本文在大数据、云计算、物联网和5G技术使得整个汽车行业朝“智能化+网联化”方向发展的学术背景下,对智能车辆路径跟踪控制进行研究。依据智能车辆本身具有耦合性强、非线性、不易进行稳定性控制以及参数需要调试等特点。本文先运用反步法控制原理是通过层级递推的方式进行构造闭环系统,并结合另一种非线性控制算法滑动模态控制原理来缩小滤波误差补偿,因滑动模态控制在对抗环境变化而产生车辆的稳态的破环上,表现为所运用滑模控制算法的车辆系统整体的抗干扰能力强,在整个状态空间中表现为所得状态轨迹为变化得幅度小频率高等特点。所以选用滑模控制算法,对三种滑模函数的表达式、六种趋近率的表达式,以及如何消除抖动的方法进行分析。发现有四种趋近律在进行实验过程中对抖动的消减有着良好的效果,并分析了其他的削减抖动问题的方法,将滑模控制与反步控制相组合来弥补削弱抖动现象。通过先分步骤设计横向控制器仿真验证,再设计纵向控制器,最后设计横纵联合控制器仿真验证。设计反步滑模横向控制控制器,横向控制器所需要达到的控制效果体现在车辆的过弯时,让运动车辆沿着预期的路径轨迹行驶,所以需要先进行路径规划。为了满足四轮转向无人车辆的在湿滑路面极限转向的路径跟踪需求,设立了双排直线车道并规划了路径作为期望轨迹,通过控制器对预期轨迹的跟踪精确程度来判断控制器效果,横向控制器设计是以车辆运动学和车辆动力学模型为基础的,通过建立二自由度车辆模型,轮胎动力学模型。设计验证反步控制器,对于反步控制跟踪算法进行改进,通过启发式优化算法结合滑模控制设计反步滑模控制器。即在反步滑模控制器设计过程中,对于影响控制器性能的常数参数以及需要调试和查找的参数,其中有许多难以找到合适的参数,借助粒子群优化算法,对车辆的参数一些不确定的代数,不断运用算法调试最佳值,找到最优的结果,分别设立3秒和5秒变道时限以及摩擦系数0.3和0.9四种工况。通过与Matlab/Simulink仿真验证功能。设计智能车辆的纵向控制器中,控制器所需要达到的控制效果体现在车辆保持一定的车速或者是跟随前方车辆行驶综合考虑所得出的速度。通过建立车列模型,设计车辆间距纵向控制器,横向控制器用于控制前后车辆的偏移程度。为了使得智能车辆速度与加速度达到期望值,在满足车辆纵向控制的基础上通过设计运动学模型以及对纵向动力学模型的建立,进行载荷分析,建立纵向仿真模型,运用对抗外界的扰动能力较强的滑模控制算法对纵向控制器进行设计,并运用反步滑模横向控制器进行对车辆路径的跟随与保持以及对前方车辆的对齐,通过车辆列中单个车辆使用横纵向控制器控制车辆速度与方向。所设计横纵向控制器耦合效果表现为:车辆按预期轨迹行驶,车辆列中车辆与车辆间距误差和横向误差较小。通过与Matlab/Simulink仿真验证纵向控制器控制前后车的车间距和速度的效果以及横纵向联合控制器的控制效果。