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采用基于复杂车辆动力学模型来耦合纵横向控制，考虑车辆的动力学要素较为丰富，因此模型较为精确，但其模型复杂，不利于控制算法设计，同时基于复杂动力学设计的控制算法往往计算耗时大，实时性差；此外以上两种算法在动力学模型和控制模型上均未全面地考虑车辆以外的因素（如道路因素、环境因素等）对驾驶性能的影响，无法平稳且精确地满足无人驾驶轨迹跟踪的纵横向控制的要求。 本专利的目的在于克服上述不足，提供一种基于纵横向协调的轨迹跟踪控制方法及系统。为实现上述目的，本发明的技术解决方案是：一种基于纵横向协调的轨迹跟踪控制方法，包括信息感知、轨迹规划、控制层建模以及驱动执行。

成果亮点*（500字以内） 本实用新型公开了一种基于纵横向协调的轨迹跟踪控制方法及系统，包括信息感知、轨迹规划、控制层建模以及驱动执行。所述信息感知实时采集智能汽车的交通环境信息和车辆状态信息，将相关事件进行实时收集并传递至控制层供控制层预先判断调用； 所述路径规划根据信息感知的数据规划出一条期望路径，此规划路径为从出发点到目的地点的路程最短、耗时最小的全局轨迹； 所述控制层建模根据预瞄原理，建立纵横向协调策略，对期望纵横向控制指令加以处理，并将期望纵横向控制指令转换成硬件机构可执行的控制指令物理值； 所述驱动执行根据控制层建模输出的控制指令物理值操纵车辆的执行机构，实现车辆的整体控制。

科研团队来自厦门理工学院机械与汽车工程学院，由来自日本、加拿大、澳大利亚等国家的留学博士为核心，团队拥有福建省级高层次人次、厦门市高层次人，联合培养博士生、研究生组成层次分明、知识结构交叉协作的高水平科研团队。科研团队在国内外留学工作期间，长期从事商用车、乘用车相关的自动驾驶和智慧交通系统的研发工作，积累的一定的自主知识体系。 科研团队实验室拥有六自由度驾驶模拟系统、快速开发原型系统（dSPACE系统）、MATLAB/SIMULINK主流模型开发软件、TruckMaker仿真软件、IPG硬件在环系统、激光雷达、高精度定位设备、毫米波雷达、车载视觉、V2X设备、无人驾驶实验车辆等丰富的自动驾驶领域的科研设备，总价值约2000万元，为自动驾驶技术的研发提供了充分的研发条件和实验条件。