随着汽车行业转型升级,一系列革新技术的出现不断促进汽车技术向绿色化、智能化发展。其中自动驾驶技术因其广阔的发展前景成为研究热点之一,其可以减少交通事故并促进智能交通的发展,因此成为车辆智能化发展的趋势和最终目标。路径跟踪控制作为自动驾驶领域核心技术之一,是保证车辆自动化的前提。车辆路径跟踪的复杂纵横向耦合关系使得车辆以高车速行驶、在低附着路面上等极限工况进行路径跟踪行驶时车辆稳定性差,跟踪精度低。因此,为了提升车辆的路径跟踪精度与稳定性,本文基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）算法并结合视觉预瞄模型理论,设计了一种预瞄式MPC路径跟踪控制器;随后通过基于PID控制理论设计纵向速度控制器以实现对车速进行跟踪控制,设计基于PID控制理论的车辆稳定性控制器,利用所设计的稳定性控制器结合车辆纵向速度控制器和横向路径跟踪控制器对车辆进行耦合控制,由此减小车辆在低附着路面路径跟踪侧滑趋势,改善路径跟踪性能。本文的主要工作内容如下:（1）对路径跟踪控制实际需求进行分析,从而对整车模型做出合理简化,针对四轮驱动电动车建立6自由度的整车模型、“魔术”轮胎模型,为下文打下基础。（2）针对车辆高速路径跟踪精度差等问题,建立车辆预瞄误差模型和简化整车模型为单轨模型,并增加实际行驶中道路横向坡度,以此作为预测模型的基础;以不同车速以及道路曲率为输入,预瞄距离为输出,运用模糊规则设计预瞄距离发生器;添加包括车辆转角、侧倾在内的动力学约束,运用模型预测控制算法求解最优控制量,建立预瞄式MPC路径跟踪控制器;由于线性化后模型精度降低,结合补偿控制思想,对预瞄式MPC路径跟踪横向控制器进行转角补偿。（3）在Matlab/Simulink中建立PID速度跟随控制器,控制器通过获取车速误差实时更新计算获取驱动力矩/制动力矩,从而对车辆进行减速或加速控制;建立PID车辆稳定性控制器,首先对期望横摆角速度进行计算,通过获取横摆角速度误差从而计算附加横摆力矩,从而根据设定的制动规则使得左侧或右侧车轮的驱动力矩得到相应的调整。（4）在Matlab/Simulink与Carsim的联合仿真平台中,以双移线为参考路径,分别设置干燥路面、湿滑路面以验证预瞄式MPC控制算法在高速路径跟踪的优势;设置冰雪路面,将所建立的横向路径跟踪控制器、速度控制器通过稳定性控制器结合起来进行耦合控制仿真验证。