近年来,随着计算机技术和传感器技术的迅速发展,自动驾驶技术逐渐成为各科研机构和高校的研究热点。而动态轨迹规划和轨迹跟踪控制作为自动驾驶系统中重要的组成部分,直接影响着自动驾驶系统的运行性能,具有举足轻重的地位。常用的动态轨迹规划算法一般采用几何曲线对规划的轨迹进行平滑、优化处理,并且在处理过程中设定一定的几何约束,让轨迹满足车辆行驶的运动学约束。然而车辆的运动学特性会随着车辆的行驶工况而发生变化,简单地使用几何约束并不能适用于所有的行驶工况。针对以上问题,本文采用车辆的运动学模型,设计了基于模型预测控制的轨迹规划器,并引入避障功能函数,使规划器具有避让障碍物的能力。车辆在高速场景下行驶时,车辆的动力学特性会变得更加复杂,非线性约束也会变得更加严苛。因此,基于运动控制进行设计的传统控制算法难以满足车辆在高速下的控制需求。针对以上问题,本文采用车辆的动力学模型,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪横向控制器,提高轨迹跟踪控制器在高速行驶工况下的控制稳定性。具体工作包括以下方面:（1）在Frenet坐标系下建立车辆的运动学模型,解耦车辆的纵向规划和横向规划,简化规划任务。基于模型预测控制算法设计了动态轨迹规划器,提高规划器在不同行驶工况下的适应性。对传统的避障功能函数进行改进,引入了障碍物的形状信息,提高了规划器对于不同尺寸障碍物的适应性。（2）针对车辆在高速行驶下的工况,基于车辆的动力学特性建立了车辆的动力学模型,提高控制算法在高速行驶工况下的稳定性,并且利用坐标变换,将动力学模型变换至Frenet坐标系下表示,解耦车辆的横纵向控制,从而简化控制器的设计。对动力学模型进行了小角度的线性化处理和离散化处理,并依据动力学约束建立二次型目标函数,使用QP求解器对目标函数进行求解,提高控制器的计算速度。设计位移-速度闭环PID控制器用于车辆的纵向控制。（3）将动态轨迹规划器和轨迹跟踪控制器部署到实车上,通过实车测试验证算法在实车上的动态轨迹规划和轨迹跟踪控制效果。