在汽车全面向智能化方向发展的趋势下,智能汽车在行驶过程中保证车身姿态稳定从而为车内乘客提供良好的乘坐舒适性必不可少。因此,本文结合磁流变智能悬架及智能汽车,将智能悬架应用于智能汽车路径跟踪过程中的姿态控制。根据智能汽车行驶工况的不同,提出分模式姿态优化控制方法,优化智能汽车在路径跟踪过程中的姿态变化。具体研究内容如下:首先,建立磁流变减振器模型。分析了磁流变液的基础理论,包括其组成成分、磁流变效应、流变机理以及力学特性。在此基础上,对磁流变减振器的工作模式进行了详细的分析,并对磁流变减振器各动力学模型进行了概述。基于改进Bouc-Wen模型,在Simulink中建立了磁流变减振器仿真模型,仿真结果表明该模型能够较准确地描述磁流变减振器的非线性滞回特性。其次,对磁流变悬架系统及其控制策略进行了研究。在Simulink中建立1/4车辆被动悬架及磁流变悬架的仿真模型。利用滤波白噪声生产法建立了单轮随机路面模型。将包括开关型天棚阻尼控制、LQR最优控制及模糊控制在内的多种控制策略运用于磁流变悬架的控制当中,并搭建了1/4磁流变悬架系统的控制仿真平台。仿真结果表明LQR最优控制与模糊控制的控制效果更佳。最后,针对智能汽车路径跟踪过程中行驶工况的不同,提出了分模式姿态优化控制方法,并建立联合仿真平台对该方法进行仿真验证。将姿态优化控制分为匀速直线行驶状态下的稳定姿态优化控制模式与加减速或转向行驶状态下的突变姿态优化控制模式。结合预瞄-跟随理论与改进型纯追踪控制策略,设计了智能汽车可靠的路径跟踪控制器。针对稳定姿态优化控制模式,基于LQR最优控制及改进IAHP法设计特定有效的控制策略。针对突变姿态优化控制模式,基于智能汽车状态信息及路径跟踪控制器提供的转向信息,分别设计俯仰与侧倾姿态优化模糊控制策略。搭建了基于CarSim/Simulink的联合仿真平台,仿真试验表明分模式姿态优化控制方法对不同工况下智能汽车路径跟踪过程中的车身姿态均有一定的优化效果,为基于半主动悬架的智能汽车车身姿态优化控制提供了一定的参考。