智能车辆路径跟踪控制：纯跟踪控制及Stanley算法等线性相关方法，基于MATLAB实现路径追踪功能

简介：
本项目聚焦于智能车辆路径跟踪技术，采用纯跟踪控制与Stanley算法，并利用MATLAB进行仿真验证，以实现高效准确的路径追踪。 智能车辆路径跟踪控制是自动驾驶技术中的关键环节之一，它决定了汽车如何准确地沿着预设路线行驶。我们将深入探讨两种主要的控制算法：纯跟踪控制与Stanley控制算法，以及其他可能涉及的相关线性算法。 纯跟踪控制是一种基础的方法，通过比较车辆的实际位置和期望轨迹之间的偏差来调整转向角。这种策略的核心在于设计合适的控制器（如PID控制器）以减小误差并确保稳定行驶。在MATLAB中实现时，可以通过建立车辆模型、定义目标路径以及设置控制器参数来进行仿真。 Stanley控制算法是一种更先进的方法，由Christopher Thrun等人于2005年提出。该算法利用前向传感器信息（如激光雷达或摄像头）来确定横向和纵向偏差，并将这些偏差转换为方向盘命令以实现无滑移跟踪。在MATLAB中应用Stanley控制通常包括三个步骤：获取传感器数据、计算偏差以及将其转化为方向盘指令。 除了这两种方法，还有其他线性相关算法可以用于路径追踪，例如LQR（线性二次调节器）和模型预测控制（MPC）。LQR通过最小化性能指标来设计控制器。MPC则是一种前瞻性的策略，它考虑未来多个时间步的行为以优化控制决策。 智能车辆路径跟踪技术是自动驾驶领域的重要组成部分，涉及控制理论、传感器融合及车辆动力学等多个方面。借助MATLAB这样的工具，我们可以对这些复杂的算法进行建模、仿真和优化，并为实际应用提供坚实的基础。