一、选题的目的及意义

随着目前全球交通事故多发率及汽车保有量的不断増加，交通安全及拥堵问题日益严峻，使得构建智能交通系统的任务更加急迫。而无人驾驶车辆作为组建智能交通系统最为关键的环节之一，近年来更是成为各方关注的焦点^[1]。智能汽车技术的发展不仅有助于提高汽车的安全性，舒适性和经济性能，减少交通事故数量，驾驶疲劳和能源浪费的情况发生，而且在工业制造，军事侦察，航空航天等领域无人驾驶有着广阔的发展空间和应用前景，已被世界各地广泛关注。因此，各国投入大量资源来研究智能汽车技术，包括动态路径规划和控制是智能汽车技术的关键部分，对研究智能汽车具有重要意义^[2]。

无人驾驶汽车的发展方向主要是做到人与车、道路甚至设备之间的信息交互，它还会通过云端与其他车辆或者设备进行交互，提供高精准度的地图，同时使车辆保持原车道行驶，避免驶入错误车道，车辆之间的信息互通将更好地帮助智能交通，并且能更好地提高行车交通的效率。以后的驾驶生活和交通，甚至我们自己的生活都会有序和简单很多，人们不需要再随时盯着方向盘，也不需要独自应对紧急突发状况，甚至不需要白白增加这些不必要的驾驶时间。而无人驾驶正好为我们分担了一些不必要的劳动，简化了生活的同时还提高了生活的安全性和质量。另外，由于驾驶系统相较于人类驾驶员而言更加理性，在面对紧急情况时的处理会更加到位，不会犹豫惊慌而做出错误的判断，而且少了人类驾驶时的一些不必要情绪，路上的交通也会有序很多，堵车的情况想必可以得到缓解。因此，无人驾驶不仅能够使驾驶生活变得更安全，同时还能使道路交通变得更加有序。

高效稳定的轨迹跟踪控制系统是无人驾驶车辆实现智能化和实用化的必要条件^[3]。在综合道路环境中，由于驾驶场景的复杂多变、交通参与者行为的难预测及人们对于行车安全性、高效性和舒适性要求的提高，现有的行为决策与运动规划方法己无法给出一个合理的解决方案^[4]。但在日常驾驶中，驾驶员有时候需要根据路面情况以及交通标志等原因进行变更车道，因此,开发高效稳定的轨迹跟踪控制系统是极其必要的。开发轨迹跟踪系统将提高行车的安全性，降低事故发生的概率，同时减少了因驾驶员操作不当导致事故的可能性，同时高效的轨迹路线规划将有助于绿色交通的发展，因而开发研究一个高效稳定的轨迹跟踪控制系统是有着极其重要的战略意义的。

2.1国内外无人驾驶发展历程

从20世纪70年代开始，西方发达国家就开展了地面无人驾驶车辆的研究，并且取得了一系列的研究成果。国外军用地面无人驾驶车俩的发展主要经历了3个阶段：在20世纪80年代之前，受限于硬件技术和计算机、图形处理、数据融合等关键技术，地面无人驾驶车辆的发展侧重于遥控。20世纪80年代以后，随着自主车辆技术及其他相关技术突破性的发展，地面无人驾驶车辆得以进一步发展，出现了各种自主和半自主移动平台；但是由于受定位导航设备、障碍识别传感器、计算控制处理器等关键部件的性能限制，同一时期的自主车辆虽然在一定程度上实现了自主行驶，但行驶速度低，环境适应能力弱。这些平台主要用于执行扫雷、排爆、侦察等任务。自20世纪90年代以来，由于在计算机、人工智能、机器人控制等技术方面的突破，半自主型地面无人驾驶车辆得到了进一步发展。部分地面无人驾驶车辆参与了实战，检验了地面无人驾驶车辆的作战能力，使各国看到了地面无人驾驶车辆的前景，大大激发了各国研发地面无人驾驶车辆的热情，掀起了研究高潮。

我国的无人驾驶研究始于上世纪八十年代，1980年国家立项了“遥控驾驶的防核化侦察车”项目，哈尔滨工业大学、沈阳自动化研究所和国防科技大学三家单位参与了该项目的研究制造。八五期间，由北京理工大学、国防科技大学等五家单位联合研制成功了ATB-1（AutonomousTestBed-1）无人车，这是我国第一辆能够自主行驶的测试样车，其行驶速度可以达到21公里每小时。ATB-1的诞生标志着中国无人驾驶行业正式起步并进入探索期，无人驾驶的技术研发正式启动。ATB-2无人车也在九五期间顺利研制成功，与ATB-1相比，其功能得到了大大的加强，直线行驶速度最高可达到每秒21米。ATB-3在2005年研制成功，在环境认知和轨迹跟踪能力上得到进一步加强。“863计划”颁布后，在国家自然科学基金会的支持下，很多大学与机构开始研究无人车。2009年，首届中国“智能车未来挑战赛”在西安举行，几年里共吸引了南京理工大学、解放军军事交通学院、装甲兵工程学院、北京理工大学、武汉大学、湖南大学、西安交通大学、上海交通大学、同济大学、厦门理工学院、国防科学技术大学、清华大学、长安大学和中国科学院合肥物质科学研究院等数十家研究单位的数十辆无人驾驶车辆先后参加该项比赛。“智能车未来挑战赛”与美国国防部高级研究计划局（DARPA）在2004年开始举办的“机器车挑战大赛”（Grand Challenge）一样，很大程度地促进了无人驾驶的技术发展。谷歌无人车正是脱胎于第二届“机器车挑战大赛”大赛中的冠军斯坦利机器人汽车。

2.2国内外无人驾驶汽车轨迹跟踪算法发展历程

作为智能汽车的几大关键技术之一，智能汽车的轨迹跟随控制主要是研究如何通过控制车辆的转向系统以及制动/驱动系统使得车辆能够以期望的速度沿着期望的路线行驶，从而实现车辆的无人驾驶操作。目前绝大部分关于轨迹跟随的研究方法中，从原理上讲主要是由预瞄理论和模型预测理论衍生而来。