目前，国内外对自主车的研究越来越广泛，研究主要集中在车体控制和路径规划上，也取得了长足的进步，但现在面临的主要问题是自主车缺乏灵活性和自主性。针对此，本文以两轮驱动自主车为研究对象，提出了模糊控制等方法，有效地实现了车体控制，仿真结果表明自主车可以很灵活地跟踪预定轨迹。本文还提出了将回归算法应用在自主车跟踪控制中的思想，以自主车的动力学模型为被控对象，进行仿真计算，结果表明此法效果良好。本文还在总结前人经验的基础上，提出了一种基于功能／行为集成的智能控制体系结构，实现了基于人工智能模型的方法与基于行为的方法的优势互补，该结构使自主车具备良好的学习和适应能力、较快的响应速度，同时也具备了合理完成给定任务的能力。 在实验中，我们自行研制了自主车实验平台，并在其上进行了模糊控制实验，实验结果表明此法可以有效地对自主车进行实时控制，使自主车具有一定学习和自适应功能。此实验平台还可以进行更深入的实验，如集成视觉导航技术等。