自动驾驶车辆是汽车产业未来重要的发展方向,在交通、工业、农业等领域均具有广阔的应用前景。为了实现自动驾驶车辆轨迹跟踪控制功能,保障车辆在不同工况下行驶的稳定性和安全性,本文对自动驾驶车辆自适应轨迹跟踪控制算法展开研究。首先,本文对车辆进行运动学和动力学分析,建立车辆动力学模型,并使用魔术公式建立车辆轮胎模型。为了保证算法实时性,对车辆模型进行线性化与离散化处理,为控制算法提供模型基础。随后,考虑日常行驶车速和行驶环境多变,结合自适应控制技术和模型预测控制算法,设计基于车辆动力学模型的自适应轨迹跟踪控制算法。搭建MATLAB/SimulinkCar Sim联合仿真平台,并在不同车速和多种工况下,对算法进行仿真实验。仿真结果表明:相较于仅基于模型预测控制的轨迹跟踪控制算法,自适应轨迹跟踪控制算法的轨迹跟踪性能与鲁棒性更好;车辆在崎岖道路和低附着系数道路上高速行驶时,自适应轨迹跟踪控制算法的轨迹跟踪性能变差。然后,针对自适应轨迹跟踪控制算法在仿真中出现的问题,进行算法改进,设计考虑道路因素的改进自适应轨迹跟踪控制算法。在改进算法中设置车辆防侧滑约束和防侧翻约束,防止行驶中出现严重侧滑与侧翻。并使用联合仿真平台对改进算法进行仿真。仿真结果表明,在崎岖道路和低附着系数道路上,改进算法具有较好鲁棒性和适应性。并搭建实车实验平台,在平坦道路上进行低速实车实验。实验结果表明,横向误差小于0.2m,最大计算耗时小于0.01s。