近年来,云计算、人工智能等高新技术的快速发展推动了信息时代技术革命。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的应用,无人驾驶近期在世界范围内受到了研究机构甚至国家层面的密切关注。无人驾驶车辆具备互联网通信技术,可以提前感知驾驶环境并做出安全预警,为提高道路交通安全性指明新方向。路径规划和路径跟踪是无人驾驶车辆系统的关键技术。保证规划路径安全稳定以及跟踪时高精度是无人驾驶车辆安全平稳行驶的必要前提。本文选取结构简单,实时性能好的改进人工势场法用于车辆路径规划模块;并设计模型预测跟踪控制器用于实现车辆对目标路径的精确跟踪。具体研究内容如下:本文首先建立车辆三自由度动力学模型和魔术公式轮胎模型,并对轮胎模型的力学性能进行研究。在小角度假设前提下简化了动力学系统模型,并对模型进行近似线性化处理,最后通过一阶差商法进行离散化处理,得到离散线性化状态空间时变模型,为第四章搭建模型预测控制器奠定了基础。其次针对传统人工势场法在路径规划中存在的问题做出改进。通过增设虚拟目标点方法解决了车辆路径规划过程中陷入局部极小值的问题,以改进斥力函数的方式解决车辆路径规划过程中目标点不可到达的问题。本文建立道路边界斥力势场,体现了道路边界斥力对无人驾驶车辆在道路行驶时的影响。将障碍物速度势场加入改进斥力势场中,考虑动态障碍物对车辆行驶过程的影响。然后基于已设计的预测模型建立模型预测控制器的优化目标函数。通过添加车辆动力学约束以及轮胎侧偏角约束到系统中来确保车辆行驶时的稳定性以及车辆跟踪目标路径的精度。最后为了验证本章所建立的模型预测控制器的跟踪效果,建立由Car Sim与Matlab/Simulink共同组成的联合仿真平台,设置双移线运动曲线进行路径跟踪仿真实验。仿真结果表明,模型预测跟踪控制器在跟踪双移线参考路径时状态量曲线连续平滑,控制器跟踪性能良好。最后验证了无人驾驶车辆在实际行驶过程中的实时规划以及跟踪控制性能。本文应用Car Sim设定车辆模型以及道路环境信息,基于Simulink建立路径规划器以及路径跟踪控制器,运用Car Sim/Simulink平台进行联合仿真实验,模拟了换道以及超车场景。仿真实验结果表明,车辆行驶过程中实时规划性能较好,准确性高,且具有良好的跟踪效果。