随着工业技术的发展,汽车的数量逐渐增多,道路交通安全日益受到人们的关注。传统的车辆被动安全可以在事故发生时降低人员伤亡,但无法从更根本上减少事故的发生。目前主动安全和自动驾驶越来越受到人们的关注,本文将对智能车辆的路径跟踪控制问题展开研究。首先本文通过Pacejka魔术公式对车辆轮胎进行建模分析,使用系统辨识工具箱对魔术公式中的参数进行辨识。通过对车辆行驶过程中的运动状态分析,建立二自由度车辆模型,为后序的路径跟踪算法研究提供理论基础。使用Carsim车辆动力学仿真软件建立了被控车辆的精确模型,并对二自由度车辆模型进行了验证。其次通过对驾驶员的行为分析,对基于轨迹预测的路径跟踪控制算法进行公式推导与仿真分析,通过车辆当前位置、控制周期和预瞄偏差得到车辆的预测轨迹,根据二自由度车辆动力学模型对前轮转角进行求解。分析了不同速度下,控制周期分别对路径跟踪效果的影响,在此基础上提出了控制周期自适应的轨迹预测路径跟踪算法。通过Carsim与Simulink搭建的仿真平台对路径跟踪算法有效性进行验证。结果表明改进后的路径跟踪算法效果明显优于原始算法。然后通过基于模型预测控制的路径跟踪算法进一步提高车辆稳定性,将二自由度车辆模型进行线性化与离散化,得到线性时变预测方程。构建了基于横向偏差、航向角偏差以及车辆稳定性的目标函数,结合车辆质心侧偏角、轮胎侧偏角以及前轮转角增量等约束条件进行求解,得到车辆前轮转角。仿真结果表明两种跟踪算法都可以控制车辆完成对目标路径的跟踪,但模型预测控制算法跟踪效果优于轨迹预测控制算法,同时前者的运算周期要远高于后者。最后,本文制定了路径跟踪实验方案并搭建实验平台对路径跟踪算法实时性进行测试。使用定位接收机与高精度定位服务实现了车辆的高精度定位,使用英伟达自动驾驶开发板“Xavier”与整车控制器联合搭建了智能驾驶系统运算平台,通过ROS开发了智能驾驶车辆的软件平台。实验结果表明本文提出的路径跟踪算法具有一定的工程应用价值,可以实现低速下车辆对目标路径的精确跟踪。