近年来,在研究高速公路智能化的同时,人们也将研究方向转向市内新型区域智能交通系统-CyberCar System的开发上来,这是智能车辆领域又一新的发展方向,是人类科技发展的一个象征。吉林大学智能车辆课题组在国内率先展开了CyberCar System的研究工作,本文在课题组自主研制的视觉引导区域交通智能车辆(CyberCar)基础上设计导航控制器,并进行试验验证。CyberCar自动转向系统复杂,采用数学解析方法通常不能反映系统特性,故采用系统辨识的方法进行建模。结合预瞄运动学模型与车辆二自由度动力学模型,构建CyberCar转向控制的状态空间模型,进而在此基础上设计线性二次型最优控制器,并针对状态变量的不可测性设计Kalman状态观测器。仿真和实验表明,CyberCar在直线导航跟踪过程中,偏差较小,最优控制器跟踪效果良好;但是在弧线导航跟踪过程中偏差很大,CyberCar转向控制的线性数学模型已经不能反映车辆控制的实际特性,最优控制器此时表现为纠偏较慢,不能满足导航控制要求。本文采用二维模糊控制结构,设计模糊控制器快速跟踪弧线导航路径,仿真和实验表明,在弧线跟踪的大偏差状态下,模糊控制器能实现快速纠偏和对导航路径的稳定跟踪。通过上述研究工作,最后结合车辆转向系统当前状态和最快动态响应能力最终建立区域交通智能车辆(CyberCar)的变结构控制输出集。试验表明,基于本文所述控制技术设计的导航控制器性能优良,能够满足CyberCar户外自主导航控制的要求。