考虑横摆稳定性的车辆路径跟踪控制是自动驾驶领域中的重要研究内容之一。在高速公路上，车辆需
要根据预先规划的路径进行稳定的运行，并快速、准确地跟踪路径。为了实现这一目标，本文提出了
一种基于模型预测控制和滑模控制的算法。
在车辆路径跟踪控制中，传统的控制策略通常采用 PID 控制器。然而，PID 控制器对于非线性系统的
控制效果有限，难以满足高精度控制的要求。基于模型预测控制的方法能够更好地处理非线性系统，
并提供更好的性能。
在本文提出的算法中，车辆的主动转向角通过模型预测控制计算得到。模型预测控制通过对未来一段
时间内车辆的轨迹进行预测，然后根据优化目标函数计算最优的转向角。这种方法能够考虑车辆动力
学特性以及路径规划的要求，从而实现更准确的车辆控制。
为了增强车辆的横摆稳定性，本文还引入了滑模控制方法。滑模控制通过引入滑模面来实现对系统状
态的控制。在车辆路径跟踪控制中，滑模控制用于计算车辆的附加横摆力矩。这种方法能够有效减小
车辆的侧滑角，提高横向稳定性。
在车辆控制过程中，优化目标函数的设计也是非常重要的一步。本文基于轮胎附着利用率最小化的原
则，设计了优化目标函数。通过最小化轮胎附着利用率，可以实现车辆附加力矩的合理分配。这种方
法能够使车辆保持良好的横摆稳定性，并提高整体控制性能。
最后，为了验证设计算法的有效性，本文进行了仿真实验。仿真实验基于实际道路场景和车辆控制模
型，通过对比不同算法的控制效果，评估了本文提出的算法的性能。结果表明，所提算法能够实现车
辆的准确路径跟踪和稳定控制。
综上所述，本文提出了一种基于模型预测控制和滑模控制的车辆路径跟踪控制算法。该算法通过计算
主动转向角和附加横摆力矩，实现对车辆横摆稳定性的控制。优化目标函数的设计和仿真验证进一步
证明了算法的有效性。该算法对于自动驾驶系统的发展具有重要意义，并有望在实际应用中发挥重要
作用。
***附带详细的参考文档：由于本文的特殊性，不提供参考文献。
