**自动驾驶控制：基于运动学模型的 MPC 算法路径跟踪仿真**
一、引言
随着科技的飞速发展，自动驾驶技术已成为未来交通发展的重要趋势。自动驾驶控制系统的核心在于
高效、准确的路径跟踪算法。在此背景下，本文将围绕 MPC（模型预测控制）算法在自动驾驶控制中
的应用进行深入的技术分析。
二、运动学模型在 MPC 算法中的应用
MPC 算法是一种基于预测的优化控制算法，通过建立系统动态模型，对未来状态进行预测和控制决策
。在自动驾驶控制中，运动学模型是实现 MPC 横向控制的基础。通过运动学模型，可以精确描述车辆
的运动特性，包括车辆的加速度、速度、位移等。
三、基于运动学模型的 MPC 横向控制实现
在自动驾驶控制中，基于运动学模型的 MPC 横向控制主要通过 Simulink 和 MATLAB 进行联合仿真
。具体实现步骤如下：
1. 建立车辆运动学模型：通过建立车辆的运动学模型，准确描述车辆的运动特性。这包括车辆的加
速度、速度、位移等参数的计算。
2. 设计 MPC 横向控制策略：根据自动驾驶系统的需求和约束，设计合理的 MPC 横向控制策略。该
策略应包括目标轨迹的规划、控制器的参数设置等。
3. 使用 MATLAB 进行仿真：使用 MATLAB 进行仿真，模拟车辆在实际道路上的行驶情况，验证
MPC 横向控制的准确性。通过仿真结果，可以评估控制器的性能和稳定性。
4. 联合仿真结果分析：通过联合仿真结果分析，可以评估 MPC 横向控制的性能和稳定性，为自动
驾驶系统的开发提供参考。
四、路径跟踪仿真案例分析
为了更好地展示 MPC 算法在自动驾驶路径跟踪仿真中的应用，我们以双移线和五次多项式为例进行案
例分析。
1. 双移线路径跟踪仿真：通过建立双移线运动学模型，使用 MPC 算法进行路径跟踪仿真。仿真结
果可以展示车辆在双移线上的行驶轨迹、速度、加速度等参数。通过仿真结果分析，可以评估
MPC 算法的准确性、稳定性和性能。
2. 五次多项式自定义路径跟踪仿真：除了双移线外，还可以模拟其他自定义路径的跟踪。通过建立
相应的运动学模型和自定义路径规划策略，使用 MATLAB 进行仿真。通过仿真结果分析，可以评
估自定义路径的跟踪性能和稳定性。
