随着人工智能和互联网技术的快速发展,以及汽车相关制造企业和互联网技术公司对无人驾驶技术领域的密切关注,无人驾驶汽车的研究逐渐走向工业化和实用化的发展阶段。作为集环境感知、决策与规划、控制与执行以及智能网联技术于一体的高新技术综合体,无人驾驶技术能够大大提高道路交通安全性,有效避免交通事故发生。在不同驾驶场景下通过轨迹规划算法快速规划出一条最优轨迹是实现无人驾驶技术的关键环节;为实现对期望轨迹的稳定跟随,设计统一高效的轨迹跟踪控制系统是实现无人驾驶技术的最终目标。因此本文主要对无人驾驶车辆在不同驾驶场景下的轨迹规划算法与轨迹跟踪控制进行了相关研究,具体研究内容如下:（1）轨迹规划算法设计。针对轨迹规划算法在不同驾驶场景下的实用性和有效性,本文主要采用结合采样和多项式曲线插值拟合的轨迹规划算法,在Frenet坐标系下对车辆运动的始末状态进行采样,对五次多项式轨迹规划模型进行求解分别得到横纵向轨迹簇,按照对应采样时间合成轨迹集合,最后利用车辆运动学可行性检测和轨迹碰撞检测方法,按照轨迹质量评估函数值从小到大的顺序对轨迹集合进行检测筛选,得到一条平滑可行的期望轨迹。（2）轨迹跟踪控制器设计。主要对规划得到的期望轨迹进行跟随,本文首先建立车辆动力学模型和轮毂电机模型,接着基于分层控制思想设计速度跟随控制器,通过轮毂电机控制车辆驱动/制动跟随期望加速度。然后基于模型预测控制理论采用纵横向耦合的三自由度动力学模型作为预测模型,附加车辆动力学约束对目标函数进行优化求解,得到前轮转角控制量从而跟踪期望路径。最后结合横纵向控制跟随规划得到的期望轨迹。（3）稳定性控制器设计。针对变速、低附着行驶等极限工况,无人驾驶车辆在对期望轨迹进行跟踪的过程中可能会出现失稳现象,提出一种轨迹跟踪分层控制策略,主要分为上中下三层,上层控制器主要对期望轨迹和期望速度进行跟踪控制,中层控制器包括车辆失稳判断模块和横摆力矩控制器,下层主要是通过轮毂电机对期望纵向力矩和期望横摆力矩以最优分配的方式分配到每个车轮上,从而保证车辆轨迹跟踪过程中的精确性和稳定性。（4）联合仿真分析。基于Matlab编程语言编写轨迹规划算法,利用自动驾驶工具箱搭建车辆周边环境,对不同驾驶场景进行可视化分析,从而验证轨迹规划算法的有效性和实用性。通过Carsim/Simulink等联合仿真平台搭建轨迹跟随控制器和稳定性控制器,分析车辆在相关驾驶场景下的轨迹跟随能力,以及在变速、不同附着路面行驶工况下车辆的轨迹跟随精度和行驶稳定性,对比分析轨迹跟踪稳定性控制策略的有效性和安全性。