近年来智能车辆成为继新能源汽车之后的又一研究热点。车辆的运动控制是智能车辆研究中需要考虑的基本问题。首先针对智能车辆横向运动,设计了基于车辆动力学模型的模型预测控制算法和线性二次型调节器。采用三自由度车辆模型作为基本动力学模型,将其线性化后得到预测模型,控制目标为路径的偏差与车辆的侧向速度,输出为前后轮转角。为了增强车辆的横摆稳定性,引入了线性二次调节器来计算车辆横摆角速度控制所需的附加横摆力矩。经过仿真验证了模型预测控制算法的有效性。接着在横向运动的基础上加入了车辆的纵向控制。采用滑模控制计算得到车辆的总纵向力,再将附加横摆力矩和总纵向力通过纵向力分配策略分配到每个车轮上,之后通过Dugoff轮胎逆模型和车轮滚动模型求出控制车轮的转矩,设计了纵横向控制框图,通过仿真验证了车辆纵横向综合控制的有效性。最后考虑车辆质心侧偏角难以直接测量的特性,运用卡尔曼滤波估计出车辆的质心侧偏角,将估计得到的质心侧偏角作为状态量输入到车辆的控制器中,经过仿真验证,在采用估计的质心侧偏角的工况下车辆控制器的依然能够取得良好的效果。