四轮智能车(以下简称四轮车)是典型的带有非完整约束的非线性系统。由于智能车技术应用具有广阔的市场和应用前景，因此有关智能车的研究受到了越来越多的关注。而轨迹跟踪是智能车自动行驶中的基本问题之一。本文主要以四轮车的运动学模型为研究对象，对四轮车的轨迹跟踪控制方法进行了研究。本文的研究工作及取得的成果如下：　　1.设计了一种以线速度和角速度为控制量的轨迹跟踪模糊控制器；　　2.基于四轮车的运动学模型，采用反步法(Backstepping方法)设计了轨迹跟踪控制律，并构造Lyapunov函数证明了该控制律能使跟踪的轨迹达到全局稳定。将滑模控制与反步法控制相结合，设计了一种切换控制器，即首先采用滑模控制使车辆运动轨迹快速到达参考轨迹附近，然后切换为反步法控制，并且利用极点配置方法对反步法算法中的参数进行了优化。在Matlab环境中对多种类型的道路进行轨迹跟踪仿真，结果验证了该切换控制律的有效性；　　3.针对现有的轨迹跟踪控制律可能使得初始速度瞬间变大以及跟踪过程中拐点处误差偏大的问题，设计了基于门限偶极子模型和纵向控制趋向模型的变速度控制器。在Matlab环境下对几种不同类型道路进行了跟踪控制仿真，实验表明该控制律能有效解决存在的问题；　　4.在已经搭建好的四轮车平台上以第三章中的切换控制算法为例进行了实车验证。