随着自动驾驶和无人驾驶技术的快速发展，车辆在各种复杂环境下自主行驶的能力变得尤为重要。特别是在非平坦的曲面地形上，如山地、农村道路、森林救援以及采矿运输等场景，车辆的轨迹跟踪精度和控制系统的鲁棒性直接影响到行驶的安全性和稳定性。然而，现有的轨迹跟踪方法大多基于平坦地形设计，忽略了曲面地形的坡度、侧倾和高度变化等关键因素，这导致车辆在不平坦地形上行驶时，轨迹跟踪精度不足，容易出现偏离预定路径的现象，增加了动态不稳定性和安全风险。 此外，复杂地形的不可预测性对控制系统的鲁棒性提出了更高的要求。现有的模型预测控制(MPC)方法在处理复杂曲面地形时，往往难以应对地形剧烈变化所带来的挑战。特别是当车辆遇到急弯、坡度陡峭或地形高度不规则的情况时，传统控制算法无法有效适应这些变化，可能导致控制失效或车辆偏离轨迹。为了解决这些问题，亟需一种能够适应复杂曲面地形的鲁棒轨迹跟踪控制算法，以提高自动驾驶车辆在这些环境中的性能和安全性，扩展自动驾驶技术的应用范围。