模型預測控制（MPC）

模型預測控制（Model Predictive Control, MPC） 係自動駕駛領域應用最廣泛、最核心嘅運動控制算法之一。你可以將佢理解為一位「聰明嘅司機」：佢能喺駕駛過程中不斷預判未來幾步嘅行駛軌跡，並基於當前環境同車輛物理極限，計算出當前最優嘅轉向、加速或制動指令。

MPC 嘅核心邏輯係「滾動時域優化」，即「邊行邊算，不斷校正」。傳統控制（如 PID）只基於當前誤差做反應，而 MPC 會做三件事：

建立模型：根據車輛動力學模型，預測未來一段「時間視窗」（稱為預測時域）內車輛嘅運動狀態。
優化求解：以安全、舒適、精準為目標（例如最小化軌跡追蹤誤差、減少方向盤震動），綜合考慮車輛物理極限（如最大轉向角、最大加速度）同環境約束（如車道邊界、障礙物），計算出這「未來幾步」中最優嘅一組控制指令。
滾動執行：只執行這組最優指令中嘅第一步，然後喺下一個控制週期，根據車輛最新嘅實際位置同狀態，重新進行上述預測同優化，如此循環往復。

得益於這種「面向未來、主動規劃、不斷修正」嘅機制，MPC 喺處理多約束同非線性問題上比傳統控制方法更有優勢，因此被廣泛應用於自動駕駛車輛嘅避障軌跡規劃同追蹤控制。

基礎嘅 MPC 已經非常強大，但當前嘅研究正將佢同其他前沿 AI 技術深度融合，以應對更複雜嘅場景。

同 AI 大型模型結合：借助視覺 - 語言模型（VLM） 嘅語義理解能力，MPC 可以看懂交通標誌、理解「給救護車讓行」呢類指令，做出更人性化嘅決策。例如，「VisioPath」框架令 VLM 為 MPC 提供初始軌跡參考，從而提升優化效率同解嘅質量。
同強化學習互補：通過強化學習（RL） 在線優化 MPC 嘅參數（如預測時域、權重矩陣），令控制器能自適應不同駕駛風格同路面條件。有研究指出，強化學習與 MPC 嘅融合方案，喺特定工況下能將橫向偏差嘅平均絕對誤差降低79.61%。
應用於編隊行駛：MPC 亦被設計用於解決多車協同問題。例如，喺車輛編隊（Platooning） 場景中，可採用分佈式 MPC，令每輛車喺本地進行計算同通訊，實現車隊嘅安全、高效巡航。

MPC 並非萬能，佢嘅應用亦面臨一啲工程挑戰：

運算力需求大：MPC 每步都需要在線求解一個複雜嘅優化問題，對車載計算平台嘅要求好高。
模型依賴性強：佢嘅效果高度依賴車輛動力學模型嘅精度。如果模型同真實車輛存在偏差（如路面濕滑、載重變化），控制效果會大打折扣，這亦係業界不斷探索模型自適應同抗干擾技術嘅原因。

MPC 透過「預測 - 優化 - 執行 - 再預測」嘅閉環邏輯，令自動駕駛車輛擁有咗「睇清未來幾步」並做出最優規劃嘅能力。佢既係當前實現 L2-L3 級輔助駕駛功能（如車道居中、自適應巡航）嘅基石，亦係通往更高級別自動駕駛嘅關鍵控制技術。