分布式驱动电动汽车是未来电动汽车发展的重要方向。本文针对分布式驱动电动汽车，提出了一种基于双层架构的综合控制策略，上层是动力学控制策略层，下层为能量优化控制策略层，通过上、下层之间的控制分配线性映射关系，实现了动力学和能量优化的解耦控制。本文主要研究内容包括：首先，根据分布式驱动电动汽车动力学控制的特点，建立了分布式驱动电动汽车整车仿真系统，为开展综合控制策略研究提供了闭环仿真环境。仿真系统包括7自由度车辆模型、驾驶员模型、轮胎模型等，并通过仿真验证了仿真系统具有足够的精度和准确度，可以满足本文仿真研究的需求。其次，对上层动力学控制策略开展了研究，重点研究车辆常规运动状态的跟踪控制策略。基于滑模控制理论，设计了以驾驶员意图解析为基础的纵向车速、侧向车速及横摆角速度的跟踪控制算法。根据控制分配理论，定义了上层滑模控制所输出的广义控制变量与下层实际控制输入之间的线性映射关系。由于滑模控制器中所需的一些参数不易获取，本文采用基于改进自适应控制的算法实现了对车辆质量和转动惯量的估计，仿真结果表明了算法的有效性。然后，对下层能量优化控制策略开展了研究。在对车辆直驶工况下能量优化控制策略研究中，采用分段线性函数表达电机的效率，将前后两组电机看成两对电机的集成。以非线性优化理论为基础，以广义控制与实际控制偏差及功率消耗为优化目标，建立了能量效率优化目标函数。针对优化目标函数的求解，本文提出了基于KKT（Karush-Kuhn-Tucker）最优化条件的能量效率优化算法，通过仿真表明，该算法在直驶工况下能够明显的降低分布式驱动电动汽车的能量消耗。在对车辆侧向运动工况下能量优化控制策略研究中，采用五阶多项式函数表达电机的效率，以非线性优化理论为基础，以广义控制与实际控制偏差及功率消耗为优化目标，建立侧向工况下的能量效率优化目标函数。采用自适应更新律的算法求解该目标函数。通过仿真表明，该算法在侧向工况下能够明显降低分布式驱动电动汽车的能量消耗。最后，开展了实验验证工作。设计了硬件在环仿真平台，通过硬件在环仿真验证了基于改进自适应算法对车辆质量和转动惯量估计结果的有效性；开展了车辆直线加速工况和转向工况的实车实验，验证了滑模控制算法对纵向速度、侧向速度及横摆角速度的跟踪控制性能。