智能驾驶作为解决交通安全、改善出行方式的有效技术手段,受到广泛关注,大力开展自动驾驶关键技术研究成为国家十四五规划的重要战略布局。轨迹跟踪控制作为智能驾驶的核心技术之一,直接影响车辆的多项性能指标。分布式驱动电动汽车四轮独立可控,其冗余控制特性能够有效解决车辆轨迹跟踪控制中的强耦合、非线性、泛随机等控制难题。本文以分布式驱动智能电动汽车为研究对象,为解决复杂工况下的轨迹精准跟踪及稳定行驶问题,对分布式驱动智能电动汽车的轨迹跟踪控制展开如下研究:（1）分布式驱动智能电动汽车仿真平台搭建。依据分布式驱动电动汽车的结构特点,采用MATLAB/Car Sim建立了分布式驱动电动汽车的仿真模型。以Car Sim车辆模型为基础,对其动力系统和底盘结构进行了修改,并根据轮毂电机结构特点修正车型参数。轮毂电机模型在MATLAB/Simulink中建立,轮毂电机的驱动力以外部输入的形式作为Car Sim的动力源,进而搭建联合仿真模型。仿真表明分布式驱动电动汽车模型具有较好的精确性。（2）基于多点预瞄的智能电动汽车横向轨迹跟踪控制研究。结合模型预测控制多约束优化求解的特点以及预瞄式控制鲁棒性好的特点,设计了一种智能汽车轨迹跟踪的主动转向控制策略。在轨迹跟踪系统线性解耦的基础上建立预瞄误差模型,以跟踪过程中的精确性和稳定性设计目标函数,设计模型预测控制器在多约束条件下实时规划出最优的前轮转角。设计预瞄距离自适应的多点预瞄模型,充分获取前方轨迹信息,提高横向运动控制对速度的鲁棒性。仿真表明横向运动控制器在保证跟踪精确性的同时有效保证了行驶稳定性。（3）分布式智能电动汽车纵横向耦合轨迹跟踪控制研究。基于最优控制理论设计了加速度控制器,通过求解期望的驱动力实现对速度的稳定跟踪,保证了轨迹跟踪的动力性;利用相平面法分析车辆在不同行驶工况下的稳定特性,设计附加横摆力矩控制器提高车辆在低附着等极限工况下的行驶稳定性。建立分布式驱动智能电动汽车轨迹跟踪控制仿真平台,仿真表明轨迹跟踪控制器在不同工况均表现出良好的跟踪效果。