基于MPC的轨迹跟踪控制：实现自动驾驶的关键技术

在自动驾驶和无人车领域，路径规划和轨迹跟踪是实现稳定行驶和精确导航的关键技术。传统的基于几何条件的跟踪算法如pure-pursuit由于没有考虑车辆运动学导致控制精度和稳定性等方面存在不足，因此目前大部分采用线性MPC控制算法，从而平衡控制精度与计算量。

MPC控制算法基于优化理论，通过预测系统未来的输出并与期望输出进行比较，得到一个损失函数（代价函数）。然后采用二次规划的方法求解出最优的控制序列，使得损失函数最小。由于模型、当前状态、期望输出都是已知的，因此只有未来控制量一个自变量。在实际应用中，MPC控制器仅执行输出序列中的第一个控制输出，以减小计算量并提高实时性。

为了更好地理解和应用MPC控制算法，我们可以利用开源代码进行实现。通过开源代码，我们可以对整体代码流程进行进一步的理解，从而更好地掌握MPC控制算法的原理和应用。

总的来说，线性MPC控制算法是实现轨迹跟踪控制的优秀方法之一。通过使用MPC控制算法，我们可以提高自动驾驶和无人车的控制精度和稳定性，从而为未来的智能交通系统提供更可靠的解决方案。