摘要
智能汽车轨迹跟踪控制是实现自动驾驶的关键技术之一，它关系到车辆的行驶安全性和稳定性。
本文首先介绍了智能汽车轨迹跟踪控制的研究背景和意义，并对国内外研究现状进行了综述，分析了现有轨迹跟踪控制算法的优缺点。
其次，本文详细阐述了智能汽车轨迹跟踪控制系统的组成部分，包括车辆运动学模型、传感器系统、控制系统等，并对常见的轨迹跟踪控制算法，如PurePursuit算法、Stanley算法、模型预测控制(MPC)等进行了分类和比较。
最后，本文总结了智能汽车轨迹跟踪控制领域未来的发展趋势，并提出了相应的展望。
关键词：智能汽车；轨迹跟踪控制；模型预测控制；PurePursuit算法；Stanley算法
#1.1智能汽车智能汽车是指搭载了先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合了现代通信与网络技术，能够实现一定程度上的自动驾驶功能的车辆。
它可以通过环境感知、路径规划、决策控制等模块协同工作，在无需或少量驾驶员干预的情况下，安全、高效地完成预定的行驶任务。
#1.2轨迹跟踪控制轨迹跟踪控制是指智能汽车根据预先规划好的参考轨迹，通过控制自身的转向、加速和制动等行为，尽可能准确地跟随该轨迹行驶的过程。
轨迹跟踪控制是实现智能汽车自动驾驶功能的基础，其控制效果直接影响到车辆的行驶安全性和舒适性。
#1.3仿真研究仿真研究是指利用计算机软件和数学模型对真实的物理系统进行模拟和实验，以评估系统性能、优化系统设计和预测系统行为。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
