1. 本选题研究的目的及意义

随着智能化技术和自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶车辆正逐渐成为未来交通系统的重要组成部分。

为了保障自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶，车辆需要具备自主完成各种驾驶操作的能力，其中换道是一项至关重要的驾驶操作，也是实现车辆超车、避障等功能的基础。

自动驾驶车辆的换道过程需要考虑车辆自身的动力学特性、周围环境的感知信息以及交通规则的约束，因此对车辆的轨迹跟踪控制方法提出了更高的要求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对自动驾驶车辆的换道轨迹跟踪控制进行了大量的研究，并取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在自动驾驶车辆换道轨迹跟踪控制方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

(1)自动驾驶车辆换道轨迹跟踪控制系统概述:分析自动驾驶车辆的系统架构，研究换道轨迹跟踪控制系统的组成和工作原理，并对现有的轨迹跟踪控制方法进行分类和比较。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法。

首先，通过查阅国内外相关文献，分析自动驾驶车辆换道轨迹跟踪控制的研究现状，了解现有控制方法的优缺点。

然后，根据车辆动力学原理和控制理论，建立车辆的数学模型，并设计基于模型预测控制和模糊控制的轨迹跟踪控制器。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于将模型预测控制和模糊控制相结合，设计一种能够适应复杂交通环境的自动驾驶车辆换道轨迹跟踪控制方法。

(1)提出一种基于模型预测控制和模糊控制融合的轨迹跟踪控制策略，充分发挥两种控制方法的优势，提高控制系统的鲁棒性和适应性。

(2)针对自动驾驶车辆换道过程中的环境感知信息，设计基于模糊规则的控制器参数自适应调整策略，提高控制器对不同道路环境和交通状况的适应能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘凯. 基于改进人工势场法的自动驾驶车辆换道轨迹规划[j]. 汽车技术, 2022(12): 51-58.

[2] 张浩, 龚建伟, 王博. 基于改进模型预测控制的自动驾驶车辆换道轨迹跟踪控制[j]. 机械工程学报, 2021, 57(11): 140-150.

[3] 李强, 陈龙, 王俊. 基于深度强化学习的自动驾驶车辆换道决策与轨迹规划[j]. 控制理论与应用, 2020, 37(6): 1363-1372.