路径跟踪无人车。

在过去的十年里无人驾驶系统发展飞快，包括了无人驾驶飞行器(UAV)、无人驾驶水面飞行器(USV)和无人地面飞行器(UGV)。这些家伙和有人驾驶的飞行器不一样，无人地面飞行器能够自己动手完成各种任务，比如移动操控和监控服务等。

早期的防撞研究主要是用动态方法，特别是在整个环境都是静态可见的情况下，采用了全局轨迹规划算法。但实际上要想得到更准确的驾驶环境信息，通常还需要车载传感器，所以就有了局部轨迹规划这个小组件。这时候无人地面飞行器需要主动搜集周围信息，并制定相应的轨迹，就需要一个轨迹跟踪控制器来确保跟上参考轨迹。

现在无人车轨迹规划和跟踪的研究主要面临两个挑战：一是环境经常变来变去，有时候甚至是未知的；二是无人车自身有一些物理约束。为了解决这两个问题，我们提出的算法得能够让无人车迅速应对突发障碍，同时还要照顾到无人车的物理限制，确保跑起来不颠簸。

轨迹规划算法涉及到进化算法、数值优化方法和启发式搜索等。在这个大背景下，我们提出了一种新的无人车路径跟踪算法，有很多独特之处，特别是遇到已知或者未知的障碍物时能够灵活避开，不搞碰撞。我们改进了对应参数，充分利用碰撞预测和无人车当前状态，让它跑得又快又稳。

通过MMPC策略，我们确保了无人车对参考轨迹的精准跟踪，同时也顾及到了无人车的物理约束，就是为了保证开得平稳。模拟和实验结果表明这个避障系统表现相当不错，就算是面对意外情况，无人车也能带着高安全性顺利完成任务。