作为汽车新四化之一,汽车智能化逐渐受到社会的关注和重视,而车辆运动控制是智能化的研究基础。现有关于运动控制的研究主要集中在单独的横、纵向运动控制,或是前方无车情况下的综合控制,针对弯道跟车情况下的横纵向综合控制研究较少。本文以单车道两车跟车场景为研究对象,提出一种基于大脑情感学习模型的横纵向综合控制器。本文主要内容有:首先建立基于Carsim的车辆动力学模型以及基于Simulink的车辆逆纵向动力学模型,并通过仿真实验证明所建模型的有效性。为满足安全高效的跟车要求,本文在传统安全距离策略的基础上,以本车加速度为考量因素进行相应改进,使其更能适应复杂的行驶工况。同时,为保证过弯时不发生侧滑,限定车辆过弯的安全车速。其次,设计分层式的车辆横纵向综合控制系统,采用单点预瞄最优曲率模型和模糊控制分别设计横、纵向的上层控制器,决策出期望横摆角速度和纵向加速度输出给下层控制器。基于大脑情感学习模型设计下层横纵向综合控制器,将上层的期望值转化为控制量输出给车辆,并利用粒子群优化算法对控制系统的参数进行寻优处理,优化后的控制器能较为准确、迅速地对期望值进行跟踪。最后,为验证基于大脑情感学习模型的横纵向综合控制系统,搭建基于Carsim和Matlab/Simulink的联合仿真平台,通过三组仿真实验对控制系统的有效性进行证明。为进一步验证控制系统的可行性,设置三种工况进行硬件在环实验。仿真和实验结果表明,本文提出的车辆横纵向综合控制系统有较高的控制精度和较快的响应速度。