智能车辆(Intelligent Vehicle,IV)是智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)的重要组成部分,包含了信息融合、环境感知、自动控制等众多技术。智能车辆的研究,能够缓解交通拥堵问题,避免交通事故的发生,降低能源的消耗。其中,智能车辆的路径跟踪和速度规划,是智能车辆实现无人驾驶的关键技术。本文以智能车辆的路径跟踪和速度规划为研究重点,以搭建的BJUT-IV智能车辆为实验平台,对智能车辆展开了如下研究:首先,对BJUT-IV智能车实验平台的总体结构及各硬件模块进行了叙述,并设计调试了车辆底层控制系统。纵向控制系统方面,伺服电机通过钢丝绳与油门和刹车踏板连接,通过前馈和PID控制算法,实现油门刹车踏板的精确位置控制。横向控制方面,基于电子助力转向系统,设计了智能车实验平台的转向控制系统。所设计的底层控制系统能够满足无人驾驶智能车的要求,为之后的研究奠定了基础。其次,基于纯跟踪算法,针对传统预瞄距离和预瞄点确定方法存在的不足,在充分考虑车辆与期望路径航向偏差和距离偏差的情况下,改进设计了新的预瞄距离确定方法和预瞄点确定方法,使车辆快速稳定地跟踪期望路径。针对路径跟踪控制的研究,建立了智能车横向动力学模型和运动学模型,并结合车辆动力学仿真软件CarSim和Simulink设计了路径跟踪控制仿真平台,该仿真平台能够准确描述车辆运动状态以及各传感器的输出,所设计的路径跟踪算法能够对期望路径稳定、快速地跟踪,具有较高的应用价值。之后,系统分析了梯形速度规划原理,并针对其存在的问题,提出了动态障碍物的梯形速度规划算法,并设计了速度规划控制器。根据人驾驶车辆的经验,基于车辆运动特性,设计了速度跟踪控制器,控制器由增量式PID与油门刹车切换策略协调作用,能够对期望速度进行快速稳定地跟踪。建立了车辆纵向动力学模型,结合CarSim和Simulink,搭建了智能车纵向控制联合仿真平台,对提出的动态障碍物的梯形速度规划算法和速度跟踪控制策略进行仿真验证。仿真结果表明,设计的速度规划控制器对于静态和动态障碍物都具有良好的规划效果,速度跟踪控制器能够协调油门与刹车的分工控制,并输出合理的控制量,使智能车辆对期望速度快速稳定地跟踪。最后,设计编写了BJUT-IV控制软件,并对软件功能进行了叙述。基于BJUT-IV智能车平台,在校园道路上对改进设计的路径跟踪控制器和速度规划控制器进行了实车实验,验证了改进后的控制器性能和控制算法的可行性。