许多交通事故主要是由于驾驶员无法在轮胎摩擦极限下控制车辆。现有无人驾驶车辆运动控制技术大多避免车辆达到摩擦极限。但观察发现,赛车手经常在车辆摩擦极限下进行比赛而不会使车辆失稳。若所设计控制算法具有与赛车手类似的控制能力,许多致命的事故就可以避免。为了在尽可能广泛的情况下确保安全,探索无人驾驶车辆在极限工况下的运动控制有助于提升行驶安全性。为此本文基于国家重点研发计划“新能源汽车”专项项目,分别就无人驾驶车辆在轮胎处于摩擦极限的稳定跟踪工况与漂移工况展开研究,主要研究内容如下:首先,建立合适精度的轮胎动力学模型,因为轮胎建模要考虑模型精度,同时需要考虑极限工况下控制算法的实时性。基于此,本文建立综合轮胎侧偏-纵滑复合工况的刷子轮胎模型以及考虑整车横向、纵向以及横摆的三自由度动力学模型。其次,针对极限工况下无人驾驶车辆跟踪控制精度与稳定性均难以保障的问题,提出一种纵横向稳定性综合协调控制方法。规划车辆在轮胎摩擦极限下的纵向车速,利用纵向前馈控制器与状态反馈控制器跟踪摩擦极限下的纵向车速。将预瞄前馈与人工势场反馈相结合设计横向路径跟踪控制器。再通过期望与实际横摆角速度偏差设计稳定性控制策略,优化纵向控制的驱动力矩。Simulink/Carsim联合仿真结果表明,所提出的纵横向协调稳定的综合方法可以在极限工况下改善无人驾驶车辆瞬态响应,抑制道路曲率突变处的超调量,减少路径跟随中的稳态误差,提高了无人驾驶车辆的轨迹跟踪精以及弯道运动过程中的横向稳定性。然后,针对漂移工况,首先对漂移工况下的无人驾驶车辆动力学进行深入分析,计算给定前轮转角与纵向车速下整车动力学模型的稳态平衡点。其次通过相位图分析平衡点附近的动态信息,存在反前轮转角、大质心侧偏角以及后轮打滑等典型特征。由于漂移平衡点处后轮胎始终处于摩擦极限,纵横向力耦合程度高,所以通过改变后轮驱动力从而改变后轮侧向力进而对漂移平衡点处的横向动力学施加控制。之后,考虑后轮饱和情况下的后轮轮速,并结合变步长离散车辆模型,设计基于轮速动力学的变步长模型预测漂移控制器使得车辆进行稳态定圆漂移。Simulink/Carsim联合仿真表明变步长离散在保证误差精度的同时缩短计算优化时间,轮速动力学控制减少了控制的抖动与超调,从而验证所提出的控制算法的有效性。最后,为验证所设计的极限工况运动控制算法在真实控制器中的有效性,利用HiL实验平台设计验证实验。首先建立车辆动力学模型并通过NI VeriStand软件烧写进NI实时仿真机中,再将控制算法刷写进D2P硬件控制器当中,进行极限工况下两种运动控制算法的实验验证。实验表明,所设计控制算法在真实控制器当中能够满足鲁棒性以及实时性的要求。