越来越多的汽车使得交通拥挤和交通安全逐渐成为全球化问题。无人驾驶编队行驶可以有效地解决这两大难题。一方面车辆采用无人驾驶方式，可以大大减少因驾驶员操作不当引起的交通事故，提高道路行驶的安全性;另一方面车辆以编队的形式行驶，减小了车辆之间的车间距，能够提高道路的通行效率，有效缓解交通拥堵;此外通过对车辆受力分析发现编队行驶可以减小空气阻力，进而降低油耗，节约能源。然而国内外学者在对无人驾驶车队研究时，经常简化车辆模型，独立设计纵向控制器和横向控制器，忽略两个方向上的耦合特性。实际上在车速较大或者经常变化时，车辆纵向运动与横向运动之间的耦合效应会明显的增强，会严重影响车辆的控制效果。因此，对车辆纵横向力耦合模型和耦合控制方法的研究具有非常重要的理论价值与实际意义。　　论文主要工作与成果归纳如下:　　1)通过对国内外无人驾驶车队研究成果的调研，分析目前研究中的不足之处，思考车速随道路曲率不断变化对无人驾驶车队行驶的影响，提出对车队中纵横向耦合效应进行研究的总体思路和基本方法。　　2)通过对汽车动力学和运动学模型的分析，在Matlab/Simulink中建立无人驾驶车辆模型，在此基础上并结合编队控制策略，建立基于纵横向力耦合的四车车队模型和相应的对比仿真实验模型。　　3)对比各种纵向控制方法，设计滑模纵向控制器并与PID纵向控制器进行对比仿真实验，实验结果表明设计的滑模控制器不仅保证车队的车距误差收敛在一定的范围内，而且具有较小的车距误差。鲁棒性实验证明了设计的控制器具有良好的鲁棒特性。　　4)设计滑模横向控制器并与PID横向控制器进行性能对比仿真实验，结果表明滑模控制在车队横向控制中能够保证车队以较小的车距误差稳定行驶，并且设计的滑模横向控制器对模型参数波动具有很好的鲁棒性。　　5)在建立的车辆纵横向力耦合模型基础上，使用滑模控制方法设计车队耦合控制器。仿真实验结果表明基于耦合控制器的车队具有较小波动的车距，且车距误差的波动不会沿着车队扩大，能够在车速不断变化下实现安全稳定行驶。