月球车是一种适用于月面复杂地形条件下的多刚体铰接运动系统，与一般地面环境下的机器人不同，月球车牵引控制存在月球车数学模型复杂，驱动控制量存在冗余以及受月面环境影响，系统的模型参数有较多的不确定项等难点。针对以上难点，本文在基于力学的牵引控制系统结构基础上从牵引控制方法，松软土壤下的轮-地参数估计，以及车轮力矩分配方法三个方面进行了研究，具体研究工作如下：
　　 首先，研究了滑模变结构牵引控制方法。根据滑模到达条件设计了滑模变结构控制律，利用李亚普诺夫稳定性定理证明了控制系统的稳定性，证明该控制系统对系统的建模误差和干扰具有鲁棒性。为削弱滑模变结构控制中的抖振现象，用径向基神经网络控制代替滑模控制的切换控制项。实验表明，该方法具有较好的控制效果，而且能削弱滑模变结构控制中的抖振，提高了系统的控制精度。
　　 其次，研究了刚性车轮与软质土壤之间的作用关系。从力学的角度依据Bekker承压模型分析了月球车切向牵引力，正向支撑力，行驶阻力等轮-地作用力，由于轮-地接触角与车轮的受力方向密切相关，因此，讨论了基于力学平衡的轮-地接触角估计方法，通过引入泥土力学参数，在三维仿真平台中验证了分析过程的合理性，并获得了滑移率与切向牵引力、正向支撑力之间的关系。为月球车车轮力矩分配方法提供了理论基础。
　　 最后，对月球车车轮力矩分配方法进行了研究。在月球车低速行驶的条件下，建立了月球车的静力学模型，在静力学模型的基础上研究了基于寻优的力矩分配方法，并采用CFSQP函数库进行求解。因CFSQP函数库求解有迭代的过程，所以用径向基函数神经网络学习了优化过程。在三维动力学仿真平台上对基于寻优的力矩分配方法进行了仿真验证，并与基于运动学和车轮负载的力矩分配方法进行了比较，实验表明，基于寻优的车轮力矩分配方法优于基于运动学和车轮负载的力矩分配方法，此方法在月球车低速行驶的条件下，具有增强地形适应能力，抑制车轮滑移等优点。