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(1) 纯追踪算法原理及预瞄距离分析
纯追踪算法是无人驾驶领域中应用最为广泛的路径跟踪控制方法之一，其核心思想源于驾驶员操控车辆时的视觉追踪行为。在实际驾驶过程中，驾驶员通常会将目光投向前方道路上的某一点，然后根据该点相对于车辆的位置关系调整方向盘以使车辆朝向目标点行驶，纯追踪算法正是对这一行为的数学建模与工程实现。算法的基本原理是在参考路径上确定一个位于车辆前方的预瞄点，然后计算使车辆后轴中心通过该预瞄点所需的转向角度，通过控制车辆的前轮转角来实现路径跟踪。从几何关系推导可知，前轮转角与预瞄距离之间存在反比关系，预瞄距离越大对应的转向角度越小，车辆的运动轨迹越平滑；预瞄距离越小对应的转向角度越大，车辆对路径变化的响应越灵敏。
预瞄距离是纯追踪算法中最关键的参数，其取值直接决定了路径跟踪的性能表现。当预瞄距离设置过大时，预瞄点会越过路径中的弯道拐点落在更远处的直线段上，导致车辆过早开始转向并在弯道内侧形成切角现象，这种抄近路的行为使实际轨迹与参考路径产生明显偏离，跟踪精度大幅下降。当预瞄距离设置过小时，车辆会对路径的微小波动产生过度响应，频繁调整转向角度，造成车身的左右摇摆，不仅影响乘坐舒适性还可能威胁行车安全。因此，如何根据路径特征和车辆状态动态确定最优预瞄距离，是提升纯追踪算法性能的核心问题。传统方法通常采用预瞄距离与车速成正比的简单关系式，这种固定的线性关系无法适应复杂多变的道路环境，难以在直道和弯道中取得理想的跟踪效果。
(2) 融合布朗运动与自适应权重的樽海鞘优化算法
樽海鞘优化算法是一种模拟海洋中樽海鞘群体链式觅食行为的群智能优化算法，算法将种群中的个体分为领导者和跟随者两类，领导者负责探索新的搜索区域并引导整个群体向食物源移动，跟随者则沿着领导者的轨迹依次跟进。这种链式结构使算法具有良好的全局搜索能力，但在局部开发能力和收敛速度方面存在不足。为了将樽海鞘优化算法应用于纯追踪算法的预瞄距离优化，本研究对其进行了针对性改进。首先引入布朗运动机制增强算法的随机探索能力，布朗运动是一种描述微观粒子随机运动的物理模型，具有各向同性和连续性的特点。在樽海鞘位置更新过程中叠加布朗运动产生的随机扰动，可以帮助算法突破当前搜索区域的限制，探索更广阔的解空间，从而提高发现全局最优解的概率。
在算法收敛速度优化方面，设计了一种自适应权重调节机制。传统樽海鞘优化算法在跟随者位置更新时采用固定的权重系数控制前后两个个体对当前个体的影响程度，这种静态权重无法根据优化进程进行动态调整。本研究提出的自适应权重机制根据当前迭代次数与最大迭代次数的比值以及当前最优解的改进幅度综合计算权重系数，在迭代初期使用较大的权重差异促进种群快速收敛，在迭代后期逐步减小权重差异以实现精细搜索。此外，为了提高算法向食物源逼近的速度，引入了基于距离的加速因子，当个体距离当前最优解较远时，增大其向最优解移动的步长；当个体已经接近最优解时，减小移动步长以避免越过最优解。这些改进措施协同作用，显著提升了樽海鞘优化算法的收敛速度和求解精度，为预瞄距离的在线优化提供了高效的算法工具。
(3) 集成速度控制器的自适应路径跟踪系统
在完成预瞄距离优化的基础上，本研究进一步设计了速度控制器以提升路径跟踪系统的准时性。在实际无人驾驶应用中，车辆不仅需要准确跟踪参考路径的几何形状，还需要按照规划的时间表到达各个途经点和最终目的地，这对路径跟踪系统提出了位置精度和时间精度的双重要求。速度控制器的设计思路是根据预瞄点与当前车辆位置之间的距离以及期望的到达时间间隔，计算下一时刻车辆应该达到的速度值。当剩余距离较大而剩余时间较短时，控制器输出较高的目标速度以加快车辆行驶；当剩余距离较小而剩余时间充裕时，控制器输出较低的目标速度以使车辆平稳减速。
速度控制器与预瞄距离优化模块形成闭环控制结构，预瞄距离优化模块负责确定最优的跟踪目标点并计算相应的转向角度，速度控制器则负责调节车辆的纵向运动速度，两者协同工作实现对参考路径的精确跟踪。在控制器参数整定方面，采用了比例积分微分控制策略，比例项负责快速响应速度偏差，积分项消除稳态误差，微分项抑制速度的剧烈波动。
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