智能电动汽车轨迹跟踪是无人驾驶车辆运动执行的关键一步,与智能车辆的行驶安全性密切相关,对于提升无人车行驶性能,为乘客提供更好行驶体验等环节都有着至关重要的贡献。不过,轨迹跟踪相关技术的研究还存在一些亟待解决的关键问题,要达到满足人们对无人车综合性能的高要求,便需要我们不断改进完善轨迹跟踪相关技术的水平。在过往的研究里,通常是面向常规工况,采用运动学模型或纯侧偏动力学模型设计轨迹跟踪算法,然而车辆在现实世界行驶,难免会遇到高速、低附、紧急避障等极限工况,此时车辆和轮胎处于侧纵垂向的强耦合状态,提高智能车辆在极限工况下的轨迹跟踪控制性能,对提升车辆的安全性具有重要意义。分布式电驱动汽车（In-wheel Motors Electric Vehicle）即IEV汽车,由于拥有更多的控制自由度,为极限工况下的车辆控制研究提供了理想的平台,因此本文选用IEV汽车作为平台展开研究。极限工况下轮胎的侧纵垂向耦合程度高,给车辆控制系统中带来新的挑战,因此本文充分考虑了极限工况下车辆控制系统中轮胎的高度耦合特性,旨在设计一种可被用在极限工况下的轨迹跟踪控制器。本文针对极限工况下轨迹跟踪控制研究作如下安排:（1）四轮驱动电动车整车建模:基于CarSim与Simulink/Matlab联合仿真平台,建立了四轮轮毂电机驱动的整车联合仿真模型,并对CarSim中的驱动系统进行了改造,在Simulink中搭建了复合工况下的UniTire轮胎模型以及电机模型。最后将联合仿真模型与实车试验数据作了精度对比分析验证,证实了所建立的联合仿真模型与实车试验数据吻合度较高,可用作算法仿真试验所用。（2）车辆稳定性分析与失稳边界描述:本章基于非线性四轮七自由度车辆动力学模型以及UniTire轮胎模型,对车辆质心侧偏角-横摆角速度相平面β-r进行了研究,利用包络边界的设计方法并基于相平面鞍点对相平面图中稳定区域和非稳定区域的边界进行了设计,研究了纵向车速、路面附着系数和前轮转角对鞍点位置的影响,提出鞍点位置方程,从而设计了包络边界的方程,为极限工况下车辆轨迹跟踪提供稳定性边界约束。（3）极限工况下智能电动汽车轨迹跟踪控制:基于面向控制的UniTire耦合轮胎模型,设计了综合车辆“侧纵垂向”耦合特性的轨迹跟踪控制器。1)采用面向控制的UniTire耦合轮胎模型,用于更精准地描述极限工况下轮胎的耦合以及非线性特性,将轮胎的侧纵向耦合特性集中在有效侧偏刚度里,仅用与有效侧偏刚度相关的公式便能较为精确地描述轮胎耦合,从而大大简化了将耦合轮胎模型引入控制器的复杂度。2)以极限工况下的UniTire模型以及七自由度车辆模型为基础,建立车辆状态空间模型,用于提高车辆状态的预测精度,以此为基础,设计了模型预测控制器。3)为了提升轨迹跟踪控制器对不同行驶工况的适应能力,提出了基于轨迹跟踪性和稳定性的权重分配方案。倘若车辆处于稳定状态,则将首要控制目标侧重于轨迹跟踪性;倘若车辆处于临界失稳状态,则将首要控制目标侧重于稳定性。从而有效地提升了四轮轮毂电机驱动电动汽车在极限工况下的轨迹跟踪控制能力。（4）轨迹跟踪控制器仿真验证:首先,在高低附着系数双移线工况下,采用不同车速,对控制器的控制效果作了对比验证,仿真试验结果表明,控制器在高速行驶时,能够精确地跟踪上参考轨迹;其次,通过自适应权重分配与固定权重分配下控制效果的仿真对比,证实了比较于固定权重分配方案,自适应分配方案能够更加灵活的兼顾轨迹跟踪精度与稳定性;最后,通过有效/单一侧偏刚度下控制效果的仿真对比,证实了采用有效侧偏刚度控制方案相比于单一侧偏刚度控制方案能够更为准确地描述常规以及极限工况下的轮胎横纵向耦合特性,从而使控制器获得更好的控制效果。