针对履带式车辆自主行驶控制中滑动参数难以精确估计和在复杂地面条件下难以稳定跟踪目标路径的问题,提出一种考虑履带车辆滑动转向特性的改进模型,并以此为被控对象设计基于深度强化学习方法的路径跟踪控制器.首先,基于球?面接触原理建立履带车辆的动力学模型.其次,提出基于实车稳态转向实验数据的滑移率估计方法,并结合履带车辆的滑动转向特性,提出改进模型.然后,基于深度确定性策略梯度算法,同时考虑跟踪目标路径时的位置、航向角、速度误差和控制量的平稳性4个控制目标,设计四级奖励函数用于路径跟踪控制器的训练.最后,在平整地面上训练控制器,在不平地面上进行自抗扰性的验证.研究结果表明:在相同的输入下,改进后模型的转向半径和横摆角速度与实车的实验数据吻合.控制器在地面不平条件下仍然能够实现稳定的路径跟踪控制,跟踪正弦曲线的位置绝对误差小于0.06 m,航向角绝对误差小于0.25 rad,控制算法的有效性和自抗扰性得到验证.