速差转向车辆因其优越的机动性、良好的通过性以及紧凑的机械结构,在适应复杂的越野环境和特殊的军事用途中具有十分显著的优势。随着无人驾驶技术的不断发展,速差转向无人地面平台自主控制技术也将成为迫切的军事需求。就速差转向车辆而言,其横纵向运动具有强耦合关系,轨迹控制具有一定不确定性,因此,车辆路径跟踪控制作为无人驾驶控制的关键技术,也一直是速差转向车辆领域研究的重点和难点。针对上述问题,研究驾驶员横纵向行为耦合关系及其对车辆运动控制的影响对于实现速差转向车辆的精确路径跟踪具有重要的现实意义。本文在考虑驾驶员横纵向耦合行为的基础上,对速差转向车辆的路径跟踪问题进行了研究。在深入研究速差转向车辆的机械结构及动力学特性的基础上,分析影响其轨迹控制的不确定性因素。基于高斯混合隐马尔可夫(GMM-HMM)模型对车辆驾驶行为建模,利用大量经验驾驶员真实数据对模型进行训练,得到驾驶行为辨识模型,并分析和验证该模型预测结果的准确性。然后,本文提出速差转向车辆的分层式路径跟踪控制系统,基于驾驶行为预测和车辆真实行驶状态采取具有自适应性的车辆预瞄控制方法,并制定用于车辆驾驶行为控制的分层状态机策略,在深入分析驾驶员经验数据的基础上设计车辆横纵向协同控制策略,此外,本文采用模糊控制方法以实现速差转向车辆的行进间转向控制。最后,基于北京理工大学智能车辆试验室某履带车辆搭建了无人驾驶车辆路径跟踪控制的试验平台,在真实越野环境下设计换道避障场景,实车验证了本文提出的速差转向车辆路径跟踪控制方法的可行性。