近年来,智能驾驶汽车作为传统技术性领域与人工智能融合技术的交叉研究领域,受到世界范围内许多企业及学者的热切关注。随着5G技术的日益成熟,智能驾驶在日常生活中的渗透度也逐渐提高。轨迹跟踪控制作为实现智能驾驶关键一环,对无人驾驶的顺利实现起到了决定性作用。在轨迹跟踪问题研究领域,基于几何原理的跟踪算法借助了行驶过程中车辆与道路的相对位置关系,根据参考路径信息及当前行驶状态控制车辆前轮转角,使车辆向下一参考点运动,实现轨迹跟踪控制。该种方法由于原理清晰易懂,适用于大多数车辆模型,所以在轨迹跟踪控制领域中有广泛应用。本文以该模型为轨迹跟踪控制算法研究背景,以高精度,高效跟踪参考轨迹为目标,进行相关控制算法设计。基于几何原理的轨迹跟踪控制系统以车辆当前行驶速度及预瞄距离作为控制输入,以车辆与参考路径的侧向位移误差作为系统输出。侧向位移误差大小是衡量跟踪效果的重要标准。当前点与下一参考点间的预瞄距离是该算法的重要参数之一,预瞄距离设置合理与否,将对跟踪效果产生直接影响。本文首先根据车辆自身车载传感器获得车辆速度及横摆角速度变化率等车辆状态,同时利用V2R道路关系获得车辆与期望轨迹的误差,判断当前轨迹跟踪效果,并进一步针对当前行驶状态,利用模糊控制算法确定不同轨迹下合理的预瞄距离值。根据当前车辆行驶状态及道路环境,在合理选取预瞄距离的情况下,可以获得车辆前轮转角变化情况。本文以前轮转角作为跟踪系统的控制信号,跟踪系统横摆角速度,侧向加速度,质心侧偏角等系统状态量分别建立输入输出系统响应。分析各状态量对输入信号频率响应,设计合适控制算法,调整各跟踪状态量对输入信号的响应速度,减小系统滞后性,提高轨迹跟踪精度。基于几何原理的跟踪控制算法在建立模型时未考虑车辆的动力学特性,受限于此在需要高精度跟踪的场景下此模型跟踪效果欠佳。为了解决此问题,本文通过建立轮胎模型等车辆动力学模型,与轨迹跟踪算法结合,基于车辆动力学约束推导侧向位移误差与跟踪速度关系。保证推导所得行驶速度满足跟踪精度要求,同时满足车辆的动力学特征,实现高精度,高效率跟踪参考路径。最后,在MATLAB/Simulink仿真平台中首先建立多路况复合参考轨迹,并搭建了轨迹跟踪模型,车辆运动学模型,车辆动力学等模型,验证在复杂路况下本文所设计的控制算法可以实现高精度,高效率跟踪。同时与AMEsim仿真平台中十五自由度车辆模型进行联合仿真,验证在相同工况下所设计控制算法应用于复杂车辆模型的跟踪效果。得到仿真结果证明,本文所设计的轨迹跟踪控制算法对于高精度车辆模型同样适用,进而说明本文对智能驾驶轨迹跟踪技术的发展有一定的实际工程意义。