基于 MPC 模型预测轨迹跟踪控制的深入探究：侧偏角软约束的影响分析
一、引言
随着自动驾驶技术的飞速发展，模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制方法，已经被广泛应用在
车辆的轨迹跟踪控制中。本文基于 MPC 模型预测轨迹跟踪控制展开研究，通过两套仿真实验，深入探
讨了加入四轮侧偏角软约束对轨迹跟踪效果的影响。
二、背景知识简述
模型预测控制（MPC）是一种数值优化技术，通过求解一个有限的优化问题来控制一个动态系统。在
车辆的轨迹跟踪控制中，MPC 通过预测未来的车辆状态并计算最优控制序列，使得车辆能够按照预定
的轨迹行驶。这种控制方法的优点在于能够处理具有约束条件和多目标优化的问题，特别适用于车辆
的轨迹跟踪控制问题。
三、仿真实验设置
本次实验包含两套仿真：一套是不加入四轮侧偏角软约束的仿真，另一套是加入四轮侧偏角的软约束
控制的仿真。这两套仿真都是基于 Carsim 与 Simulink 联合仿真的环境下完成的。
（一）不加入四轮侧偏角软约束的仿真：在该仿真实验中，主要关注车辆在没有侧偏角软约束的情况
下的轨迹跟踪效果。
（二）加入四轮侧偏角的软约束控制的仿真：在该仿真实验中，主要探究车辆在加入侧偏角软约束的
情况下，如何通过控制四轮侧偏角的变化，实现更好的轨迹跟踪效果。
四、实验结果分析
通过对比两套仿真结果，我们发现：
（一）在不加入侧偏角软约束的情况下，车辆在轨迹跟踪过程中可能会因为各种原因导致失去稳定性
，进而造成轨迹跟踪失败。这说明在复杂的环境下，车辆的轨迹跟踪控制需要更精细的控制策略。
（二）在加入侧偏角软约束的情况下，车辆能够通过控制四轮侧偏角的变化，实现较好的轨迹跟踪效
果。这是因为侧偏角软约束为车辆的轨迹跟踪控制提供了一个额外的调整参数，使得控制器能够更好
地适应不同的路况和环境条件。同时，这种控制策略还能有效提高车辆的稳定性和安全性。
五、结论与讨论
