汽车的迅速普及不仅推动了社会的发展,改善了人们的生活水平,同时也带来了大量的环境与交通问题。智能汽车作为未来汽车产业发展方向,是解决交通拥堵问题的有效手段之一。智能车辆的横向控制作为运动控制的核心技术之一,主要是通过控制转向系统实现对目标轨迹的横向跟踪。本文研究内容将围绕着智能车辆的轨迹跟踪控制方向展开。在研究过程中,首先针对传统最优预瞄控制理论的轨迹跟踪控制方法进行研究。在横摆角速度不变的假设下,驾驶员根据前方轨迹的一点信息以及车辆的运动状态不断预测到达预期点的误差,并采用期望式方法求得期望横摆角速度,最终求得跟踪目标轨迹所需要的理想方向盘转角,根据此关系建立单点预瞄模型。随后搭建Carsim与Simulink仿真平台,验证不同车速工况下单点预瞄算法的有效性。仿真结果表明,该算法仅适用于高附着系数路面低速工况,并不具备良好的适应性及稳定性。鉴于此,为了提高控制器的适应性,将结合滑模理论选用前面推导的横摆角速度作为参考值,设计滑模控制器。针对滑模控制器的抖振问题,运用模糊理论对其切换函数进行优化,设计模糊滑模轨迹跟踪控制器。最后,在Carsim与Simulink联合仿真平台对设计的控制器进行仿真验证。仿真结果表明,通过对比有无增益切换的控制器的效果,验证了模糊滑模控制器的有效性;通过不同车速下控制器的效果对比,验证了模糊滑模控制器对速度的适应性;通过不同路面附着系数以及不同车速下控制器的效果对比,验证了模糊控制器对道路及车速的适应性;通过定曲率工况不同车速的效果对比,进一步验证了控制器的稳定性及适应性。