路径跟踪技术是影响智能车辆行车安全、决定智能车辆运动品质的关键技术,但目前针对分布式驱动车辆开发的路径跟踪控制策略较少,部分跟踪控制技术存在精度差、转向控制滞后、运动稳定性差等问题,不能有效的利用分布式驱动车辆四轮独立控制的优势。针对这样的问题,本研究以四轮分布式驱动车辆作为研究载体,建立分层优化的控制策略,在路径跟踪层使用模型预测控制,以实现车辆位置、姿态的滚动优化,同时利用分布式驱动车辆四轮全线控的优势,建立转矩优化层,通过对四个驱动轮的输出转矩进行优化分配,以实现车辆航向、姿态的优化矫正,进而实现路径跟踪精度的提高和车辆运动稳定性的改善。具体内容如下:首先,建立分布式四轮驱动车辆的三自由度运动学模型,为模型预测控制提供车辆的轨迹预测模型,并为后文研究转矩优化规则提供模型参考。除此之外,建立了电机的期望转矩响应模型,175/70R3型轮胎的PACEJKA数学模型,并对该型轮胎的横、纵向力学响应特性进行仿真分析。之后,以分层控制理论为依据,依次建立了上层路径跟踪控制器和下层转矩调优控制器。其中,路径跟踪层将车辆运动控制划分为纵向速度跟踪控制和横向位置跟随控制:在速度控制层设计了模糊PID控制策略,以实现对期望速度的精确跟踪。在横向位置跟踪层对车辆进行转向控制,基于线性时变模型预测控制理论（LTV-MPC:Linear-Time-Varying Model Predictive Control）建立了车辆的轨迹预测方程,依据跟踪误差进行了目标函数设计和二次规划（QP:Quadratic Programming）问题转化,以实现车辆位置、横摆角的滚动优化。为提高预测控制的实时性,实现更长的预测时域和更短的采样周期,LTV-MPC采用三自由度单轨模型作为参考模型,同时,为改善LTV-MPC对参考模型线性化带来的跟踪误差,提出采用多模型预测控制（MMPC:Multiple Model Predictive Control）的优化方案,以期在不增加算力负担的基础上提高跟踪精度和跟踪稳定性。而后,在下层的转矩调优控制器中,基于跟踪误差模型对车辆相对期望路径的位置关系进行细分,进而提出车姿评价因数,用以辨识背离期望路径的车辆航向姿态及其轨迹偏离程度。在此基础上,以方向误差、位置误差为依据设计模糊规则,利用分布式驱动车辆直接横摆力矩控制（DYC）的优势,将纵向速度跟踪层计算得到的总驱动力矩进行调优分配,以通过附加横摆力矩改善路径跟踪时出现的转向不足、转向过度的现象,进而在动力学层次实现车辆跟踪精度和运动稳定性的提高。为验证控制策略对运动稳定性和跟踪精度的提高,研究采用质心侧偏角、横摆角速度、方向误差等参数指标对车辆运动稳定性和跟踪精度给予评价。基于ISO3888-1、GB/T 6323.6-94等测试标准,在CARSIM-SIMULINK联合仿真环境中搭建测试场地,并完成分布式驱动车辆整车模型的建立。依次在双移线、变速定曲率、高速S弯工况下,将本研究提出的策略与纯跟踪算法、未经转矩优化的MPC算法等跟踪策略进行了对比仿真测试。结果表明,相比其他控制策略,分层架构的方案降低了位置偏差、质心侧偏角幅值,抑制了速度和方向误差的超调、抖动,提高了车辆转向时的运动稳定性和跟踪精度,在一定程度上提高了轮胎力的控制裕度。最后,为进一步验证所提出策略的可行性,搭建了基于北汽E150EV分布式驱动实车平台,完成了上位机程序的编写和GUI界面设计。进行了纵向速度跟踪实验、横向位置跟随实验、基于离线地图的长距离跟踪实验。结果表明所提出的算法满足预期,车辆运动状态平稳,路径跟踪精度符合要求。