1.首先研究路径跟踪（参考机器人一些算法如：基于广义预测控制器的移动机器人路径控制算法、基于模糊逻辑推理的移动机器人导航控制算法、基于模糊神经网络的机器人导航控制算法等）思路一：（1）首先建立车辆按照预定路径行驶的控制系统模型（包括控制理论的选择、控制模型的数学推导和实现、控制模型的优化和总体方案实现）（2）利用SIMULINK建模仿真（包括：控制模型的仿真建模、作业环境的仿真建模、控制算法的程序实现）（3）按照要求设计各类仿真试验，并对控制模型进行仿真试验，依据试验结果进行完善调整直到仿真曲线满意为止（4）试验研究阶段（包括建立平台调试然后将调整后的控制算法移植到试验系统的控制算法程序中去，通过被控车辆的运动轨迹对该模型进行实物试验并依据结果对模型再进行调整直到结果满意为止）（5）分析结果总结。（以上参考中南大学硕士论文深海集矿机的路径跟踪）
2.路径跟踪中的误差如何消除？（在笛卡尔坐标空间中，采用误差矢量作为系统的反馈来快速消除跟踪误差。参考南理工硕士论文——智能车辆体系结果及路径跟踪策略的研究）
3.路径跟踪中的运动控制（分开环和闭环）开环策略就是试图寻找一个有界的控制输入序列来操纵系统使其从一个初始位形到任意的期望位形。考虑非完整约束的智能车辆系统，是一个欠驱动的非完整系统，也是一个无漂移的零动力学系统。此类系统不能用连续可微的时不变的纯状态反馈率来予以镇定。因此，不连续控制、事变控制以及它们的混合策略就是必然的选择。所以为其设计一个反馈控制规律，是目前非常活跃的研究领域。
4．由于高速公路的道路曲率变化较为缓慢，利用圆弧与直线的组合拟合目标路径。（1）利用车载传感器测量时刻的三对道路预瞄点的坐标信息，根据所预测算法获得（K+1）T时刻道路预瞄点处坐标。（2）根据最优控制理论，设计最优反馈控制器。（3）最后仿真结果表明：基于所提路径预测法，最优反馈控制器能确保自主车实现跟踪性能。（参考论文——基于路径预测的自主车最优跟踪控制）。
5．采用模糊控制方法实现对机器人速度的控制（输入时航向角偏差和路径的曲率；输出为移动机器人的期望速度大小）
6．路径跟踪不同于轨迹跟踪，它对时间没有苛刻的要求，只需要在一定误差范围内跟踪期望路径（path following）（1）建立纯追踪模型（包括了算法的推导、轨迹的确定）（2）模糊控制器对前视距离的调节。前视距离太大太小都不好，应该根据情况选择合适的。其跟车速大小有直接的关系车速大时要求较大的前视距离，而车速较慢时需要较小的前视距离。横向误差是车辆纵轴与期望路径的夹角。路径跟踪的根本目的是使航向偏角和横向误差都趋于0。将航向偏角和车速作为模糊控制器的二个输入，前视距离作为输出。（3）MATLAB仿真及结果分析（包括直线路径、折线路径的跟踪仿真）（4）最后得到结论。 7．（1）建立运动学模型并分析该模型确定控制方法和控制策略（2）利用自动控制原理建立运动的控制框图（3）根据控制框图抽象出数学模型，利用MATLAB建立仿真模型。 8.一种路径预测的方法（考虑高速公路即用圆弧和直线的组合拟合目标路径）（1）预瞄模型（2）路径预测（3）利用最优控制理论建立一个控制器，实现在预瞄区间【KT,(K+1)T】内寻找一个控制规律使得建立的性能指标最小（5）仿真评价设计的控制器的性能。
