智能车辆是集计算机科学、视觉传感、多信息融合、通讯、自动控制等技术于一体的高新技术融合体,凭借其在解决交通安全、提高道路通行效率等方面的优势,已经成为未来车辆研究前沿和汽车工业发展新方向。而轨迹跟踪控制技术是实现汽车智能化的关键技术之一,其直接受制于车辆底层执行机构的操纵能力,同时又与车辆的稳定性密切相关。现有轨迹跟踪策略在横、纵向协调控制以及车辆稳定性分析上存有不足,故本文研究目标是将智能车辆的横向路径跟踪与纵向车速跟踪控制相结合,设计横、纵向综合跟踪控制系统,使车辆在稳定轨迹跟随的基础上尽可能快速通过期望路径。首先,在MATLAB/Simulink中建立车辆动力学模型,为轨迹跟踪控制器设计提供模型基础。主要包括轮胎模型、七自由度车辆横向和纵向动力学以及车轮旋转动力学模型。其次,以模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）理论为基础,开发智能车辆横向和纵向综合跟踪控制系统,包括横向路径跟踪控制器与纵向车速跟踪控制器。首先,分析将MPC理论应用于轨迹跟踪控制系统中所需要解决的关键问题;设计基于LTVMPC的横向路径跟踪控制器,并对目标代价函数和动力学约束条件进行优化改进,以提高车辆在轨迹跟踪过程中的车身稳定性;为解决纵向运动控制中车速决策和跟踪问题,设计基于驾驶员预瞄的最大安全车速决策模型以及基于MPC的纵向车速跟踪控制器;最后,设计横、纵向综合跟踪控制系统,通过纵向、横向运动的协调控制使车辆在稳定轨迹跟踪的基础上实现快速过弯的全文研究目标;所设计的三类跟踪控制器的有效性均通过Car Sim-Simulink联合仿真并进行基于不同算法的对比验证。之后,基于NI PXI平台对本文提出的路径跟踪控制器进行硬件在环试验验证。该平台软件部分主要包括Lab VIEW实时控制模型和嵌入式代码生成模块。其中,实时控制模型包括车辆模型、CAN通讯接收发送模型;通过神经网络算法对路径跟踪控制器进行参数拟合并利用MATLAB中的Embedded Coder工具进行嵌入式代码生成;最后将生成的代码下载到真实ECU中并联合NI PXI平台进行硬件在环试验,以验证控制算法在实际ECU中运行的实时性和有效性以及算法对于车速变化的鲁棒性。最后,开发四轮驱动电动实验车平台,包括实验车的硬件设计和软件开发。同时考虑到实验条件的限制,设计简化的轨迹跟踪算法模型,并基于实验车平台针对该简化的控制器进行实车道路实验以进一步验证控制算法的实时性和有效性。