摘要：本文提出了一个用于自动驾驶汽车轨迹计划和跟踪的层次控制框架，以应对准确遵循高速，限制性操作的挑战。提出的时间优势轨迹计划和跟踪（TOTPT）框架利用层次控制结构，具有离线轨迹优化（TRO）模块和在线非线性模型预测性控制（NMPC）模块。TRO层使用直接搭档方法生成最小单圈时间轨迹，该方法优化了车辆的路径，速度和控制输入，以达到最快的圈速时间，同时尊重车辆动力学和轨道约束。NMPC层负责准确跟踪TRO实时生成的参考轨迹。NMPC还结合了一种预览算法，该算法利用预测的未来旅行距离来估算下一个时间步骤的最佳参考速度和曲率，从而改善了整体跟踪性能。在加泰罗尼亚电路上的仿真结果证明了该框架以平均速度为116 km/h准确地遵循时间优势的赛车的能力，最大侧向误差为0.32 m。 NMPC模块使用具有实时迭代（RTI）方案的ACADOS求解器来实现毫秒级计算时间，从而可以在自动驾驶汽车中实时实施它。