随着科学技术的不断发展和人们的生活水平的不断提高,越来越多的家庭拥有了汽车,促使汽车的数量急剧增加,导致交通环境不断恶化。同时驾驶员的状态决定着车辆的行驶状况,成熟的无人驾驶汽车控制系统比参差不齐的驾驶员驾驶技术更加可靠,能有效缓解交通压力,减轻驾驶员工作负荷,提高道路的利用率。无人驾驶汽车转向控制在整个无人驾驶技术中起着举足轻重的作用,好的转向控制系统能使无人车能够依据输出转角在转弯和掉头时能够正常行驶。本文针对无人车的转向控制系统展开研究,根据实际道路情况,设计了在转弯和掉头时能很好进行转向的控制器。为使无人驾驶汽车的电子地图能帮助无人驾驶汽车在遵守交通法规的前提下,在道路上能够安全畅通的行驶,在建立无人驾驶汽车的电子地图时,将交叉路口的连接关系进行了细化,主要是建立符合交通法规的车道之间的连接关系,包括同一路段不同车道之间用变道路点进行连接,在转向路口时,建立了转向路点用于不同路段不同车道之间的联系。同时建立了同一路段同一车道之间的联系。在路点之间的关系建立完成以后,用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法,运用Visual Studio编程软件编写了适用于无人驾驶汽车的最短路径规划的程序。对于地图中的坐标信息,目前民用地图中的坐标数据和未经过偏移的WGS84经纬度坐标不能用于无人车实时姿态计算的数据,所以本文将WGS84坐标系下的路点通过投影变换为适用于无人车的平面坐标。在建立无人驾驶的电子地图的基础上,无人车的转向控制系统依据规划好的路径,在直线和变道行驶时,通过实时计算无人车距目标路径的横向偏差以及距离目标路点的角度偏差,将横向偏差和角度偏差作为转向控制器的输入,在转向时为防止横向偏差和角度偏差数据超出物理论域而导致决策错误,在转向控制系统中设计了横向偏差和角度偏差量化因子模块,将取值限定在了模糊论域之中,避免了在一些特殊路段由于数据超出论域而导致决策错误,经过二者的量化因子作用后再输入到横向控制器中,最后经过比例因子输出转角;在交叉路口转弯或者掉头时,将路点转换为车体运动坐标系中的坐标值以计算前轮转角。本文在CarSim中建立了车辆的整车模型,设计了用于直线、变道、转弯、掉头的实验路段,在Simulink中搭建了直线和变道模块、转弯掉头模块、系统模式选择模块,并将输出的转角传入到CarSim中,仿真实验结果表明本文所设计的横向控制系统的有效性和可靠性。