基于 MPC 模型预测控制的轨迹跟随，是一种应用于自动驾驶系统的横向控制模型，旨在实现车辆在道
路上稳定、精确地跟随预先设定的目标轨迹。本文将围绕这一主题展开，介绍 MPC 模型预测控制的基
本原理、横向控制模型的设计和实现以及车道保持的方法。
首先，我们来了解一下 MPC 模型预测控制的基本原理。MPC 是一种基于模型的控制方法，通过建立车
辆动力学模型来预测未来的车辆行为，并根据预测结果进行控制决策。在轨迹跟随中，MPC 模型预测
控制可以将车辆的位置、速度、加速度等状态量作为控制输入，通过优化算法求解最优的控制输入序
列，从而实现车辆在一定时间内跟随目标轨迹。
其次，我们需要设计一个横向控制模型，用于实现 MPC 模型预测控制中的控制决策。在这里，我们采
用二自由度车辆动力学模型，该模型可以更准确地描述车辆的横向运动特性。通过自定义车辆参数，
如质量、惯量等，以及目标轨迹的定义，我们可以建立一个适用于具体应用场景的横向控制模型。在
MPC 控制中，我们可以根据模型预测结果，计算出横向控制输入，如转向角度或横向加速度，从而使
车辆能够准确地跟随目标轨迹。
然后，我们来讨论车道保持的方法。在实际行驶中，车辆往往需要在道路上保持一定的车道位置，以
确保安全和稳定。为了实现车道保持，我们可以在 MPC 模型预测控制中引入车道偏差项，并将其作为
优化目标或约束条件。通过不断调整横向控制输入，使车辆保持在道路中心线附近，从而实现车道保
持的功能。
最后，我们借助 Simulink 模型来验证和仿真我们的轨迹跟随系统。Simulink 是一种常用的系统仿
真和建模工具，可以方便地搭建和调试控制系统。通过在 Simulink 中建立 MPC 模型预测控制系统
，并将车辆动力学模型、目标轨迹和控制算法进行集成，我们可以进行各种场景下的仿真实验，评估
系统的性能和鲁棒性。
综上所述，基于 MPC 模型预测控制的轨迹跟随是一种应用于自动驾驶系统的横向控制模型，可以实现
车辆在道路上稳定、精确地跟随目标轨迹。通过采用二自由度车辆动力学模型、自定义车辆参数和目
标轨迹，结合车道保持方法，我们可以设计和实现一个可靠的轨迹跟随系统。Simulink 模型可以帮
助我们验证和仿真系统的性能，从而为实际应用提供参考和指导。希望本文内容能够对读者在自动驾
驶领域的研究和开发工作有所帮助。
