多智能车辆编队作为智能交通系统（ITS）发展过程中的重要研究内容,在兼顾道路交通安全的前提下,能充分利用道路容量,提高道路交通效率和车辆燃油经济性,有效地缓解交通拥堵、事故频发和资源紧张等社会问题,因此成为交通发达国家研究和应用的重点。多智能车辆的编队控制主要解决的是在复杂的动态交通环境下的编队系统扩展性、协同行驶、变道和避障等决策问题,同时需要保证子车辆在队形中的稳定行驶,因此编队控制研究可以分解为队形组织和运动跟踪控制两个问题,本文将从以上两个问题角度展开研究。针对智能车辆路径跟踪控制存在精确度低、稳定性差的问题,提出了一种分层架构下的四轮转向联合差动制动路径跟踪控制策略。上层基于线性动力学模型设计了前轮主动转向控制器;下层应用滑模变结构控制理论设计了后轮转向与附加横摆力矩集成控制器并建立差动制动分配策略,将附加横摆力矩转化为单轮制动控制,实现智能车辆四轮转向和差动制动的联合路径跟踪控制,提升车辆路径跟踪的精确度和稳定性。针对多智能车辆编队控制存在队形扩展性差、变换不灵活以及避障工况下响应不理想等情况,基于路径跟踪编队控制方法进一步提出了人工势场和虚拟结构相结合的多智能车辆编队协同控制策略,其中虚拟结构用于编队队形的设计,生成期望队形参考点;定义中间介质点跟踪期望参考点并通过人工势场法加入避碰和避障势场函数项,两种方法的结合构成编队系统的队形组织层,实现动态环境下编队队形的组织和避障变换。智能车辆通过路径跟踪控制跟踪中间介质点,无碰撞地渐进生成指定的编队队形,实现多车的协同行驶。为验证所提出的编队协同控制策略的有效性,基于Matlab/Simlink软件搭建了包含队形组织层和路径跟踪层的编队控制系统仿真平台,并进行了路径跟踪控制和编队控制的验证仿真。在路径跟踪方面进行了高速双移线工况的仿真,仿真结果表明该联合控制策略相比于仅依靠前轮转向控制,横向跟踪误差峰值降低37.9%,横摆角误差峰值降低50.6%,侧向加速度峰值降低29.8%,车辆的路径跟踪精确度和稳定性得到明显提升。在编队控制方面,进行了多车辆避障工况下的编队仿真试验,仿真结果表明,提出的编队算法可有效地适用于多智能车辆协同编队,具有良好的队形扩展性,保证多车安全避障协同行驶。