自适应控制（Adaptive Control）是一种能够根据系统动态变化自动调整控制参数的先进控制方法。其核心在于通过实时监测系统状态和环境变化，动态修正控制策略以保证系统性能最优。这类控制系统通常包含三个关键模块：参数估计器用于在线识别系统特性，控制器根据当前参数生成控制指令，而自适应机制则负责协调两者的交互。与传统的固定参数控制相比，自适应控制特别适合处理具有时变特性、强非线性或建模不确定性的复杂系统。
在自动驾驶领域，自适应控制技术展现出独特价值。例如车辆纵向控制中，面对不同载重、轮胎磨损或路面附着条件变化，自适应巡航控制系统能实时调整制动/加速响应参数。更值得关注的是，当传统控制方法因传感器噪声或模型失配导致性能下降时，基于模型参考的自适应控制（MRAC）或直接自适应控制等方法仍能保持鲁棒性。近年来，随着机器学习的发展，将神经网络与自适应控制结合的智能自适应方法，正在为自动驾驶系统应对极端工况提供新的解决方案。