纵向控制是自动驾驶系统中负责车辆加速、减速和保持车速的核心技术模块，通过精确调节油门、刹车和档位来实现对车体运动方向的纵向动力学管理。其核心任务是使车辆按照规划轨迹保持安全跟车距离、实现舒适加减速以及准确达到目标速度，本质上是对车辆纵向运动的闭环控制。从控制理论角度看，纵向控制器需要处理包括车辆动力学延迟、执行机构响应滞后以及路面坡度变化等多重扰动因素。
在实际产品开发中，纵向控制的实现通常采用分层架构：上层根据感知系统提供的障碍物信息、导航系统给出的速度限制以及舒适性要求生成目标加速度，下层通过PID控制或模型预测控制（MPC）将加速度指令转化为具体的执行器操作。值得注意的是，优秀的纵向控制算法需要平衡响应速度与乘坐舒适性这对矛盾指标，这正是AI产品经理需要重点关注的技术权衡点。当前行业前沿正在探索融合深度学习的自适应控制策略，以应对复杂交通场景中传统控制方法的局限性。