无人驾驶汽车作为当今车辆发展的必然趋势,也成为近年来研究的热点问题之一。为了实现车辆无人驾驶,车辆定位和路径跟踪成为无人驾驶车辆安全行驶的两个基本的研究方向。无人驾驶车辆要实现安全行驶,则要求定位系统的定位精度准确性、定位系统的连续性、定位系统的实时性;无人驾驶车在车道内安全行驶,则对路径跟踪的精度具有较高要求。采用合理高效的方法来解决两个问题,是一个值得深入研究探讨的课题。在车辆定位方面。卫星定位系统在复杂的城市大环境中工作会受到多种因素的影响,本文从最基本的定位原理及方法中寻找突破,对比常规RTK和网络RTK两种不同定位类型的定位精度及其对定位精度的影响因素,采用一种基于CORS网络RTK差分定位、惯性测量单元和航迹推断算法进行融合的定位方式,来提高无人驾驶车辆的定位精度。融合目前多种形式的定位设备,从如何提升点定位精度开始分析,到提升整条路径的定位精度。利用试验对比应用两种不同的RTK定位方式以及对降雪天(对流层变化)和晴朗天气下分别进行静态定位和动态定位,详细分析出不同条件下的定位精度误差,寻求一种更适合无人驾驶车辆定位精度需求的整体方案,为无人驾驶车辆提供一种更为稳定、定位精度更高的车辆定位方式,同时也能为路径跟踪控制提供高精度定位信息,尽量降低路径跟踪的误差。在路径跟踪控制方面。本文主要根据车辆的运动规律进行横向控制和纵向控制的研究,应用一种基于定位点的预瞄点追踪方式来制定无人驾驶车辆的整体路径跟踪方案。点追踪算法中定位点的选择基于预瞄原理;根据当前车速、车辆姿态、路径曲率等信息来选择预瞄点和确定预瞄距离,路径跟踪系统分别利用增量式PID控制车辆纵向跟踪和预瞄点追踪原理控制车辆横向跟踪。最后,基于车辆运动学模型在CarSim软件中对整车参数进行设置,MATLAB/Simulink软件中建立整体控制模型,建立联合仿真平台搭建整体路径跟踪整体模型,通过设定不同的路面附着系数来模拟正常路面和有雪路面,在不同速度和规定不同路径的条件下进行联合仿真来分析无人驾驶车辆的路径跟踪误差。