智能电动车辆的出现极大地缓解了传统内燃机车辆造成的环境污染压力,以及车辆保有量剧增带来的交通压力,研究智能电动车辆是汽车未来发展的重要方向。本文以轮毂电机智能车辆为研究对象,研究了轨迹规划和轨迹跟踪控制方法,其目的是为智能车辆行驶提供路径信息,并且替代驾驶员控制车辆在不同路面跟踪轨迹行驶。文章具体研究内容如下:(1)从轮毂电机智能车辆轨迹规划和跟踪控制角度进行车辆系统建模。首先,针对轮毂电机智能车辆在轨迹规划中的运动学约束和跟踪控制时的低速行驶工况,建立了简化车辆运动学模型;然后,针对轮毂电机智能车辆高速行驶工况的跟踪控制,建立了结合轮胎模型的动力学模型,并考虑跟踪控制算法的实时性问题,对车辆动力学模型进行了小侧偏角度假设;最后分析了轮毂电机智能车辆的转向差速特性。(2)基于建立的车辆运动学模型,设计了基于改进RRT算法的轮毂电机智能车辆轨迹规划方法。首先,利用了扩展目标偏向原理,令随机树的搜索不是完全随机,以一定概率向目标点扩散;接着,基于车辆运动学约束对随机扩散的区域进行了限制,保证轨迹可行性;然后,考虑车辆几何尺寸,基于分离轴定理对车辆和障碍物进行了碰撞检测,保证车辆行驶安全性;最后对基本RRT算法和本文改进RRT算法进行了不同路况下的仿真,并进行了改进RRT算法的实车验证。仿真结果表明本文提出的改进RRT算法规划出的路径比基本RRT算法随机点采样少、搜索效率高、路径平滑;实车验证结果表明,改进RRT算法规划轨迹的平滑性和规划轨迹的长度优于智能车辆常用的A~*规划算法。(3)本文基于模型预测控制(MPC)算法,设计了两种轨迹跟踪控制器。首先,详细推导了模型预测控制的过程,包括非线性车辆系统的线性离散化、预测方程建立、目标函数设计和求解、反馈调节等;然后,利用建立的运动学模型和模型预测控制算法,针对车辆低速行驶环境设计了基于车辆运动学的MPC轨迹跟踪控制器,编写了对应S函数程序;最后,利用小轮胎侧偏角度假设下的动力学模型和模型预测控制算法,针对车辆高速行驶环境,在前轮主动转向的背景下设计了基于车辆动力学的MPC轨迹跟踪控制器,编写了对应S函数程序。(4)建立了联合仿真平台,验证了跟踪控制器的性能。首先,搭建了轮毂电机模型,联合Car Sim/Simulink建立轮毂电机车辆整车仿真模型;然后,结合第四章在Simulink中搭建的两种跟踪控制器,建立了轮毂电机车辆轨迹跟踪控制Car Sim/Simulink联合仿真平台;最后,分别对两种跟踪控制器设计不同的仿真工况,仿真验证了轮毂电机智能车辆跟踪控制效果。仿真结果显示:在低速工况下,本文设计的基于车辆运动学模型MPC控制器能够快速稳定的跟踪期望轨迹;在高速工况下,本文设计的基于车辆动力学模型MPC控制器能够在不同的速度下较好跟踪期望轨迹,并且能够适应不同道路环境下的轨迹跟踪控制。