分布式驱动汽车具有四轮驱动力矩独立可控,响应快速的特点,具有很强的动力学控制潜力。为提高无人驾驶车辆路径跟踪精度,在高车速、大曲率跟踪的极限工况下的侧向稳定性,以分布式驱动电动智能汽车为研究平台,提出了转向-主动横摆力矩协同的路径跟踪控制策略。主要研究内容有以下四部分:（1）搭建了包括横摆、侧向运动的车辆二自由度动力学模型,大地坐标系下的运动学跟踪模型,以及轮毂电机模型;搭建了基于模型预测的路径跟踪控制器。为了降低在高车速、大曲率跟踪时侧偏刚度变化造成的影响,基于卡尔曼滤波对侧偏力进行实时估计,并对轮胎侧偏刚度进行自适应调整。（2）根据车辆动力学方程分别推导分布式驱动汽车机动性、稳定性的侧向动力学控制目标。绘制质心侧偏角相平面,推导计算车辆在一定工况下的最大侧向加速度,并以此为参考量,计算基于模糊控制的机动性-稳定性协调控制目标。（3）提出转向-主动横摆力矩协调的路径跟踪控制架构,根据理想控制目标计算主动横摆力矩前馈值,使用滑模控制计算反馈值,并以轮胎负荷率最小进行四轮力矩分配。最后通过仿真验证本文协调控制策略的有效性。（4）搭建了硬件在环仿真台架,进行半实物硬件在环试验,进一步验证了协调控制策略的有效性,证明了控制算法的实时性。基于电动轮驱动汽车的优越性,提出了转向-横摆力矩协同的路径跟踪控制策略。仿真和试验结果表明,在所提出的控制策略下分布式驱动汽车在中高车速,大曲率的极限工况下路径跟踪时,保持了良好的跟踪精度,并且质心侧偏角和相图指数显著减小,侧向稳定性也得到了提高,所提出的协调控制策略可以在提高智能车辆路径跟踪精度的同时,保证侧向稳定性。本文的研究成果对电动轮驱动智能汽车的侧向稳定性和路径跟踪协调控制具有一定的参考价值。