目前,智能车作为智能交通系统的重要组成部分,在民用运输、公共安全和军事等领域均得到了广泛应用,被认为是降低交通事故率、提高道路通顺性、实现社会智能化的重要手段。本文以智能车为研究对象,采用理论分析、仿真模拟和试验验证的方法对其运动控制技术进行研究,重点研究横向控制技术,在动力学建模、模糊PID控制、控制系统仿真、地面基站路径规划、智能车道路试验等核心技术上得到若干有价值的结论。首先以前轮转向的智能车为研究对象,建立了车辆坐标系。由于主要对横向控制系统进行研究,建立了横向二自由度的车辆动力学方程及线性模型,并在Matlab/Simulink中对车辆的横向参数进行仿真分析,为下文智能车横向运动控制系统的设计提供了理论基础。其次,本文针对智能车行驶过程中的控制进行了研究与改进。针对智能车行驶过程的时变非线性特点,采用模糊控制理论与传统PID算法相结合的模糊PID控制算法,优化舵机转向控制的稳定性,提高智能车在不同纵向速度下横向控制的效率与稳定性,最重要的是克服了传统PID算法无法实时精准调节参数的缺点。在此基础上,论文对智能车模糊PID控制系统进行了设计,并利用Matlab/Simulink建立了模糊PID横向控制仿真平台,设定仿真参数,对车辆不同纵向速度下的横向变道控制效果进行仿真验证;通过仿真结果分析,验证了模糊PID控制算法的有效性。最后,以某智能底盘车为试验平台,在平台原有机械方向盘机构上对车辆的转向系统进行了改装,加入了转向舵机及其控制器;搭建了Mission Planner地面基站平台,并进行了横向变道运动控制试验,验证了仿真模型的准确性和所建立的控制算法在真实道路环境中的可靠性,进一步提高了智能车的横向运动控制的准确性以及动态稳定性。