当下驾校车辆、人力资源匮乏,是我国驾校亟需解决的关键问题之一。现有的汽车驾驶模拟器一定程度上缓解了驾培市场中教练车供不应求以及油耗上升的问题,但其仅能提供驾驶体验,无法给予学员驾驶反馈和指导,因此如何针对不同驾驶特性的学员给予及时有效的驾驶指导成为研究的重点和难点。本文提出了 一种学员模型,用以获取学员驾驶特性;并设计了一种基于模型预测控制(M PC)算法的教练控制策略,为学员提供驾驶指导;之后基于模糊C均值(FCM)算法对学员进行分类,并针对分类后不同特性的学员提出一种因材施教型教练系统。主要研究工作如下:1)在已有驾驶员模型的基础上,首次提出一种学员模型。学员不同于驾驶员,需要在现有驾驶员模型的基础上,充分考虑预瞄时间、动作滞后特性,引入学员判断时间、指令接受度、指令接受时间3个参数,建立学员模型,之后利用最小二乘法进行学员特性参数估计,并通过CARSIM-SIMULINK联合仿真进行模型验证分析。2)针对教练决策指导问题,提出一种基于MPC的教练控制策略。在学员模型的基础上,以防止学员压线、保证驾驶车辆稳定性、限制方向盘转角阈值为约束条件,以学员轨迹与道路中心线轨迹偏差、学员方向盘转角与教练指令偏差、教练给出方向盘转角变化幅度最小为目标函数,设计教练决策算法,最后通过与无教练指导下学员驾驶轨迹对比,验证教练控制策略的可行性。3)为了区分不同学员的特性,满足因材施教的功能,提出基于FCM的因材施教型教练系统。在学员特性研究的基础上,提出一种基于FCM的学员特性分类方法,将学员分为迟缓型、一般型、急躁型三类,然后基于分类结果设计模糊规则,得到教练决策针对不同类别学员的权重系数,并基于M P C教练决策算法,建立因材施教型教练系统,最后通过与无教练指导系统进行对比,验证系统的因材施教能力。