智能車(chē)輛的行駛狀態(tài)，為信息融合提供實(shí)時(shí)反饋和調(diào)整依據(jù)，這種反饋機(jī)制使得多源信息融合技術(shù)更加靈活地適應(yīng)不同的道路環(huán)境和交通狀況，提高了信息融合的準(zhǔn)確性和魯棒性。

4 結(jié)語(yǔ)

本文基于聯(lián)合仿真方法，對(duì)智能車(chē)輛路徑跟蹤控制系統(tǒng)進(jìn)行了研究和優(yōu)化，通過(guò)ADAMS/Car和Matlab/Simulink軟件平臺(tái)的聯(lián)合仿真，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的路徑跟蹤控制系統(tǒng)的有效性和準(zhǔn)確性，未來(lái)將進(jìn)一步研究復(fù)雜環(huán)境下的路徑跟蹤控制策略，提高智能車(chē)輛在復(fù)雜場(chǎng)景下的適應(yīng)性和安全性。

基金項(xiàng)目：本文系2023年度廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目：“智能車(chē)輛橫向控制系統(tǒng)研究”項(xiàng)目編號(hào)（2023KY1271）階段性成果。

參考文獻(xiàn)：

[1]陶捷，鄭思遠(yuǎn)，黃昭燁，等.智能車(chē)輛路徑跟蹤的模糊滑模橫向控制[J].林業(yè)機(jī)械與木工設(shè)備，2022（02）：41-48.

[2]張涌，夏雨，成海飛，等.智能車(chē)輛路徑跟蹤橫向控制研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)），2021（07）：29-39.

[3]汪若塵，魏振東，葉青，等.視覺(jué)預(yù)瞄式智能車(chē)輛縱橫向協(xié)同控制研究[J].汽車(chē)工程，2019（07）：785-791.

[4]楊騰盛，郭世永.基于自適應(yīng)預(yù)瞄前饋控制的智能車(chē)輛路徑跟蹤研究[J].青島理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2022（05）：46-53.