智能车辆产业依托新的技术不断发展壮大,吸引愈来愈多的资本加入进来,其具有广阔的发展前景。运动控制是智能车辆技术领域中的关键部分之一,在车辆的实际行驶中,单独使用横向或纵向控制往往不能满足实际需求,所以需要对横向和纵向进行综合控制。本文主要研究智能车辆的轨迹跟踪,为实现这一目的分别设计了横向和纵向控制器,并在此基础上进行了横纵向协同控制。具体内容如下:（1）建立车辆的横向和纵向动力学模型。在车辆两轮模型的基础上建立横向动力学模型,纵向动力学模型主要包括了整车模型和动力传动系统模型,在动力传动模型部分进行了逆制动器和逆发动机模型的建立。（2）横向控制器的搭建。横向动力学模型属于不匹配不确定系统,存在不可控扰动。首先利用矩阵变换法将非匹配不确定项进行分解,然后基于鲁棒控制理论建立车辆横向控制器,用积分滑模控制对匹配部分进行消除,用H∞控制对非匹配部分进行抑制。之后验证了控制器对速度和路面附着系数的鲁棒性,采用的测试道路是双移线。结果显示,控制系统能够较好地跟踪期望路径,对于车速和路面附着系数有较好的鲁棒性。（3）车辆的纵向控制器选用分层式设计。上层控制器选用模型预测控制,输出量为期望加速度,下层控制器包括制动/加速切换逻辑和逆动力学模型。切换模块会根据期望加速度来进行制动/加速模式的选择,结合逆动力学模型可得期望节气门开度或制动主缸压力。在直线道路上进行了速度跟踪测试,仿真结果表明纵向控制器可以较好地进行制动/加速切换,并可以稳定、快速地跟踪给定的参考速度曲线。（4）横纵向协同控制的仿真验证。首先基于侧倾和侧滑两种危险工况,推导出车辆在道路上行驶时的临界车速模型,根据临界车速模型进行纵向车速选择。然后进行道路环境设置,道路环境采用两种工况:双移线道路和弯道轨迹。仿真结果表明,横纵向协同控制相对横向控制可以显著提高车辆的轨迹跟踪精度和行驶稳定性,相对于单独的横向控制具有一定的优越性。