近年来,对于电动汽车的研究开发是全球应对能源问题和提升驾驶体验所做出的共同反应,是汽车行业和市场未来发展的方向。其中,电动轮驱动汽车结构简单、分布形式更加灵活,更重要的是其各轮转矩独立可控,基于此优势更易实现转矩定向分配（Torque Vectoring,TV）功能以及实现智能化的无人驾驶及驾驶辅助技术。同时,汽车向智能化、个性化发展的趋势正在显现,目前在电动汽车领域,高性能电动汽车和运动驾驶模式也受到广泛关注,汽车在满足激烈驾驶需求时极易接近车辆极限,尤其在进行高速过弯或紧急避障时容易出现轨迹跟随性差甚至车辆失稳的情况。但电动轮独立驱动汽车则可以发挥转矩定向分配优势,充分利用地面附着能力,并且依靠智能化的运动控制技术主动调整整车横摆特性,与主动转向控制相结合,提高机动性并以此提升极限工况下的轨迹跟随能力;同时,极限工况下轮胎的侧偏特性会出现剧烈变化,其非线性特征会对极限工况下车辆控制产生一定影响。因此,针对上述现有问题,本文以可实现主动转向的四轮独立驱动电动汽车为研究平台,提出一套结合转矩定向分配技术和侧偏特性修正的横纵向综合控制策略,旨在主动逼近极限车速以满足激烈驾驶需求的极限工况下,能够通过主动转向和TV控制保持良好的轨迹跟随能力。本文首先通过线性二自由度模型从理论上分析了转矩定向分配引入的附加横摆力矩对稳态转向特性的影响,得出提升转向机动性的机理;而后搭建了电动轮汽车七自由度车辆模型、轮胎模型和电机模型等,并通过对Car Sim车辆模型施加相同开环控制后的结果进行模型正确性对比验证;以七自由度模型为平台,通过仿真验证TV对机动性改善的效果。之后,通过对典型工况的分析确定了本文U-Turn工况参数,同时,为了满足激烈驾驶对尽可能短的过弯时间的需求,基于Clothoid曲线规划最优过弯轨迹,基于此轨迹以及轮胎附着极限圆制定极限车速MAP。随后设计考虑了前后轴载荷转移的前馈+反馈纵向控制器,通过七自由度车辆模型完成对车速的跟踪效果验证。此后,为提高车辆在极限工况下的轨迹跟随能力,本文设计结合了转矩定向分配技术和侧偏特性参数修正的横纵向综合分层控制策略。具体而言,基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）算法设计用于轨迹跟踪的侧向控制器,预测模型为带有TV的二自由度车辆模型,求解最佳前轮转角控制序列和转矩定向分配梯度控制序列。为了提升极限工况下对轮胎强烈的非线性特征的适应性,本文设计了侧偏刚度识别和轮胎侧偏角约束自适应修正策略,用以实时更新预测模型的相关参数并以此提升控制精度,基于七自由度模型完成MPC控制器、侧向力识别、侧偏刚度估计、侧偏角约束修正等模块的参数调节和可行性验证。此外,本文制定了底层驱动控制策略,分别实现滑转率控制和轮间转矩修正功能,将纵向控制需求与附加横摆控制需求相结合,同时保证纵向车速跟踪和轨迹跟踪效果。最后,为了验证本文所设计的横纵向综合控制策略的可行性,基于MATLAB/Simulink和Car Sim联合仿真平台进行试验验证,探究极限工况下的车速、轨迹跟随效果和整车姿态控制效果。同时,还搭建了小型驾驶模拟器完成驾驶员在环轨迹跟踪试验,搭建了联合仿真平台完成基于MPC的主动转向轨迹跟踪实验,与横纵向综合控制策略实验结果进行对比,分析表明,本文所设计的综合控制策略能够优化前轮转角输出,准确完成侧偏特性参数更新和修正,显著提升轨迹跟随效果,缩短过弯时间,充分发挥电动轮汽车转矩独立可控的优势以提升极限操控能力。本文设计的极限工况下轨迹跟随控制方法可以为电动轮驱动汽车激烈驾驶模式的无人驾驶及驾驶辅助技术开发提供参考,提升极限操纵能力,为高性能电动汽车的智能化、个性化发展提供一定的技术支持。