近几十年来,随着社会经济和科学技术的快速发展,世界各国建立了四通八达的道路交通,但一个不容否认的事实是车辆增长的速度已远远超出道路和其它交通设施的承载能力.各种车辆在给人类生活和工作带来快速便捷的同时,也给人们带来财产损失和生命危险.针对该问题,各国政府和研究人员提出并正在研究智能交通系统以改善道路交通能力和安全性.自动化公路系统作为智能交通系统的一部分受到大量研究人员的关注.而侧向控制系统是自动化公路系统的一个重要组成部分,可以减少驾驶员的疲劳,降低交通事故发生率和改善道路交通能力.目前,智能车辆侧向鲁棒控制已经成为一个非常有意义的研究课题、车辆参数变化,车辆速度变化和外部干扰带来的非线性和不确定性对高速行驶的车辆的稳定性和安全性影响很大甚至是致命的.利用线性扇形法可将非线性系统描述为T-S模糊模型并且可以利用线性系统理论中的方法来研究.此外,利用鲁棒控制理论可有效镇定不确定系统.因此,智能车辆侧向鲁棒模糊控制的研究具有重要的理论价值和实际意义.本文的主要研究工作如下：在第一章中,介绍了本文的问题提出和实际意义,以及国内外研究现状.在第二章中,研究了智能车辆侧向模糊H∞控制器设计问题.首先给出一个车辆2自由度自行车模型,基于著名的魔术公式将车辆侧向动力学建模为T-S模糊模型.然后,基于该T-S模糊模型利用Lyapunov泛函方法设计了带有一个给定的干扰抑制水平的智能车辆侧向基于观测器的控制器并且以线性矩阵不等式组(LMIs)的形式给出其存在的条件.最后,通过Matlab/Simulink和Carsim联合仿真说明本文所提控制方法保证车辆在高速公路上行驶时具有较好的路径跟踪性能和乘坐舒适性.在第三章中,研究了带有隶属度偏差的智能车辆侧向鲁棒模糊控制器设计问题.在车辆建模过程中解析地考虑了侧风和曲率变化等外部干扰.鉴于在轮胎道路摩擦系数较小时轮胎易进入饱和区域,基于著名的魔术公式用T-S模糊模型描述轮胎的非线性行为.然而,T-S模糊模型的前件变量是不可测的.在这种情形下,基于并行分布补偿(PDC)策略的控制器设计是不可行的.因此,采用非PDC策略和Lyapunov泛函方法得到了车辆系统鲁棒模糊控制器存在的充分条件,且以LMIs的形式给出.最后,通过MATLAB/Simulink和Carsim联合仿真说明了本章所提方法的有效性.在第四章中,总结了本文的研究工作,并对本文后续工作进行了展望.