如今,我国的矿产行业正逐步实现从“传统型”向“科技型”的转变,实现矿山运输系统“智能化”、“无人化”是我国矿产行业未来的发展战略。铰接式车辆因其较好的灵活性成为了采矿行业中应用最为广泛的一种运输装备,其路径跟踪控制和稳定性控制是实现矿用运输设备无人化的关键技术。然而在复杂的矿井环境下,狭窄的空间和粗糙的路况都导致车辆在行驶的过程中容易发生较大的路径偏差,当车速较高时甚至会发生横摆、侧翻等危险情况。本文重点研究矿用铰接车的自主转向控制方法,旨在提升车辆在矿井环境下的路径跟踪性能、低速操控性和高速横向稳定性。研究的主要内容如下:首先通过对铰接车侧偏、横摆和侧倾等运动特性的分析,建立了三自由度车辆模型,采用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对模型的关键参数进行辨识,并在给定输入下,对比了车辆模型和Truck Sim模型状态变量的输出响应,验证了该模型的准确性。以所建立的车辆模型为基础,提出了基于线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator,LQR）的主动转向控制器设计方法,并对铰接式车辆的路径跟踪性能、操控性以及横向稳定性进行了验证。最后引入驾驶员预瞄模型,结合模型预测控制（Model Predictive control,MPC）方法,提出了集成式转向控制器设计方法。井下环境铰接车仿真测试表明:在任意车速和方向盘转角下,模型的输出与Truck Sim车辆模型的输出非常一致。相比于无控制情况,LQR转向控制器使得车辆的路径跟踪性能得到明显改善,同时还提高了车辆的低速操控性和高速横向稳定性。此外,所改进的基于MPC的集成式转向控制器不仅将车辆的低速操控性和高速稳定性提升到较为理想的范围,同时还减小了铰接车的质心侧倾角,大大降低了侧翻风险,提升了车辆在矿井下的安全性和可靠性。