本研究聚焦于自动驾驶技术中的路径规划与路径跟踪问题，采用MATLAB和Simulink平台，探讨了NMPC、MPC及其线性化方法的应用，旨在提升车辆控制系统性能。
自动驾驶技术是当代科技发展的前沿领域之一，其核心在于规划控制系统的开发，主要涉及路径规划和路径跟踪两大关键技术。路径规划在已知环境中依据车辆的动态特性和环境约束条件计算出从起点到终点的一条最优或次优路线；而路径跟踪则确保车辆能够准确无误地沿着这条路线行驶。
非线性模型预测控制（NMPC）是一种先进的控制策略，特别适用于处理复杂环境中的路径规划问题。它通过预测未来一段时间内的系统行为，并在每个控制步长内优化控制输入来实现期望的性能目标，在自动驾驶中可动态调整路径规划以提高安全性和效率。相比之下，线性模型预测控制（MPC）则是一种反馈控制系统，基于对未来系统的预测和当前反馈信息进行实时调节，适用于需要高精度跟踪预定路线的任务。
MATLAB与Simulink是开发和仿真自动驾驶系统的重要工具。MATLAB提供了丰富的函数库用于算法开发及数学建模；而Simulink则是图形化多域仿真环境，适合复杂动态行为的模拟。两者结合使用能够简化模型创建、优化控制策略，并通过虚拟测试来降低实际道路验证的风险。
在自动驾驶规划控制系统的研究中，研究人员可利用MATLAB和Simulink构建车辆的数学模型并设计相应的算法，在仿真环境中对各种驾驶场景进行测试（如城市交通或复杂交叉路口）。这不仅有助于提高算法性能与可靠性，还能预测其在真实环境中的表现，从而为后续的实际道路试验提供理论依据和支持。
综上所述，自动驾驶规划控制的关键在于路径规划和跟踪技术的应用以及NMPC和MPC等策略的有效验证。借助MATLAB和Simulink的联合仿真功能可以加速这些关键方法的研发进程，并最终推动实现更加智能且安全的驾驶体验。
5星
