任 玥，冀 杰，赵 颖，梁艺潇，郑 玲

（1. 西南大学工程技术学院，重庆 400715；2. 重庆大学汽车工程学院，重庆 400044）

前言

随着传感器技术、芯片算力和人工智能技术的快速发展，以智能化、电动化、网联化、共享化为代表的“新四化”成为了汽车工业前沿技术的发展趋势。由于能够极大地减轻驾驶员负荷，改善交通效率，减少道路交通事故［1］，在“新四化”中，智能化技术尤其受到重视和资本的青睐，近5 年来得到了显著的发展。而作为自动驾驶的“四肢”，智能汽车路径跟踪控制是整个自动驾驶功能实现的基石，也是车辆智能化进程中从驾驶辅助阶段迈向高度自动驾驶阶段的关键问题。

近年来，全球范围内的学者针对车辆路径跟踪控制进行了广泛的研究。以模型不同来区分，车辆路径跟踪控制可分为基于几何学模型、运动学模型和动力学模型［2］。几何学模型较为简单，仅考虑车辆与参考路径相对位姿和阿克曼转向关系。最经典的几何学路径跟踪控制算法包括pure pursuit算法和Stanley算法。2005年斯坦福大学无人驾驶赛车采用Stanley算法取得了DARPA挑战赛的冠军［3］。

相比于几何学模型，运动学模型考虑了车辆纵横运动耦合关系。Rajamani 等［4］研究了前轮转向车辆倒车场景下的路径跟踪问题，在非线性运动学模型基础上，基于输入状态反馈线性化控制器，引入了基于预瞄的输入输出反馈线性化控制器，提高了控制精度。Raffo等［5］基于离散线性化后的时变运动学模型，提出了广义模型预测控制路径跟踪控制方法，在低速工况效果较好。……