近年来,随着经济水平的高速发展,驾驶汽车已经越来越成为人们的出行方式之一。日益复杂的交通环境进一步激起了汽车在安全、节能、环保、舒适等方面的需求,同时网络、传感、智能控制等技术的极大发展,也促进无人驾驶技术的提出。目前,无人驾驶汽车已得到众多领域、广大研究者的密切关注。基于车辆的运动控制的路径跟踪控制是无人驾驶技术的基础,因此具有重大的研究意义。针对当前车辆路径跟踪控制的研究现状进行分析,目前主流的策略是将车辆横纵向的控制解耦考虑。其中纵向控制为车速控制。横向控制为转向角控制。目前的控制问题主要集中于横向控制。本文围绕横向路径跟踪控制的实现问题展开深入研究。主要采用模型预测控制的方法进行控制器设计,完成无人驾驶汽车路径跟踪控制的软件实现。具体内容如下:首先在东北天坐标系下建立运动学模型;再对车辆的动力学特性进行分析,建立线性横向动力学模型。综合运动学模型和动力学模型,描述车辆前轮转向角输入和位姿变化的动力学关系,并基于高精度车辆仿真软件veDYNA进行模型验证,结果表明所建立的模型在预测时域内能满足控制器设计的需求。通过建立的预测模型对车辆未来的运动特性进行预测。采用预测控制的方法进行路径跟踪控制器的设计。针对横向误差收敛速度较慢以及转向角震荡问题,给出了通过约束控制量增量减小转向角震荡的约束预测控制方法。针对实际应用时模型预测控制在线优化计算时间较长的问题,研究了显式模型预测控制,通过离线优化计算,在线查表的方法,提高了在线计算速度。仿真结果表明本文给出的方法是可行和有效的。针对无人驾驶汽车路径跟踪控制的软件实现问题,通过构建定位以及控制模块,进行了无人驾驶汽车的路径跟踪控制的软件实现。其中定位模块能够实现对车辆位姿以及运动状态的测量;控制模块能够基于设计的控制算法,根据车辆到期望路径之间的横向误差,计算最优的控制量。