自动驾驶汽车作为一项transformativetechnology，近年来备受关注。
轨迹跟踪控制作为自动驾驶汽车的核心技术之一，直接关系到车辆的行驶安全性和平稳性。
传统轨迹跟踪控制方法在理想路况和环境下表现良好，但在特殊场景下，例如复杂道路环境、极端天气条件、交通参与者行为随机性等，其性能often受限。
本文针对特殊场景下自动驾驶汽车轨迹跟踪控制问题，首先分析了特殊场景下轨迹跟踪控制面临的挑战，并对相关概念进行阐释；随后，对国内外在该领域的existing研究成果进行了系统性的梳理和分析，包括基于模型预测控制、自适应控制、鲁棒控制和学习等方法的研究现状；进而，对不同方法的优缺点以及适用场景进行了比较和讨论；最后，对未来特殊场景下自动驾驶汽车轨迹跟踪控制的研究方向进行了展望。
关键词：自动驾驶汽车，轨迹跟踪控制，特殊场景，模型预测控制，鲁棒控制，学习
自动驾驶汽车是指能够在没有人类驾驶员主动操作的情况下，依靠车载传感器系统感知周围环境，并自动规划行驶路线，安全、舒适地完成预定目标的智能车辆。
轨迹跟踪控制是自动驾驶系统的关键技术之一，其目标是使车辆按照预先规划的轨迹行驶，并保持良好的稳定性和舒适性。
在理想情况下，传统的轨迹跟踪控制方法，例如PID控制、PurePursuit和Stanley方法等，能够使车辆较好地跟随参考轨迹。
然而，在特殊场景下，例如雨雪雾等极端天气、弯道、坡道等复杂道路环境，以及交通拥堵等情况下，传统的轨迹跟踪控制方法往往难以满足要求。
这是因为特殊场景下道路环境复杂多变，车辆动力学特性难以准确建模，同时传感器感知信息容易受到干扰，导致控制精度下降，甚至引发安全事故。
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