无人驾驶的发展与应用对于安全出行、减少交通堵塞具有重要意义。针对特定驾驶行为规划出满足安全、舒适、实时的轨迹以及对规划轨迹进行精确的跟踪控制是无人驾驶行为实现的关键。基于上述现状,本文主要研究园区环境中以换道、超车行为为例的无人驾驶车辆行为轨迹规划与行为跟踪控制技术。首先,建立行为实现所需的车辆运动学、动力学模型,并通过Matlab/simulink与Carsim联合仿真验证所建模型的合理性,为后续行为规划、跟踪内容的研究提供基础。其次,为满足换道、超车行为的行驶安全性与舒适性,提出一种基于Frenet坐标系下横纵解耦的行为轨迹滚动规划方法。根据前向预测时间范围与始末状态点进行轨迹拟合并合成轨迹簇,采用相对行车速度可变的椭圆包络模型进行安全检测,基于轨迹舒适性、安全性、高效性约束条件进行轨迹寻优并周期滚动规划,直至安全完成整个换道、超车行为规划过程。再者,针对轨迹跟踪过程中存在道路曲率的突变导致跟踪精度低、实时性差以及研究中缺少对车辆动力学模型考虑等问题提出一种改进的纯跟踪算法与基于动力学模型的MPC算法跟踪策略。针对跟踪曲率突变加入前向预瞄航向信息进行算法改进,实现对预瞄距离自适应调整来提高跟踪精度。针对几何模型跟踪算法缺少对车辆动力学的考虑,基于动力学模型设计MPC跟踪算法,并通过Carsim仿真平台进行仿真实验验证。最后,通过改装的无人驾驶实验平台对研究的换道、超车行为规划与跟踪算法在道路中存在动静态车辆的不同环境工况下进行算法验证,并与驾驶员模型换道、超车行为的实现对比分析,验证了本文所研究换道、超车行为规划与跟踪控制算法具有一定的实际应用价值。