“低碳化、智能化、信息化”相互支撑和赋能,对我国汽车技术发展提出了新需求。智能化自动驾驶汽车是感知、决策、控制一体化的复杂系统,离不开电动化底盘的执行与控制,而线控（自主）转向系统是实现自动驾驶的核心部件。本文提出了高可靠性双电机自主转向系统构型,重点开展了通讯延时与机械齿隙迟滞影响下的自主转向鲁棒控制研究,以提高智能汽车轨迹跟踪性能。首先,构建了考虑转向系统机械齿隙与控制通讯延时的动力学模型。分析了不同通讯延时对自主转向系统控制性能的影响,据此结合离散的车辆跟踪误差模型和CAN网络通讯机制,建立了包含网络时滞不确定项的车辆动力学模型。进一步地,分析了机械齿隙对自主转向系统执行器控制性能的影响,并结合双电机自主转向系统动力学模型和死区模型,建立了考虑传动齿隙的双电机转向系统等效模型。其次,提出了基于双电机转向齿隙模型的多目标滑模前轮转角控制方法。通过分析自主转向过程并考虑齿隙影响,进行双电机转向系统等效模型分段处理,获得接触和齿隙两种模式下的状态空间方程。通过权重配比接触模式和齿隙模式下的误差以设计滑模面,并利用PSO（Particle Swarm Optimization）算法优化误差权值,进一步采用合理的趋近率设计多目标滑模前轮转角控制策略。仿真结果表明,多目标滑模控制策略的转角跟踪精度优于常规的三环PID,验证了多目标滑模控制策略对转向齿隙的补偿能力。再次,基于车辆时滞动力学模型设计了鲁棒LQR（Linear Quadratic Regulator）轨迹跟踪控制策略。为了实现线性表达模型中的不确定项,采用矩阵多胞形模型描述车辆时滞动力学模型中的不确定项。进一步地,结合LQR的基本思想和鲁棒控制理论,提出了基于鲁棒LQR的轨迹跟踪控制策略。仿真结果表明,所提出的鲁棒LQR控制策略在轨迹跟踪精度和车辆稳定性上均优于常规的LQR控制策略,验证了鲁棒LQR控制策略对网络时滞的鲁棒性。最后,搭建了基于双电机自主转向台架的半实物HiL（Hardware-in-Loop）测试平台并对比验证了所提控制策略。分析了双电机自主转向系统的构建需求,并据此确定了系统中机械部分、转向执行电机、电机减速器以及电机驱动器等关键零部件,实现了双电机自主转向台架的搭建。基于HiL测试系统分别搭建了整车模型、鲁棒LQR轨迹跟踪控制和多目标滑模前轮控制模型,并配置了三个节点之间的信号交互,从而完成半实物HiL测试平台的搭建。试验结果表明,多目标滑模前轮转角控制策略比三环PID在正弦响应和阶跃响应的跟踪误差上分别降低了 57.1%和33.3%,验证了该控制策略对齿隙的补偿能力;所提出的鲁棒LQR轨迹跟踪控制策略比常规LQR在双移线工况下的横向误差峰值和横摆角误差峰值上分别降低了 5.6%和27.0%,验证了该控制策略对网络时滞的鲁棒性。