智能车辆,是智能交通系统的重要组成部分。而无人驾驶的实现可以降低交通事故的发生率,提升道路的通行能力,并且减少车辆启停的油耗,更加环保。智能车辆的运动控制是对其进行研究的基本问题。本文首先针对智能车辆的低速行驶工况,设计了基于车辆运动学模型和模拟退火-模型预测控制算法(Simulated Annealing-Model Predictive Control,SA-MPC)的智能车辆运动控制器。文中建立了基于车辆运动学的预测模型,根据控制目标设计了目标函数和约束条件,并运用模拟退火算法对目标函数进行求解,从而实现对车辆的纵向速度和前轮转角的控制。通过仿真试验验证了算法的有效性。接着,针对智能车辆在湿滑路面上的高速行驶工况,设计了基于车辆动力学模型和模型预测控制算法(Model Predictive Control,MPC)的智能车辆横向控制器。文中采用线性二自由度车辆动力学模型作为基本车辆动力学模型,并依此建立了预测模型。随后在目标函数中加入了车辆横摆角速度和质心侧偏角的权重项,考虑了车辆的稳定性。针对实际工况,设置了约束条件,包括上下界约束和不等式约束。同时给出了横摆角速度,质心侧偏角,纵向位置参考值的计算方法。通过仿真试验验证了算法的有效性。最后,为了更加全面地反映智能车辆的实际行驶工况,同时验证上述控制器在变速工况下的跟踪性能,文中针对速度控制的实际需求,采用模糊PID(Fuzzy PID)方法设计了智能车辆的纵向控制器。将模糊PID纵向控制器与MPC横向控制器结合构建智能车辆纵横向综合控制框架,并对智能车辆行驶过程中的参考速度进行设计。通过仿真试验验证了算法的有效性。