电动化和智能化是汽车未来的发展方向,轨迹跟踪控制是实现智能化的关键技术之一。本文研究课题是:针对分布式驱动电动车,如何通过控制前轮转向和四个车轮的驱动力/制动力实现轨迹跟踪控制,分布式驱动电动智能车具有强耦合、强非线性、过驱动等特点,考虑模型预测控制可以处理多约束多耦合问题,本文基于MPC设计轨迹跟踪控制器。主要内容包括:搭建了Pacejka 5.2轮胎模型描述轮胎的力学特性,通过合理假设建立了七自由度车辆模型,基于非线性车辆模型设计了轨迹跟踪控制器,一方面保证模型的精度,另一方面降低了计算复杂度。根据Carsim建模需求进行了相应的整车和相关子系统实验,并对实验数据进行处理建立了Carsim车辆模型作为控制对象,并在一定工况下将仿真结果与实验进行了对比。将非线性系统通过局部线性化转化为线性系统,基于线性系统推导出了模型预测控制算法,并转化为二次规划问题以便计算机求解。采用非线性车辆模型设计了MPC轨迹跟踪控制器,以前轮转角和四个车轮的轮胎纵向力为控制变量,并对轮胎侧偏角进行了软约束以保证车辆的稳定性。与预瞄驾驶员模型(PDM)在不同车速和附着路面上进行了对比验证控制器的有效性,MPC控制器综合性能更优,对路面附着系数具有较强的鲁棒性。对车辆的纵向横向运动进行解耦设计了分层控制器,上层控制器中横向控制采用MPC计算前轮转角和总的横摆力矩,纵向控制采用滑模控制计算总的驱动力,下层控制器将总的驱动力和横摆力矩以一定的目标函数优化分配给四个车轮的执行器,并与MPC控制器在不同车速和附着路面上进行了对比验证分层控制器的有效性。