随着社会的进步,汽车成为人类出行的重要交通工具。在现代科技的引领下,汽车变得越来越智能化,智能系统能够辅助人类驾驶汽车。无人驾驶汽车是智能汽车发展的最终方向,现在无人驾驶技术已经成为研究和关注的重点。在无人驾驶技术中,路径规划和轨迹跟踪是保证车辆安全、平稳行驶的重要技术,本文针对无人驾驶车辆的局部路径规划和轨迹跟踪进行了深入的研究,并借助模拟驾驶平台对相关算法进行验证,具体内容如下:首先,对比各种路径规划算法,并选出了适合无人驾驶车辆的路径规划算法—“人工势场法”。通过对传统人工势场法(Artifical Potential Field,APF)对障碍物的处理方式以及斥力势场函数的改进,解决了算法中存在的局部极小值、目标不可达的问题。其次,针对常见的轨迹跟踪算法存在的适应性差,无法添加约束等问题,提出了一种改进的基于模型预测控制的路径跟踪算法,通过使用改进的车辆动力学模型作为预测模型,简化了以往算法复杂程度,在保证对车辆动力学参数有相对约束的同时,提高了计算速度。该算法通过添加前轮偏角的约束,以提高车辆行驶的安全性和对路径的跟踪能力。然后,设计基于CarSim和Matlab/Simulink的联合仿真平台,对本文提出的无人驾驶技术中的局部路径规划算法和路径跟踪算法组成的综合控制器进行了仿真验证。仿真结果表明综合控制器能够有效的躲避障碍物,规划的路线安全平滑,没有路线抖动等问题。仿真车辆能在安全稳定的情况下,对路线进行有效的跟踪。最后,根据车辆自主避障实验要求,设计六自由度模拟驾驶平台,搭建以倍福控制器为核心的平台控制系统。并利用CarSim软件,建立车辆运行工况下的虚拟场景。通过UDP协议,使综合控制器与车辆模型以及倍福控制器进行数据通信,实现模拟驾驶平台自主避障的功能。