路径跟踪作为无人驾驶汽车决策规划的重要模块具有很高的研究价值。路径跟踪不仅要求能够准确追踪参考路径,还要求对跟踪过程中的速度进行控制。本文主要针对无人车决策规划中的路径跟踪纵向速度控制算法和横向转角控制算法展开研究,主要研究内容如下:（1）针对行车时车速自动调整问题,根据其影响因素多且难以建立精确数学模型的特点,设计了一种基于模糊控制理论的速度规划控制器,以实现根据道路曲率、横向跟踪误差以及路面附着系数等因素规划行车速度。针对速度跟踪问题,采用分层控制方法设计了速度跟踪控制器,上层控制器利用PID控制获得期望加速度,下层控制器根据期望加速度利用逆纵向动力学模型对油门与制动控制量进行分析计算,同时设计了油门与制动控制切换规则,可避免控制时两者频繁的切换,以确保行驶时的舒适性和平稳性。采用Simulink联合Car Sim对速度跟踪和速度规划算法分别进行了仿真实验,仿真结果表明本文设计的速度规划与速度跟踪控制器能够满足无人车路径跟踪纵向控制的要求。（2）基于模型预测控制理论与纯跟踪控制理论分别设计了一种横向路径跟踪控制器。采用Simulink联合Car Sim对两种横向控制算法进行了仿真分析比较,仿真结果表明纯跟踪控制算法适合用于中低速、大初始偏差的工况,而模型预测控制算法适合用于中高速、小初始偏差的工况。此结论为本文提出的切换控制算法打下理论基础。（3）为了解决单一控制算法无法满足各种工况下控制性能要求的问题,综合考虑两种控制算法各自的优劣势,提出了一种基于模型预测控制算法与纯跟踪控制算法的切换控制策略。同时,为了防止控制算法切换时前轮转角输出量出现较大阶跃从而影响系统横向稳定性,设计了一种基于模糊控制理论的切换稳定控制器,分别对纯跟踪控制器和模型预测控制器的前轮转角输出值进行加权处理。最后综合横纵向控制算法进行了仿真验证,仿真结果表明本文提出的路径跟踪横纵向控制算法能够精确平稳地追踪目标路径,同时控制车速适当变化,有效提高路径跟踪控制过程的性能。