随着智能车技术的蓬勃发展,人们对于智能车对于如何实现高度的自动驾驶有着越来越高的要求,不仅要提高智能车辆的驾驶安全性还要提高智能车辆的乘坐舒适性。随着自动驾驶技术的深入发展,无人车的智能化越来越先进并且电动化趋势越来越明显。智能汽车是一个强非线性系统,在车辆控制的行驶平顺性上,智能控制系统的控制效果与熟练驾驶员的控制效果存在差异,在智能控制系统中引入驾驶员模型成为国际研究热点。本文首先对真实驾驶员的驾驶行为进行了分析,发现驾驶员会针对不同的驾驶场景根据驾驶经验以及驾驶任务做出不同的驾驶决策,因此本文根据交通情况的复杂程度对驾驶场景进行了划分并根据驾驶员的驾驶操作任务对任务路段划分为直行路段、转弯路段等,结合层次状态机构建了驾驶员决策状态机结合规定的驾驶行为评价函数对任务路段的驾驶行为进行决策。通过Prescan和Simulink软件对搭建的决策状态机进行了仿真。根据预瞄理论结合车辆运动学理论,对车辆行驶的路段进行局部路径规划。首先根据车辆的运动学性能计算短时间内能够实现的横纵向加速度对前方路段进行预瞄,根据计算得到的横纵向加速度范围值对预瞄路段进行车辆运动状态采样,依据车辆行驶安全性要求选择安全车道,在此基础上根据行驶舒适性和行驶平稳性要求对安全轨迹进行优选,并通过MATLAB对路径规划进行了仿真。本文对传统的预瞄跟踪模型和MPC轨迹跟踪模型进行了分析,通过比较单点预瞄和多点预瞄的轨迹跟踪能力,综合分析了预瞄跟踪和MPC控制的优缺点,在MPC轨迹跟踪控制中结合预瞄控制算法对模型预测控制系统进行改进。通过搭建联合仿真模型对跟踪控制算法实现轨迹跟踪的Simulink和Carsim的联合仿真。