运动控制算法（Motion Control） 的十年（2015–2025），是从“单一维度的机械跟随”向“全域协同的具身智能”进化的十年。

控制算法是自动驾驶的“双手”，负责将大脑的决策（轨迹）精准转化为油门、刹车、转向以及悬架的物理动作。这十年中，控制逻辑从简单的“打补丁”修偏，演变成了深度集成底盘物理特性的全域运动控制（VMC）。

一、 核心演进的三大阶段

1. 经典反馈与线性控制阶段 (2015–2018) —— “被动修偏”

• 核心算法： PID（比例-积分-微分）、纯追踪（Pure Pursuit）、Stanley 算法。
• 逻辑： 算法主要基于简单的几何模型（如单车模型）。系统通过计算当前位置与目标轨迹的距离偏差进行实时修正。
• 特征： 此时的控制是“离散且滞后”的。横向（转向）和纵向（速度）往往各算各的，容易出现转向过激或制动突兀。
• 局限： 在复杂曲线或高速避障时，容易出现严重的蛇行现象，乘坐感有明显的“机械感”。

2. 模型预测控制 (MPC) 普及阶段 (2019–2022) —— “主动预判”

• 核心算法： MPC（模型预测控制）、LQR（线性二次型调节器）。
• 逻辑： 算法不再只看眼前。它在每一步计算时，都会利用车辆的动力学模型预演未来 2-3 秒的最佳执行路径，并将物理约束（如最大转角、轮胎抓地力极限）代入优化问题。
• 里程碑： 实现了横纵向的解耦协同，显著提升了高速行车的平顺度和安全性。

3. VMC 全域运动控制与端到端阶段 (2023–2025) —— “六自由度协同”

• 核心算法： VMC（Vehicle Motion Control）、端到端神经网络控制、AI 智能底盘。
• 2025 现状：
• 六自由度管理： 2025 年的旗舰车型（如仰望 U8、小米 SU7 Ultra、智界 R7）实现了纵向（驱动/制动）、横向（转向）、垂向（悬架）的全面协同。
• 端到端执行： 2025 年的架构下，控制逻辑不再由人工手写公式，而是融入了神经网络。系统能根据路面湿滑程度、负载变化自动调整每一个轮子的扭矩和悬架阻尼。

二、 核心维度十年对比表 (2015 vs 2025)

三、 2025 年的技术巅峰：VMC 与中央计算

在 2025 年，运动控制已进化为**“底盘大脑”**：

1. VMC 全域协同：
   2025 年的 VMC 实现了“魔毯”效应。当车辆通过坑洼路面或紧急变道时，系统会毫秒级联动线控制动、后轮转向和主动悬架。通过改变悬架硬度和四轮扭矩分配，抵消车身俯仰和侧倾，实现“极致平稳”。
2. eBPF 内核级执行哨兵：
   针对神经网络可能输出的“指令抖动”，2025 年的架构部署了 eBPF 监控器。它在内核层实时校验控制指令。如果 AI 给出了一次不符合当前物理极限的转向指令（如时速 120km 下猛打方向），eBPF 会在底层毫秒级拦截并修正，确保底盘执行永远在安全包络线内。
3. 线控底盘的物理极限利用：
   2025 年大规模量产的线控制动 (iBS) 和线控转向 (SbW) 取消了机械连接。这使得算法可以完全脱离人为习惯，在紧急避障时以超越人类生理极限的速度（）完成全力制动和避让动作。

四、 总结：从“机械跟随”到“物理本能”

过去十年的演进，是将运动控制从**“枯燥的公式执行”打造成了“精通动力学的顶尖运动员”**。

• 2015 年： 控制是“如果偏了 10 厘米，就往回拽 1 度”。
• 2025 年： 控制是“根据当前的惯性、抓地力和载荷，预判并执行最符合物理最优解的全身姿态调整”。