无人驾驶技术作为近年来备受关注的热门领域之一，不断突破创新。而在无人驾驶技术中，轨迹跟踪
控制是一项至关重要的技术，它能够确保无人驾驶汽车在道路上安全、稳定地行驶。本文将介绍一种
基于 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）的分布式驱动电动汽车变道轨迹跟踪控
制方法。
首先，我们需要了解 Carsim 和 Matlab 这两个工具。Carsim 是一种仿真软件，它能够模拟车辆的
动力学行为，并评估车辆在不同条件下的性能。而 Matlab 是一种计算机编程语言，广泛应用于科学
计算和工程设计领域。结合 Carsim 和 Matlab 的强大功能，我们能够实现精确的轨迹跟踪控制。
为了实现基于 MPC 的分布式驱动电动汽车变道轨迹跟踪控制，我们需要先建立一个适当的控制模型。
在这个模型中，我们考虑到了车辆的动力学特性、环境因素以及车辆之间的协调性。通过这种分布式
控制模型，我们能够实现多辆电动汽车之间的协同变道，以及良好的轨迹跟踪性能。
在实现分布式驱动转矩分配的过程中，我们使用了 MPC 算法。MPC 算法能够根据车辆的动态模型，预
测未来一段时间内的车辆状态，并计算出最优的控制输入。在变道轨迹跟踪控制中，我们通过优化转
向角、转矩分配等参数，使得车辆能够顺利变道，并且轨迹跟踪误差最小化。
通过 Carsim 和 Matlab 的联合仿真实验，我们对该方法进行了验证。在仿真过程中，我们设置了不
同的环境条件和车辆参数，并评估了该方法在各种情况下的性能表现。结果显示，基于 MPC 的分布式
驱动电动汽车变道轨迹跟踪控制方法在各种条件下都取得了较好的仿真效果。
综上所述，本文介绍了一种基于 MPC 的分布式驱动电动汽车变道轨迹跟踪控制方法。通过联合使用
Carsim 和 Matlab，我们能够精确地建立车辆模型，并实现有效的轨迹跟踪控制。该方法在无人驾
驶技术领域有着重要的应用价值，为未来无人驾驶汽车的发展提供了新思路和新方法。希望通过本文
的介绍，能够为相关研究和实践工作提供参考和启示。
