近年来,汽车保有量的增加导致能源危机、出行堵塞、大气污染等问题日益加剧,人们对环境保护、能源消耗和驾驶安全提出了更高的要求,这促使了汽车技术不断向电动化和智能化发展。分布式驱动电动汽车具备结构简单、传动高效和响应迅速等优势,为实现自动驾驶功能提供了良好的载体。路径规划和跟踪作为自动驾驶研究中两个密不可分的关键技术,对自动驾驶汽车具备安全性有着决定性作用。因此,关于分布式驱动电动汽车的路径规划与跟踪控制研究具有重要意义。本论文在国家自然科学基金项目和江西省杰出青年基金项目的支持下,以分布式驱动电动汽车为研究对象,针对现有的路径规划和跟踪技术无法满足复杂多变的环境、跟踪精度低和稳定性差等控制问题,给出了相应的改进方法。论文的主要内容包括:（1）对本文研究对象进行整车建模分析,在保证模型精度的基础上简化整车模型,以模块化的方式对整车建模,包括基于Carsim的车体模型、轮胎模型和电机模型。以Carsim中传统汽车模型为基础,对内部车辆结构参数和传动系统进行修改,并且重新配置Carsim输入、输出接口,然后结合在Matlab/Simulink中建立的电机模型共同构成整车动力学模型。最后选择在直线加速和阶跃工况下进行仿真验证,仿真结果验证了所建立的整车模型能够较好地反映真实车辆行驶特性。（2）针对传统人工势场路径规划算法存在目标不可达、局部最优解等问题,提出了相应了改进方法。在原人工势场法基础上,引入距离因子和速度因子到斥力函数中,对于行驶环境中存在有道路边界限制的问题,建立相应的道路边界斥力势场,使改进算法规划的路径更加符合实际驾驶行为。通过在不同的复杂环境中对所提出改进方法进行仿真验证,结果表明该方法在动静态障碍物的综合环境中可以规划出避障路径。（3）针对车辆轨迹跟踪控制精度问题,以车辆三自由度动力学模型为基础,结合模型预测控制理论设计跟踪控制器,同时把系统进行线性化和离散化,然后设计相应的优化目标函数,并添加动力学约束条件,接着将MPC问题转化为二次规划问题进行求解。最后,在Matlab/Simulink-Carsim中搭建了联合仿真模型,并且分别在不同路面附着系数工况和不同行驶速度条件下验证了控制器的轨迹跟踪性能,仿真试验结果表明所设计的基于MPC轨迹跟踪控制器可以较好地适应路面附着条件和车辆速度的变化,虽然在高速和路面附着条件差的工况下车辆的跟踪偏差相对较大,车辆稳定性也降低了,但车辆仍然完成了整个跟踪过程,最后车辆的每个变量参数都能很快趋于稳定。因此,本文提出的控制方法可以使车辆更加准确地跟踪参考轨迹。（4）针对车辆轨迹跟踪控制中跟踪精度与稳定性的多目标控制问题,提出一种基于分层控制架构的分布式驱动电动汽车轨迹跟踪与稳定性协同控制策略,整个控制器包括跟踪控制层和横向稳定性控制层,模型预测控制器计算出最佳的前轮转角,采用PID控制来追踪理想车速;横向稳定性控制层中,采用滑模控制对横摆角速度和质心侧偏角进行控制;然后基于二次规划算法对最优转矩分配进行求解,以此满足附加横摆力矩的需求,实现稳定性控制;最后在Matlab/Simulink-Carsim搭建联合仿真模型,仿真结果表明所设计的基于滑模控制的横向稳定性与轨迹跟踪协同控制器具有良好的控制性能。