随着全世界经济迅速发展、汽车产业日益成熟,全球自动驾驶车辆研究成为必然趋势。其中,车辆控制是研究自动驾驶车辆的基本问题,车辆控制主要包括横向控制和纵向控制。由于车辆在行驶的过程中,其纵向和横向的非线性系统之间存在强烈的耦合关系。设计安全、稳定的横纵向协同系统成为研究的难点及热点问题。目前,大多数学者对单独的横向车道保持系统或纵向自适应巡航系统的车道辅助驾驶系统研究较多,但对车辆横纵向耦合控制的车道跟随辅助驾驶系统问题研究较少。因此,本文利用自适应模型预测控制算法对车道跟随系统车辆横纵向耦合控制进行研究,设计基于该算法的横纵向耦合车道跟随控制器系统,进而提高辅助驾驶系统的控制器与驾驶员期望切合程度,满足车辆行驶的安全性和舒适性要求。首先在分析三自由度车辆在行驶过程中受力基础上,建立满足当前自适应模型预测控制算法的车辆模型及轮胎模型,使车辆模型满足当主目标车辆道跟随控制器的内部离散化模型的要求。然后对自适应模型预测算法理论的预测模型建模、模型离散化、成本函数建立、滚动优化及反馈控制做基本的推导,为后文设计纵向的自适应巡航控制器、横向的车道保持控制器及横纵向耦合的车道跟随控制器奠定理论基础。其次,采用模型预测控制算法对纵向自适应巡航系统(ACC)建模、离散化状态方程、设计模型预测算法巡航控制器,仿真车辆在定速巡航、稳定跟车和紧急制动交通场景,从而验证不同工况下巡航系统控制器跟踪效果。然后通过模型预测控制算法设计车道保持辅助(LKA)系统控制器,运用Carsim软件搭建不同等级道路模型,根据横向位移偏差及横摆角速度偏差决策出车道保持控制器的干预时间,防止车辆偏离,使其按照期望路径行驶,并将Carsim软件所设计不同等级道路行驶过程与Simulink搭建的自适应模型预测控制车道保持控制器仿真效果进行对比,验证所设计车道保持控制器仿真效果。基于上述纵向巡航控制系统(ACC)及横向车道保持辅助控制系统(LKA)的研究,最后设计横纵向耦合模型的车道跟随控制器。先在Matlab搭建仿真试验所需的道路场景模型,建立横纵向车辆模型,采用方差法对横纵向的权重系数进行调节,建立四车道弯道对车道跟随控制器进行仿真工况验证。实验结果表明,设计的车道跟随控制器能够很好的抑制车辆偏离,能够准确、稳定地跟随前方目标车辆,且沿车道中心线行驶。本文的车辆纵横向耦合控制的研究成果可以为今后自动驾驶车辆的车道辅助驾驶系统提供相应的控制器设计要求,为车辆在道路安全性、稳定性及舒适性等多目标性能改善提供参考依据。对改善智能交通协同控制提供有效的验证方法。对设计辅助驾驶自动驾驶车辆具有重要的理论意义与参考价值。