随着汽车的保有量的大幅增加,消费者也对汽车产品提出了更高的要求,推动汽车数字化转型升级,使自动驾驶成为了如今的研究热点。并且近年来交通事故不断增加,而自动驾驶技术和辅助驾驶技术可以减少人为造成的交通事故。路径跟踪和路径规划作为自动驾驶技术的关键环节,也越来越受到大家的重视。首先建立了车辆运动学模型和动力学模型。并且在轮胎侧偏角较小和滑移率较小的情况下对轮胎纵向力和侧向力的公式进行简化,再基于小角度假设再对模型进一步简化,得到简化后的车辆动力学模型。然后以车辆动力学模型为例,把状态方程连续化、离散化后,再迭代递推得到新的状态方程,该状态方程可以通过控制量增量来预测车辆在预测时域内的状态量。接着确定模型预测控制的目标函数,再将目标函数转化为二次规划问题的标准形式并求解。然后分别建立了运动学模型控制器和动力学模型控制器,用搭建的控制器模型与Carsim车辆模型在双移线工况下进行联合仿真。结果表明在车辆速度较低时,控制器跟踪性能表现良好。但是在车辆速度较高时,在道路曲率较大的位置采用运动学模型建立的路径跟踪控制器会出现与参考路径偏差变大的情况。整体上动力学模型路径跟踪控制器跟踪稳定性较好。然后使用建立的车辆动力学模型来进行路径跟踪器的设计。对于移动的障碍物通过其当前位置和运动速度确定障碍物在预测时域内的所有位置点,然后加上控制器计算出来的车辆位置计算出在预测时域内车辆与障碍物的整体距离,以这个整体距离作为评估车辆与障碍物发生碰撞的可能性大小,并将这项加入模型预测控制的目标函数。然后建立了联合仿真模型,其中使用到了第三章的基于动力学模型的路径跟踪控制器。然后分别在双移线工况和二次曲线工况下进行仿真,算法能够很好地实现避障与路径跟踪。并且通过改变二次曲线的参数生成不同的参考曲线,验证了该算法在不同参考曲线下都能很好的实现避障与路径跟踪。最后对一体化控制器的目标函数进行设计,先分析了车辆与障碍物发生碰撞的可能性与控制量之间的关系,然后再建立避障函数,使得整体的目标函数能够转化为二次规划的标准形式,从而采用二次规划求解函数来进行优化求解。然后建立了一体化控制器的联合仿真模型,并在双移线工况和二次曲线工况下进行仿真对算法进行验证。但是在二次曲线工况下参数变化时,一体化控制器会出现车辆与障碍物中心点的最小距离很小和车辆纵坐标与参考路径纵坐标偏移量很大的情况,需要对权重参数进行优化。然后采用Simulink优化工具箱来对权重参数进行优化,优化后一体化控制器表现明显变好。最后验证了车辆与障碍物横向相遇的情况下一体化控制器也能很好地实现避障与路径跟踪。