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自动驾驶汽车路径跟踪控制算法，主要是控制车辆按照上层路径规划器规划好的路径进行无偏差横纵向控制。目前自动驾 驶汽车横向控制算法主要分为两种，包括有模型和无模型的控制方法[2]。无模型横向控制方法即传统的比例-积分-微分控制 （ProportionalIntegralDerivative，PID），另一种是基于模型的横向控制方法，其中根据控制模型的不同，控制器又可分为有基 于运动学模型的控制器和基于动力学模型的控制器。
车辆运动学模型通常将车辆简化为一个质点,即为质点模型；或将车辆的垂直方向移动忽略、将车辆的同车轴的车轮角速 度相同、将车辆的朝向简化为前轮的朝向，即简化为自行车模型，基于该模型的控制方法主要有纯跟踪控制（Pure Pursuit）算 法、Stanley控制算法，后轮反馈控制算法（Rear wheelfeedback）。该类型控制器通常是通过控制航向角和横向误差来计算转向 角，易于实现，但该模型仅适用于不考虑车辆动力学的低速行驶工况，如自动泊车控制系统。如果考虑复杂城市工况和高速交 通环境时，则基于运动学模型的控制器的可靠性和鲁棒性并不高，因此就需要引入车辆动力学模型。
车辆运动学模型通常将车辆简化为一个质点,即为质点模型；或将车辆的垂直方向移动忽略、将车辆的同车轴的车轮角速 度相同、将车辆的朝向简化为前轮的朝向，即简化为自行车模型，基于该模型的控制方法主要有纯跟踪控制（Pure Pursuit）算 法、Stanley控制算法，后轮反馈控制算法（Rear wheelfeedback）。该类型控制器通常是通过控制航向角和横向误差来计算转向 角，易于实现，但该模型仅适用于不考虑车辆动力学的低速行驶工况，如自动泊车控制系统。如果考虑复杂城市工况和高速交 通环境时，则基于运动学模型的控制器的可靠性和鲁棒性并不高，因此就需要引入车辆动力学模型。
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