无人驾驶汽车逐渐成为全球“智能出行”浪潮下的焦点,在减少交通事故率和提高出行效率方面将起到至关重要的作用,“规划+跟踪”局部运动框架是无人车系统中的重要组成部分。其中“规划”指局部轨迹规划,是在全局规划路径的指导下,评估车辆当前局部周边环境信息,综合考虑安全性、行驶效率及平顺性等诸多因素,从而避开障碍物顺利找到一条无碰撞的最优路径;“跟踪”指轨迹跟踪控制,实时控制车辆跟踪规划的最优轨迹,并且实现跟踪精度或驾驶平顺性等评价指标最优。此外,由于车辆行驶环境复杂多变,无人车辆的局部运动框架需要在很短的时间内完成实时优化控制任务,这对规划和跟踪模块的计算速度提出了较高要求。本文研究了“规划+跟踪”双层控制器的精准控制和快速实现,主要研究内容如下:（1）在车辆局部轨迹规划模块中,研究的局部轨迹规划算法由动态窗口搜索和局部最优筛选两部分组成,动态窗口采样当前及预测窗口下的动态轨迹簇,类比人工势场法设计的环境势场筛选出最优的子轨迹,从而找到一条无碰撞的最优局部轨迹;最后结合Car Sim实车模型,设定随机避障、双移线绕桩、正常超车及失效超车四种仿真工况,验证融合动态窗口法和人工势场法的轨迹规划算法的科学性。分析仿真结果发现,规划算法能够针对不同工况高效合理地规划出局部环境的可行轨迹。（2）在车辆非线性MPC轨迹跟踪模块中,首先依据模型预测控制算法理论知识,搭建了非线性MPC轨迹跟踪控制器,其中预测模型为非线性车辆动力学模型,目标函数包括准确性和平稳性两个评价指标,然后基于MATLAB优化工具箱,求解优化控制问题的最优控制量,即二自由度车辆模型的前轮转向偏角;最后,设定单移线、双移线和蛇形线三种仿真工况,并且每种工况下分设四种巡航速度,观察模块的侧向跟踪精度,并创建了增量式线性二次规划轨迹跟踪控制器作为对照试验。结果显示,与对照组二次规划控制器相比,所构建的非线性MPC轨迹跟踪控制器不仅将跟踪精度提升较多,而且保证了车辆状态较平稳。（3）在车辆非线性MPC轨迹跟踪问题的快速求解算法中,基于非线性MPC轨迹跟踪控制器,抛弃MATLAB优化求解工具箱,应用庞特里亚金极值原理,引入协态变量,构建了具体轨迹跟踪问题下的哈密顿函数,并依据最优控制原理,得到协态变量的二分法迭代规则和具体的显式最优控制率;然后将上一章创建的一般非线性轨迹跟踪控制器作为对照试验,设计相同控制器参数和仿真条件,重点研究构建控制器的求解速度和控制精度。结果显示,所构建的轨迹快速跟踪控制器能保证车辆较准确地跟踪期望轨迹,同时每个时刻关于控制量的求解时长缩减了近370倍。（4）在“规划+跟踪”局部运动框架的快速实现算法中,上层“轨迹规划”控制器中嵌入轨迹规划算法,规划出一条离散分布的预测轨迹序列,下层控制器内嵌入快速轨迹跟踪算法,快速计算出前轮偏角控制量,并以输出量的形式传递给车辆状态更新模型;然后优化框架上下层的预测时域和采样频率关系;最后,分别设计动态正常超车仿真工况和动态失效超车仿真工况验证框架的有效性。结果显示,所构建的双层控制器不仅实现了安全驾驶的要求,同时极大地缩减了过程中每个时刻关于控制量的求解时长,有利于实现控制器的实时优化控制。