无人驾驶MPC算法在蛇形线路跟踪中的高精度实现

MPC 算法在无人驾驶中可是个不小的亮点，尤其是在蛇形线路跟踪的场景下，比传统的 PID 控制器稳定多了。简单来说，MPC 通过优化控制输入来实时调整车辆状态，避免了 PID 控制在复杂路况下的不稳定表现。

如果你有做自动驾驶相关的项目，这篇文章可以算是个好参考。它详细了利用自行车模型来模拟车辆运动，还提到如何量化转向机构的非线性特性和空气阻力对控制精度的影响。

而且，MPC 算法的目标函数构建也是一大亮点。如何平衡路径误差、航向角误差和控制输入的权重，直接影响到最终的跟踪效果。文章里还了 Python 代码，便于你实操和复现实验。

需要注意的是，MPC 算法应用过程中对约束条件的管理重要，比如转向角度和加速度的限制范围要合理设置。，这篇文章不仅了理论，还涵盖了实际应用的细节，是想深入了解 MPC 路径规划的好资料。