在自动驾驶技术中，路径跟踪是确保车辆按照预定轨迹行驶的关键环节，而控制工程作为一门应用数学和工程学的交叉学科，为解决这一挑战提供了强有力的工具，一个核心问题是如何设计一个鲁棒且高效的控制器，以应对复杂多变的道路环境和不可预测的外部干扰。
通过引入先进的控制策略如模型预测控制（MPC）、自适应控制和滑模控制等，我们可以显著提升自动驾驶车辆的路径跟踪性能，MPC通过预测未来一段时间内的系统行为并优化控制输入，有效减少了路径跟踪误差；自适应控制则能根据车辆状态和道路条件的变化实时调整控制参数，提高了系统的稳定性和鲁棒性；滑模控制则利用特定的滑模面设计，使系统状态快速且准确地到达期望的路径上。
结合机器学习和深度学习技术，可以进一步提升控制器的智能性和自适应性，使其能够更好地应对复杂和未知的驾驶场景，通过综合运用控制工程的理论与方法，我们可以为自动驾驶车辆设计出更加高效、安全、可靠的路径跟踪控制系统。
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通过精确的控制系统设计与优化算法，可显著提升自动驾驶车辆在复杂路况下的路径跟踪性能与安全性。
通过精确的路径规划、先进的传感器融合与实时控制策略，可显著优化自动驾驶车辆的动态响应和安全性能。
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