分布式驱动电动汽车各轮独立驱动,受到的机械约束少,传动机构简单、高效、灵活,是各类先进车辆控制算法的理想载体,研究基于分布式驱动电动汽车的轨迹跟踪控制方法,有利于推动自动驾驶汽车技术的进步。本文以分布式驱动电动汽车为研究对象,采用模型预测控制（MPC）和线性二次型控制（LQR）两种方法构建轨迹跟踪控制器。设计基于分布式驱动的MPC轨迹跟踪控制算法,首先建立车辆横向动力学模型,输入变量为前轮转角变化率和附加横摆力矩变化率,用魔术公式描述轮胎受力与车辆动力学参数的关系,由四阶龙格-库塔方法将连续状态方程离散化用于状态预测;在最优化问题中,目标函数由轨迹跟踪项、横摆稳定项、输入变量惩罚项等组成,横摆稳定性控制的目标基于质心侧偏角和横摆角速度设计。求解最优化问题计算出前轮转角和附加横摆力矩后,根据转角、附加横摆力矩和前后轴到质心水平距离等因素对四轮转矩进行分配,并考虑驱动防滑、协调控制和电机外特性等因素对基础分配值进行调整。设计基于分布式驱动的LQR轨迹跟踪控制算法,首先建立轨迹跟踪误差模型,由于仅采用LQR会使轨迹跟踪存在稳态误差,所以将前轮转角控制律设计为前馈和反馈相加的形式,反馈由LQR计算,前馈用于消除稳态误差;由于LQR不适合用于多输出系统设计,本文采用分层控制算法架构,用滑模控制计算附加横摆力矩负责横摆稳定性控制。最后,采用软件联合仿真和硬件在环测试对设计的两种控制算法进行测试。联合仿真测试采用MATLAB/Simulink和Car Sim联合仿真。以双移线轨迹为测试轨迹,在中高车速下对设计的轨迹跟踪控制算法进行测试。仿真测试表明MPC轨迹跟踪算法准确度高于LQR,且在高速下的行驶稳定性也比LQR轨迹跟踪算法更好。横摆稳定性控制能够在MPC和LQR各自轨迹跟踪基础上扩宽不失稳完成轨迹跟踪的车速范围。而且,用MPC同时计算前轮转角和附加横摆力矩的方法比先用MPC计算前轮转角,后用滑模控制计算附加横摆力矩的分层方法效果更好。硬件在环测试通过NI PXI系统和DSP控制器进行,测试选择软件仿真中的部分典型工况,验证了设计的轨迹跟踪控制算法的有效性。