在近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，智能車輛已經(jīng)成為了自動化和智能化交通系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。智能車輛通過高級的感知系統(tǒng)，能夠理解周圍環(huán)境，并進(jìn)行復(fù)雜的決策和控制。其中，自主路徑跟蹤控制是智能車輛關(guān)鍵技術(shù)之一，它直接關(guān)系到車輛的操作安全性和行駛效率。 自主路徑跟蹤控制的核心在于使車輛能夠精確地沿著預(yù)設(shè)或動態(tài)生成的路徑行駛，同時(shí)考慮到各種外部因素，如交通、路況和環(huán)境變化。傳統(tǒng)的控制方法，如PID控制和經(jīng)典的模糊邏輯控制，雖然在一定程度上有效，但在處理復(fù)雜、動態(tài)變化的交通環(huán)境時(shí)，往往顯得力不從心。 人工智能，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，為解決這一問題提供了新的思路。通過利用大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，智能車輛能夠?qū)W習(xí)到更為復(fù)雜的行駛策略，從而更好地適應(yīng)不斷變化的道路和交通條件。這種基于人工智能的路徑跟蹤控制方法不僅提高了控制的準(zhǔn)確性，也增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性和自適應(yīng)能力。 因此，探索基于人工智能的智能車輛自主路徑跟蹤控制技術(shù)，不僅有助于推動智能車輛技術(shù)的進(jìn)步，也對實(shí)現(xiàn)更安全、更高效的智能交通系統(tǒng)具有重要意義。