近年来,随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息通信技术的高速发展,汽车电动化、智能化、网联化成为国际汽车产业的发展趋势和主要方向,自动驾驶技术研究及应用已经成为行业的研究热点。路径规划和控制技术作为自动驾驶汽车的关键技术,直接影响汽车行驶的安全性、舒适性等主要技术指标,研究并开发出适用于不同行驶工况与使用场景的汽车路径规划及控制算法,对于确保汽车自主驾驶安全有效和实现自动驾驶技术的工程化应用具有重要意义。本文以自动驾驶汽车为研究对象,结合国家重点研发计划专项课题“整车智能化控制及性能提升技术”的研究任务及前瞻性技术探索需要,重点开展自动驾驶汽车局部路径规划与横向控制算法研究工作,提出并设计了一种基于时间弹性带的局部路径规划算法及基于模型预测控制的路径跟踪控制算法,通过建模仿真和实车试验对算法进行了验证分析。论文具体研究内容如下:首先分析总结了国内外自动驾驶汽车规划和控制技术研究现状,并针对目前常用的局部路径规划算法和横向控制算法进行了理论研究和仿真分析,为后续研究提供了理论基础。针对当前局部路径规划算法改进与规划效果提升需求,本文基于时间弹性带理论提出并设计了一种适用于车辆在低速场景下的局部路径规划算法。该算法将车辆非完整约束、最小转弯半径约束等约束条件加入到优化目标函数中,并使用图优化方法进行局部最优路径的求解。典型场景下局部路径规划仿真结果表明,所设计的规划算法能够有效避让局部障碍物,实现行驶路径的合理规划。在车辆动力学建模基础上,推导得到了车辆跟踪控制状态空间方程。基于模型预测控制理论并结合车辆动力学约束进行了路径跟踪控制算法的设计。为降低算法的计算复杂度,本文在优化目标函数中使用输出状态替代系统状态,可有效缩短运算时间。为验证算法性能,在仿真环境中进行了局部路径规划与横向跟踪控制算法的部署与仿真,仿真结果表明所设计的横向路径跟踪控制算法可以将横向误差限制在15cm以内,能够满足车辆行驶的横向控制需求。最后,以某公司提供的实际车辆为系统搭载和算法验证平台,完成了多种典型场景下的实车试验和算法验证。结果表明,本文所提出的局部路径规划算法及其路径规划结果能够符合车辆行驶特性和人类驾驶习惯,横向跟踪控制效果也具有较高的稳定性和精确性。综上,本文以自动驾驶汽车低速场景下行车安全和驾乘舒适为目标,提出了一种基于时间弹性带理论的局部路径规划算法,可为自动驾驶汽车路径规划技术研究提供参考。