随着汽车电动化与智能化进程加速推进，车辆制动器正从单一的纯机械部件逐渐向机电一体的集成式机电部件演变，其性能优劣直接影响着整车的驾乘安全性，增力传动机构作为其核心部件，其特性直接决定了制动器的性能，因此一直以来备受学者关注。系统梳理制动器中常见的杠杆式、斜面滑块式及螺旋式等增力传动机构的工作原理、性能特点及其应用进展并对比分析了各类机构的优势与局限性。随后探讨多目标拓扑优化、接触应力与疲劳寿命预测等关键技术在增力传动机构设计过程中的应用现状，阐明增力传动机构轻量化与强度协同优化的必要性。介绍增力传动机构在电子机械制动(Electro-mechanical brake,EMB)系统中的应用现状，总结球盘式坡面增力与滚珠丝杠机构的技术突破及挑战。最后探讨增力传动机构的未来发展方向：需通过精密加工工艺革新、双层/异型增力结构创新及智能化算法融合，解决高增力比与动态响应、耐久性之间的矛盾，以满足智能驾驶汽车对制动器响应速度与控制精度、制动器可靠性等提出的高要求。

汽车新四化要求线控底盘更智能化和敏捷化，主动外倾前束悬架系统(Active camber and toe suspension system,ACTS)通过主动调节车轮定位参数可有效提高车辆机动性和稳定性。当前，可控悬架系统多采用串行式开发，机械和控制设计分步进行导致难以获取系统全局最优解，未能充分发挥悬架机械和控制潜力。提出主动外倾前束悬架系统协同优化设计方法，从系统全局角度获取主动外倾与前束悬架多执行器协调作动的机械和控制的综合最优解。在设计阶段并行协同优化主动外倾前束悬架机械子系统与控制子系统，解决机电系统适配问题，提升ACTS汽车动力学性能；建立同时描述外倾与前束可变运动学特性的多元回归模型，综合优化执行器作动量和运动学特性，解决多执行器作动的机构运动协调问题；构建相平面车辆状态监测方法和主动外倾前束协调控制，优化车辆相平面自稳定区域边界和控制器参数，确定了控制器介入时机和作动量。仿真试验表明：在108 km/h、路面附着系数0.85的双移线工况下，建议的ACTS协同优化方法使整车横摆角速度峰值下降37.3%，质心侧偏角峰值下降49.3%，提高了极限工况下的操纵稳定性。

悬架对于车辆的平顺性和操作稳定性至关重要。目前的悬架设计方法无法实现通用运动副(球副、转动副、移动副)解析的汽车悬架拓扑构型优化，且存在迭代结果构型不清晰、收敛速度低等问题。因此，提出一种多运动副解析的汽车悬架拓扑构型优化设计方法，实现悬架构型与尺寸的协同优化设计。首先对悬架设计空间进行离散并对离散节点采用“三弹簧”约束后通过离散节点之间的杆系来建立多弹簧杆件模型；其次，采用能量法建立悬架设计域离散模型的整体准静态平衡方程，求解车轮垂直跳动输入下模型的状态变量，并以功传递效率最大化为目标，车轮轮距、前束和外倾等运动学特性为约束，建立悬架构型拓扑优化模型，实现悬架构型与尺寸的优化设计；最后，提出构型识别算法来解决悬架构型不明确，收敛速度慢的问题。多个算例表明，提出的设计方法不仅能够实现严格空间下的悬架拓扑构型设计，同时还能实现多种运动副的新型悬架构型创新设计。

车用空气弹簧橡胶气囊采用橡胶-双层帘线复合材料，具有大变形条件下迟滞非线性、各向异性、应变率相关性等力学特性。为准确描述其材料力学行为，根据气囊结构层级巧妙将单位体积下应变能函数解耦为橡胶超弹性应变能、帘线拉伸应变能、橡胶-帘线角剪切应变能与橡胶黏弹性应变能四部分，构建橡胶气囊工程应变-工程应力的映射关系，提出一种橡胶-双层帘线复合的空气弹簧橡胶气囊各向异性超-黏弹性本构模型。结果表明，该模型可以有效预测橡胶气囊迟滞非线性、各向异性、应变率相关等力学特性，与试验数据的最大相对误差不超过5.78%，所建模型能够有效表征橡胶-双层帘线复合的空气弹簧橡胶气囊超弹性、黏弹性等力学行为，模型具有参数易定、预测准确的特点，研究结果为车用空气弹簧迟滞非线性力学特性的精确设计与匹配奠定了理论基础。

对接路面下轮胎的瞬态力学特性对车辆的操纵稳定性至关重要。基于刷子模型分析轮胎与路面之间的接触关系，结合本构关系及初边条件推导纵/侧向复合工况下刷子模型中胎面单元变形量的偏微分方程，给出基于胎面单元变形量的轮胎力与回正力矩的数学表达式并将单一路面下的胎面单元变形修正函数扩展至复杂动态路面。考虑动静摩擦系数的影响，通过数值算例研究不同路面及车轮力矩和前轮转角激励下的胎面变形行为和轮胎力的变化规律，结果表明复杂动态路面下胎面单元的变形受限于路面附着情况，轮胎与路面接触区域中的胎面单元变形之间存在相互耦合关系。对接路面边界工况下处于原始路面的胎面单元变形呈现出一种单位阶跃输入下二阶欠阻尼系统瞬态响应特征，最终收敛至由滑移率或侧偏角确定的切线上。此外，车轮在过对接路面边界轮胎力的响应会存在一定滞后，滑移率或侧偏角越小、车轮滚动速度越小滞后时间越长。

执行器阻尼特性分析和前方路面准确预瞄，对智能悬架控制设计十分关键。面向广义功能安全，提出考虑减振器阻尼力损失和预瞄感知偏差的智能悬架模型预测控制。在建立半车悬架动力学模型基础上，结合电磁阀式减振器自身特性，分析电磁阀线圈温度变化对于减振器性能的影响，获得电磁阀式减振器阻尼力衰减模型。基于增广卡尔曼滤波根据车辆动力学响应进行前方路面高程估计，生成路面激励冗余信息；设计预瞄信息修正策略对路面高程检测偏差进行修正，并结合减振器阻尼力衰减模型构建面向广义功能安全的智能悬架容错控制策略。通过仿真和实车试验，结果表明所提出的智能悬架容错策略能对减振器阻尼力损失进行补偿，显著降低路面高程检测偏差带来的不利影响，提高广义功能安全下的智能悬架容错控制性能，保障智能车辆安全行驶。

针对主动悬架执行器发生故障，导致车辆在复杂工况下失稳风险增加的问题，提出一种主动悬架分层容错控制策略。所提策略以维持车身姿态稳定为核心目标，由车身层、力分配层和执行层构成：车身层基于车辆状态解算车身控制力需求，力分配层基于车身控制力需求分配各悬架的控制力目标，执行层基于控制目标力输出悬架控制力指令。首先设计故障诊断观测器，监测悬架执行器的健康状态；然后基于观测结果进行容错控制：多执行器部分失效工况下，设计动态主动力分配方法，依据观测结果在力分配层修正各悬架的力分配系数；单执行器完全失效工况下，设计三执行器最优容错控制方法，基于剩余悬架执行器的力输出范围，使用最优控制算法求解车身控制力，并在力分配层重构分配矩阵；最后在执行层设计滑模控制器，鲁棒地跟踪各悬架的控制力目标。仿真结果表明，相比于传统容错控制：多悬架执行器部分失效时，动态主动力分配方法降低了故障悬架的作动力，使最大车身垂向位移、俯仰角和侧倾角分别降低28.5%、22.8%和34.2%；单悬架执行器完全失效时，三执行器最优容错控制方法考虑悬架执行器的输出力范围，抑制了车身垂向振动，使最大车身垂向位移和侧倾角分别降低35.9%和38.2%。

针对商用车电液复合转向系统在传统助力控制中因非线性特性、参数时变及负载干扰导致驾驶员转向手感不佳的问题，提出一种基于驾驶员转向力矩跟踪的助力控制策略。该策略将转向手感设计与电液复合转向系统助力控制分离，确保目标转向力矩设计不影响跟踪控制器的鲁棒性。基于试验数据构建以车速方向盘角度和角速度为输入的目标转向力矩三维脉谱。其次，基于降阶扩展观测器，设计电液复合转向系统的齿条负载力观测器，以提高力矩跟踪精度和抗路面干扰能力。最后，根据包含参数不确定性和外界干扰的非线性动力学模型，设计了自适应积分终端滑模控制器输出合理的电机辅助力矩，从而有效补偿液压不确定性和路面负载干扰，实现目标驾驶员转向力矩跟踪助力控制。通过MATLAB/Simulink/AMEsim联合仿真与硬件在环试验，在不同工况和干扰条件下验证了驾驶员转向力矩跟踪助力控制策略的有效性。结果表明，所提出的基于驾驶员转向力矩跟踪的电液复合转向系统助力控制策略，结合降阶扩展状态观测器和自适应积分终端滑模控制器，显著提升了驾驶员转向力矩的跟踪精度和系统稳定性。

无车轮转角传感器的电动线控转向系统面临两大挑战：一是转向阻力矩的实时准确获取；二是车轮转角的实时准确控制。针对转向阻力矩，设计出一种低算力高精度的比积观测器，实现了系统阻力矩实时准确估计。针对线控转向动力学呈现出典型的二阶串联系统特征，设计出一种反步控制算法，实现车轮目标转角的实时高精度跟踪控制。进一步建立李雅普诺夫函数，证明了采用阻力矩比积观测器与车轮转角反步控制的无感线控转向系统是渐进稳定的。为了验证上述观测与控制算法，搭建了采用无感线控转向系统的实车底盘测试平台，选用正弦工况和斜坡工况进行控制算法验证。实车测试结果表明，比积观测器能够有效估计系统阻力矩，以及所设计的基于比积观测器的反步控制算法能够实时高精度跟踪车轮目标转角。

电动汽车低速辅助转向(Easy turn,EZT)功能面向低速、大转向盘转角场景，在汽车常规行驶基础上，通过对转向内侧车轮施加制动力矩同时控制驱动电机增扭，在不影响原车加减速特性的情况下减小汽车转向半径，提高汽车机动灵活性。本文对单电机前驱电动汽车EZT功能进行原理分析、控制策略开发、仿真及实车验证。首先基于单轨车辆模型，分析EZT功能减小汽车转向半径的原理。其次以不影响原车加减速特性为目标设计EZT内侧车轮制动力矩与电机扭矩增量的匹配策略，分析对内后轮制动和对内前轮制动对汽车转向半径减小效果的差异。再次，建立Carsim-Simulink联合仿真平台，对EZT控制策略进行仿真验证，结果表明，EZT功能激活时能够在不影响原车加减速特性的情况下减小汽车转向半径。此外，施加相同制动力矩时，对内后轮制动比对内前轮制动转向半径减小量更大。最后搭建实车试验平台，设计转向半径估计算法，对EZT控制策略进行实车验证，结果表明，转向半径估计误差为0.4%，对内后轮施加制动力矩时，转向半径减小量随制动力矩增大近似线性增大，在车轮不抱死情况下可将最小转向半径减小0.18 m。

车辆运动控制需要实时的路面不平度信息，据此调整控制策略，确保行驶的安全性、舒适性和效率。路面不平度具有随机性和高度不确定性，传统方法基于振动信号的时域频域分析，难以获得准确并具有预见性的路面不平度识别结果。随着车辆智能化的发展，以视觉和激光雷达为代表的非接触式传感器信息丰富了识别的信息源，人工智能算法的应用进一步提升了辨识的精细度。面向车辆运动控制的路面不平度识别研究，针对接触式、非接触式以及多源信息融合三大技术路线，对发展演进、识别原理、技术难点及应用情况，并结合人工智能的发展趋势，对泛场景、精细化、高可靠的路面不平度感知技术进行展望具有重要意义。

针对四驱车辆在复杂工况下纵向状态难以准确估计、影响牵引力控制系统(Traction control system,TCS)性能的问题，提出一种融合多传感器信息、轮胎非线性附着特性与轮速稳定性信息的自适应纵向状态估计算法(Multi-source information adaptive fusion algorithm,MIAFA)。该方法根据信号可信度，自适应融合基于动力学模型的纵向加速度与基于轮速信号的纵向速度估计结果，提高了纵向状态估计精度。在轮胎打滑工况下，考虑其非线性力学特性，基于纵向滑移率与侧偏角构建了非线性附着模型，并融合惯性测量单元与转向角等传感器数据，实现纵/侧向附着的统一建模。随后，利用卡尔曼滤波估计附着系数与轮胎力，并基于动力学模型实现车辆纵向加速度计算。为增强算法在复杂工况下的适应性，构建了基于轮胎滑移率与加速度的轮速稳定性相图，基于轮速传感器信息实现了车辆纵向速度计算。仿真与实车试验结果表明，所提方法能在低附着与复杂驱动-制动-转向联合工况下有效提升纵向状态估计精度，从而增强四驱车辆TCS的控制性能。

卡钳制动力是电子机械制动系统(Electro-mechanical brake system,EMB)的基础信号，其精准估计是EMB的核心技术之一。然而，在车辆制动防抱死(Anti-lock brake system,ABS)工况下，卡钳制动力呈现出高频和大幅波动特性，常规估计方法难以同时满足响应速度与精度要求。针对这一问题，提出了一种基于修正扩展卡尔曼滤波器(Corrected extended Kalman filter,C-EKF)的高速运动卡钳制动力估计方法，并通过实车测试验证了其有效性。首先，建立EMB电机与卡钳的物理模型，结合实车测试的制动力-行程数据，构建卡钳夹紧与释放过程的力-位移拟合曲线。其次，分析ABS工况下夹紧与释放瞬间的制动力变化特征，给出制动力瞬时变化计算公式，并使用C-EKF方法估算制动力。最后，通过仿真与实车测试验证了该方法的有效性。试验结果表明，基于C-EKF的制动力估计精度相较于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器分别提升了12.93%和5.99%，响应时间分别缩短了36.3 ms和10.3 ms。

电子机械制动(Electromechanical brake,EMB)具有响应速度快、控制精度高等优点，成为汽车线控制动系统的重要发展趋势。针对EMB系统存在的夹紧力估计失准、跟踪控制精度难保证的行业难题，提出一种基于分段仿射(Piecewise affine,PWA)辨识的EMB夹紧力估计与跟踪控制策略。首先，分析EMB系统的结构和工作原理，构建包含驱动电机模型、电机摩擦模型以及传动机构模型等在内的EMB系统动力学模型，为后续夹紧力跟踪控制策略设计奠定基础；其次，获取了EMB夹紧力随刹车片温度和电机转角变化的试验数据，在此基础上，基于PWA辨识方法建立了EMB夹紧力估计模型，通过仿真和试验数据对比，验证了PWA辨识模型的准确性；第三，制定基于PID、非奇异终端滑模以及模型预测控制等算法相结合的EMB夹紧力跟踪控制方案，结合不同控制算法的性能特点，确定了各控制器的功能分配和设计流程；最后，开展EMB夹紧力跟踪控制策略的仿真和试验性能验证，结果表明，所提出的EMB夹紧力跟踪控制策略能够提升系统响应，降低稳态误差，改善跟踪精度。

针对分布式驱动电动汽车(Distributed drive electric vehicle,DDEV)路面附着系数与轮胎侧偏特性参数估计精度不足的问题，结合多传感器融合与物理约束神经网络建模理论对路面附着系数与轮胎侧偏特性参数进行估计。首先，基于最大相关熵(Maximum correntropy,MC)准则与平方根正交容积卡尔曼滤波(Square-root cubature quadrature Kalman filter,SCQKF)推导得到MC-SCQKF算法，该算法通过优化量测误差协方差矩阵和正交容积点采样来提升非高斯噪声干扰下对永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)转速与转子位置的估计精度，同时增强系统的鲁棒性和状态估计的收敛性。然后，利用MC-SCQKF实时估计横摆角速度、质心侧偏角、纵向速度和路面附着系数，并将其作为特征来构建预测轮胎侧向力的物理信息神经网络(Tire physics-informed neural networks,TirePINN)模型。最后，根据车辆状态参数估计值计算的轮胎侧偏角和侧向力的预测值，对前后轮侧偏刚度进行拟合，形成面向轮胎侧偏特性的自验证闭环观测系统。硬件在环试验表明，拟合的前轮侧偏刚度的误差为1.49%，后轮侧偏刚度误差为1.37%。

车道积水的存在是导致车辆失稳的关键性因素之一，较厚的积水甚至会导致车辆发生“水滑”。因此，实时了解车道的积水厚度对驾驶员和自动驾驶车辆至关重要。基于智能轮胎概念，提出一种基于三轴加速度计的车道积水量化方法。通过ABAQUS建立轮胎-水膜-车道三者间的流固耦合模型，分析轮胎内衬中心处的三维加速度信号，选取径向方向加速度信号作为研究对象。采集到信号后利用截止频率为450 Hz的巴特沃斯低通滤波对信号进行处理，旨在去除高频噪声。进行全局坐标系到局部坐标系的信号转换，获得特征值数据矩阵后搭建了基于BP神经网络的车道积水厚度预测模型。实车试验结果表明，提出的基于三轴加速度计的车道积水量化方法具有较高的精度以及较好的开发应用前景。

分布式驱动电动汽车(Distributed drive electric vehicle,DDEV)凭借轮端独立驱动的优势，在控制自由度和响应灵活性等方面展现出显著潜力。然而，DDEV高度耦合的机-电-路系统特性对建模精度、状态估计和控制策略提出更高要求。系统梳理了DDEV在建模、状态估计与控制方面的研究进展。在建模方面，重点分析机-电-路耦合系统中的关键问题，包括道路模型构建、轮毂电机不平衡电磁力建模、纵-横-垂耦合动力学建模及其机理。针对复杂系统的动力学响应估计问题，从模型驱动、数据驱动以及数据-模型融合驱动方法出发，重点总结了卡尔曼滤波、Transformer结构以及物理信息神经网络的研究应用。在控制策略方面，综述了不同控制架构下面向复杂模型的自适应控制方法、扰动抑制策略及多目标优化技术。最后，总结并探讨了当前研究面临的主要挑战与发展趋势，指出未来DDEV研究应进一步加强多物理场耦合作用下的系统行为预测、多源异构信息融合，以及基于人工智能与物理先验知识的端到端控制方法。

现阶段，分布式驱动电动汽车的动力学分析和控制均基于确定性动力学模型。然而，系统参数的随机扰动、状态变量和传感信息的不确定性误差，导致基于确定性模型的控制系统难以适应复杂路况。为此，文中考虑了轮地作用过程中的轮载波动、路面附着系数分布非均匀等随机扰动因素，建立轮地不确定性模型；结合轮地不确定性模型分别开展硬/软路面工况下的动力学仿真试验，通过对试验结果的深入分析，提出轮地作用约束与轮端控制约束之间的“张弛理论”。以寄生功率、牵引效率、附加横摆力矩为评价指标，结合轮地不确定性模型进行统计学扰动分析，进一步阐明了轮地接触状态与控制模式之间的内在联系，进而提出了变模驱动控制机制。多工况仿真试验结果表明，与单一控制模式相比，变模驱动控制模式能够有效降低寄生功率和附加横摆力矩，并稳定保持较高的牵引效率，验证了所提出理论方法的正确性和有效性。

分布式电驱动车辆具有轮边扭矩独立可控等特性，能够实现圆规转向等高机动转向运动，显著提升车辆在狭窄空间内的通行能力。针对圆规转向中运动精度与轮胎磨损难以兼顾的矛盾，提出一种基于非合作博弈考虑位移误差和轮胎磨损的控制策略。将圆规转向归纳为两种主要形式，建立三自由度车辆动力学模型，分析动力学机理，确定圆心车轮轮胎力平方和与滑移速度总平方和为控制目标，构建由策略优化层和控制执行层组成的分层控制架构。进一步分析不同形式下各车轮的动力学状态，基于轮速-轮胎力映射关系实现轮胎横纵向力的解耦控制，并确定控制策略的优化目标和约束条件。依托非合作博弈的纳什均衡求解框架，构建优化算法，求解各工况下的最佳前轮转角和轮速，并设计PI控制器实现轮速的精确跟踪。硬件在环测试结果表明，与最小位移误差策略相比，该策略在六种工况下，同样将位移误差都控制在极小范围内，且显著降低轮胎磨损，具有较好的运动精度、实用性和鲁棒性。

为研究轮毂电机气隙偏心引发的不平衡电磁力对车辆垂向振动和电机性能的影响，依据数据驱动模型理论提出基于GA-BP神经网络的不平衡电磁力计算方法，考虑车辆机械振动与电机振动间的相互耦合，建立了路面不平度与不平衡电磁力共同作用下的轮毂驱动电动汽车机电耦合模型，在此基础上，研究了不平衡电磁力的激励特性及其影响因素，分析了存在不平衡电磁力激励的车辆悬架系统与传统车辆悬架系统垂向振动响应之间的差异，揭示了不同行驶工况下电机不平衡电磁力对车辆动力学性能和电机性能的影响规律，并通过台架试验验证了模型的正确性与分析结果的有效性。研究结果表明，不平衡电磁力会显著恶化加速/减速工况下的车辆乘坐舒适性，且加速度/减速度越大，恶化程度越明显，而对匀速工况下的车辆动力学性能几乎没有影响。研究成果为轮毂驱动电动汽车的振动负效应分析与抑制提供了有效的理论前提。

模块化车辆取消轮间机械约束，全轮独立转向极大地提升底盘运动的灵活性。然而，弯道工况下全轮转向动态独立，各轮垂向载荷呈现出时变性差异，为控制器的设计带来挑战。针对现有LPV建模对调度参数选择存在约束、系统凸包表达较为保守以及缺乏统一的严凸包构建等问题，基于张量积建模(Tensor product model,TP model)提出一种针对全轮独立转向车辆的线性变参数(Linear parameter varying,LPV)建模方法，可以有效地缩减调度参数的维度，保证凸包构建的严格性。张量积模型可以运用高阶奇异值分解(Higher order singular value decomposition,HOSVD)对原时变系统筛选凸包顶点并构建系统严凸包表达，得到基于TP建模的多胞形LPV模型(TP model based polytopic LPV,TP-PLPV)。利用并行分布式补偿控制框架(Parallel distributed compensation,PDC)设计鲁棒增益调度控制器解决弯道工况下不同纵向车速以及各轮垂向载荷的时变造成的轨迹跟踪精度降低的问题。同时，在轨迹跟踪模型推导中，利用车辆的质心侧偏角对控制器的参考航向角进行修正，推导了基于质心侧偏角修正的鲁棒控制策略(Robust TP-PLPV controller with side slip compensation,RLPV-SC)，使得轨迹跟踪控制系统的精度得到进一步提升，最终，通过Carsim-Simulink联合仿真实验，验证了所提控制算法的有效性。

配备有各种车载通信网络的智能汽车纵侧向运动控制系统本质上是一类网络化控制系统(Networked control systems,NCSs)。在网络技术迅速发展以及车辆行驶环境愈加复杂的背景下，智能汽车纵侧向运动控制系统面临系统强耦合非线性、网络诱导时滞、数据包丢失、网络通信拥塞及恶意攻击等问题，这势必会导致系统稳定性下降，控制性能恶化。因此，如何构建智能汽车非线性动力学系统模型、设计网络安全通信协议以及开展网络安全控制策略研究是当前智能汽车面向网络不可靠下进行安全稳定控制的关键。鉴于此，围绕“智能汽车的纵侧向动力学建模”，“智能汽车的纵侧向控制方法”，“智能汽车的时滞及事件触发控制”以及“智能汽车的网络安全控制”这四个方面总结现有方法的不足并对未来的研究方向进行展望。分析表明，综合考虑车辆动力学固有非线性特性及网络风险随机因素构建具有完备非线性特性的智能汽车纵侧向非线性动力学模型是进行纵侧向运动系统性能分析和控制器设计的关键基础；替代传统的纵侧向解耦控制策略，发展全面考虑动力学耦合、网络时滞及通信拥塞影响的纵侧向耦合控制器以及发展面向网络恶意攻击下的纵侧向安全控制策略是未来智能汽车运动控制的主要研究方向。

多轮转向控制是提升多轴重载车辆机动性、减少轮胎磨损的关键。针对多轴重载分布式电驱动重载车辆，提出一种多目标分层全轮转向控制策略。首先，在上层控制器中建立考虑侧倾特性的线性二自由度多轴车辆转向模型，以实现阿克曼转向为目标，初步计算出各轮转角；下层控制器以最小化、均匀化轮胎磨损为目标，修正上层初分配的各轮转角；协调控制层构建了基于线性二次最优的理想横摆角速度和质心侧偏角协调跟踪控制器：当横摆角速度偏差小于预设阈值时，以轮胎磨损最小为目标实现转角控制；当横摆角速度偏差大于等于预设阈值时，以车辆操稳性为目标进行转角控制。硬件在环测试结果表明，所提出的全轮转向控制策略能有效跟踪理想横摆角速度和质心侧偏角。在低速工况下，可提高车辆转向灵活性，降低轮胎磨损；在高速工况下，车辆质心侧偏角保持在0.5°±0.3°范围内，有效改善车辆操纵稳定性。

传统四轮独立转向车辆转向控制策略在车轮受不确定性干扰时,各独立调控的车轮转角无法保证运动学约束从而影响车辆运动协调性。为此，提出一种基于瞬时转向中心的四轮独立转向车辆协同控制策略。首先，建立车辆动力学模型、转向机构模型和整车能耗模型。其次，选取费马点作为车轮转轴不交汇时的瞬时转向中心，构建不确定性干扰下各车轮转角之间的虚拟连接机制，获得各车轮实时的运动学约束转角。然后，结合目标瞬时转向中心和基于费马点的车轮转角虚拟连接机制，构建四轮独立转向车辆复合协同控制策略，其中目标控制环通过目标转角误差控制车轮转角收敛回目标值，瞬时控制环通过瞬时转角误差控制车轮跟踪瞬时转向中心保证运动学约束，两种控制环协同作用保证车辆运动协调性与控制系统鲁棒性。最后，选取车轮转向角、轮胎侧偏角、车辆动能、转向机构总能耗和轮胎滑移损耗作为评价指标，基于Matlab/Simulink仿真平台和自主研制的四轮独立转向电动叉车，在不同干扰下与其他协同控制策略进行对比分析，验证所提出的协同控制策略的有效性。在对单个车轮施加干扰的仿真工况下，相比于位置控制策略，所提出的协同控制策略能使车辆平均最大轮胎侧偏角下降68.38%，轮胎滑移损耗降低22.26%。仿真和整车试验结果表明所提出的协同控制策略能在不确定性干扰下协同调整四个独立车轮，降低车辆侧偏角与轮胎滑移损耗，提高车辆运动协调性。

四轮独立多模转向系统融合了四轮转向与轮毂电机差动转向功能，具备前轮转向、四轮协同转向及差动复合转向等多种工作模式，可依据不同行驶工况实现转向模式的动态重构，显著提升车辆在复杂行驶条件下的动态稳定性。针对高速行驶、低附着路面等复杂工况下，不同转向模式在车辆稳定性控制能力上存在显著差异、且模式切换判据不明等问题，提出一种基于分层控制架构的多模式切换稳定性控制方法。上层构建多转向模式下的稳定边界定量描述方法，明确不同工况下的稳定域范围和转向模式切换判据；下层将系统建模为含三子系统的切换系统，基于相平面稳定边界构建模式切换逻辑，并结合多Lyapunov函数与最小驻留时间约束设计切换控制器，以保障模式切换下的渐近稳定性。通过Carsim与Matlab/Simulink联合仿真进行验证，结果表明，所提出的多模式切换稳定性控制方法能够根据工况变化自适应选择最优转向模式，有效抑制高速、低附条件下的质心侧偏角和横摆角速度波动，显著提升车辆在极限工况下的行驶稳定性。

随着新能源汽车技术的高速发展，分布式驱动架构展现出巨大的性能潜力，推动了扭矩矢量控制（Torque vector control,TVC）、电子稳定性控制（Electronic stability control,ESC）等关键技术的研究。不同于传统车辆，分布式驱动车辆的核心优势，是同时具备高精度动力学控制能力与高效的稳定性调控能力。与之对应的，TVC精准调控动力性能以及ESC保障车身横摆稳定，迫切需要功能融合与协同调控，以响应分布式驱动车辆横摆操纵性与横向稳定性两大核心需求。针对前述功能协同需求，考虑了TVC与ESC的耦合控制架构，并基于多智能体理论进行控制系统建模；然后，基于H_∞控制理论，提出了鲁棒协同控制器设计方法，保障了驾驶员转角输入、TVC差扭驱动、ESC差分制动共同作用下，车辆横摆控制系统的稳定性；其次，通过相平面稳定域分析优化了ESC介入机制，并引入动态衰减因子与权重函数实现了操纵性与稳定性的平衡，降低了极限工况下，传统协同控制策略以稳定域为界，进行0-1切换的保守性；最后，通过AVL VSM/Simulink联合仿真，验证了所提出的协同控制策略在双移线、阶跃转向、正弦迟滞等典型工况下的有效性。经过对比分析，所提出的多智能体协同控制策略在非极限工况下，显著减少了不必要的ESC介入，将横摆角速度增益、纵向车速都维持在接近TVC水平；在极限工况下，能够调用ESC稳定车身横摆，保障行车安全。

角模块架构电动汽车在恶劣路况下较常规车辆可具备更好的通过性和稳定性。为解决车辆行驶时任意车轮遇到无法绕行的路面低矮障碍而带来的难以通行问题，设计了一种基于底盘协同的单轮跨越障碍行驶稳定性控制策略。首先，建立了用于模拟单轮悬空三轮行驶工况的变自由度动力学模型；其次，通过质心转移保证三轮行驶稳定性，悬空车轮对角车轮的垂向载荷较小，整车重量主要由其余两轮承受；再次，三轮行驶时各车轮垂向载荷变化，这不仅导致滑动率变化引起纵向力改变，还会导致侧偏刚度改变进而影响转向特性，两者均会导致路径偏离；随后，设计了基于主动悬架的变自由度控制器、避免驱动轮滑动率过大的牵引力控制系统和保证行驶方向稳定性的路径跟踪控制器，并基于上述控制器集成设计底盘协同控制器；最后，进行了变自由度控制的实车验证和相应路况的仿真验证，结果表明：所设计的主动悬架控制器能够可靠地实现实车的变自由度操作，并保持稳定；该底盘协同控制器能有效保障车辆安全跨越高度200 mm、宽度300 mm的低矮障碍，同时保持了良好的路径跟踪性能，最大偏差仅为64 mm，显著提升了车辆的通过性和行驶稳定性。

为改进混合动力汽车(Hybrid electric vehicle,HEV)多模式驱动的切换品质，提出基于扭矩分配的多模式切换品质优化控制策略。考虑离合器滑磨因素影响建立HEV多模式驱动系统动力学模型及模式切换品质评价指标。分析HEV多模式驱动切换条件，理论计算各驱动模式及切换过程目标扭矩。基于切换过程目标扭矩设计离合器分层油压模糊控制策略，上层模糊算法规划离合器的理想油压，下层模糊PID控制离合器的实际油压。融合各驱动模式的目标扭矩研究电机动态扭矩补偿策略，补偿离合器滑磨及发动机滞后扭矩。设计驱动模式切换品质多目标模糊优化方法输出最优离合器油压。选取四种标准测试工况进行实例仿真，结果表明提出的控制策略可保障HEV良好动力性和平顺性，有效抑制驱动模式切换的冲击度、减轻离合器滑磨，提高驱动模式切换品质。

四轮独立转向(Four-wheel independent steering，4WIS)车辆具备卓越的机动性，能够在复杂环境中实现更灵活的运动控制。然而，现有轨迹规划方法尚未充分挖掘4WIS车辆的运动特性，并普遍采用固定数量的圆盘近似车辆轮廓实现避障约束，难以兼顾避障精度与计算效率，且对动态环境的适应能力不足。针对上述问题，提出一种面向非结构化狭窄环境4WIS车辆动态轨迹优化方法。首先，改进混合A^*算法，考虑4WIS车辆多种模式运动特性改进算法的节点扩展和代价函数，并设计航向角动态调整策略，提出自适应多圆盘碰撞检测方法，自适应调整碰撞检测模型以适应复杂环境，并提高算法搜索效率。其次，构建4WIS车辆轨迹优化模型，提出基于自适应多圆盘避障约束，基于不同路径点对应的碰撞检测模型构建行车走廊以线性化避障约束，提高算法在复杂环境下的求解成功率和计算效率。然后，针对动态环境轨迹规划问题，提出基于模糊动态窗口法的局部轨迹重规划方法，实现对动态障碍物或新增静态障碍物的避让。仿真试验表明所提算法能生成平滑无碰撞的运动轨迹，在复杂环境下相比传统混合A^*算法，成功率提高了11.25%，计算时间减少了27.64 s，显著提高了4WIS车辆在复杂场景中轨迹规划效率与安全性。

四轮独立转向(Four-wheel independent steering，4WIS)车辆因其优越的机动性而受到广泛关注。然而现有轨迹规划方法对4WIS车辆多种运动模式、场景复杂度以及障碍物的属性考虑不足，难以发挥4WIS车辆在复杂狭窄的空间下的灵活性，导致规划效率低甚至失败。为此，本研究提出一种基于最优控制问题(Optimal control problem,OCP)的4WIS车辆轨迹规划框架。首先，提出一种基于环境图像与车辆状态信息的场景复杂度二分类网络，实现复杂/简单场景的精准识别；其次，设计面向复杂场景的轨迹规划引导策略，基于先验A^*路径构建引导点集合，将任务分解为引导点间的局部子任务提升规划效率；然后，构建面向4WIS车辆的Hybrid A^*算法，建立融合阿克曼转向、斜向移动及原地转向三种运动模式的节点扩展机制，并设计对应的节点代价函数和模式切换代价函数；最后，建立考虑障碍物属性的轨迹优化OCP框架，构建面向“可压障碍物”的逻辑约束以限制压过障碍物时的速度，提升车辆通过性的同时保障安全。仿真结果表明，在包含密集障碍物、狭窄通道和起终点位置及朝向存在显著差异的典型复杂环境下，所提方法相比传统Hybrid A^*算法成功率提高50%、通行效率提升40.26%、计算效率提升44.89%，显著提升4WIS车辆的轨迹规划性能。

智能底盘角模块系统实现了线控驱/制动、线控转向、主动悬架的高度集成，车轮角模块取消了机械连接、减少了大量的机械传动部件，支持车辆各动力学单元独立控制，便于软件定义与冗余可靠性设计，是无人驾驶车辆的理想载体，但是过多的转角控制输入增加了整车的控制难度，仅依赖于传统的转向控制方式很容易使车辆进入非线性失稳状态，为了提高车辆路径跟踪的精度和稳定性，提出基于瞬时转向中心(Instantaneous center of rotation,ICR)的模型预测控制(Model predictive control,MPC)方法。搭建角模块整车动力学模型和路径规划模型，利用笛卡儿坐标系与极坐标系的转化，建立车辆运动与ICR的解耦映射，将传统的车轮角度控制转换为ICR控制，基于模型预测控制实现了侧向运动和偏航运动的协调控制，提出一种能够应用于角模块车辆路径跟踪系统的具有较低系统保守性的车轮转角计算方法，结合闭环系统反馈构建了ICR模型预测控制策略，基于联合仿真与硬件在环测试平台验证了所提控制策略的有效性和实时性。仿真结果表明，所提ICR跟踪控制策略有效地保证了路径跟踪的精度和稳定性，对角模块车辆转向控制系统设计具有重要参考价值。

智能车辆路径跟踪控制是保障车辆行车安全与行驶稳定性的关键与核心。时变车速、路面条件影响车辆状态，现有路径跟踪控制方法结合较为保守的稳定性条件触发制动，维持路径跟踪过程中的车辆横向稳定性，存在着极限工况下路径跟踪性能恶化的问题。针对以上问题，结合椭圆几何模型表征车辆系统动态稳定域，构建了椭圆参数与行驶条件间的映射模型，实现车辆系统动态稳定域的显式表征，进而利用仿射变换设计优化问题所需的约束条件，提出基于动态稳定边界的智能车辆路径跟踪控制方法。基于硬件在环平台对所提方法进行了验证，结果显示，所提方法在保障行驶稳定性前提下，减少了车辆在高速、低附着条件下由于制动介入引起的车辆状态波动，并提升车辆路径跟踪精度达25.5%以上，同时满足实时性要求。

随着自动驾驶技术向复杂场景延伸，分布式驱动四轮转向车辆因具备显著机动性能，其极限工况下的控制问题成为研究重点，如何在该场景下兼顾路径跟踪精度与行驶稳定性，是当前需要突破的关键方向。提出一种分层结构的模型预测控制+比例积分控制器，旨在提高分布式驱动四轮转向车辆在极限工况下的机动性能。首先，建立基于Frenet坐标系的车辆动力学模型，综合考虑前轴等效转角、后轴等效转角和附加横摆力矩控制量，结合基于相平面法的转角约束，设计一种分层式的控制器，提出基于质心侧偏角预测的减速策略以兼顾车辆的路径跟踪性能和稳定性。其次，在下层控制器中，考虑轮胎力极限和电机极限，基于轮胎利用率最优原则设计扭矩和转角分配策略，从而保证各车轮转角与扭矩的协调性，提升车辆的稳定裕度。最后，基于Matlab/Simulink和CarSim联合仿真平台，在低附着路面场景下对所提出的控制方法进行了验证。仿真结果表明，所提的分层控制结构能够有效提高4WID-4WIS车辆的路径跟踪精度和稳定性，具有良好的动态性能。与传统模型预测控制分层控制方法相比，车辆的横向位移最大误差值减小了29.8%，平均误差降低46.2%，横摆角速度也得到了有效控制，证明了所提出的控制方法的有效性。

路径跟踪是自动驾驶领域的重要技术，但传感器与执行器之间的通信时延和转向系统响应滞后会降低路径跟踪的精确性。针对这一问题，在深入分析转向时延对路径跟踪精度影响的基础上，构建转向时延的等效一阶线性模型，并设计融合目标路径预瞄曲率与转向时延补偿的前馈反馈一体化控制器，从而实现了自动驾驶车辆在不同车速和时延条件下的高精度路径跟踪，并基于Matlab/Simulink和Carsim软件构建融合转向时延特征的自动驾驶车辆联合仿真模型，对比分析不同控制算法下的车辆路径跟踪效果。结果表明，在低速条件下，所提出的一体化控制器的路径跟踪性能指标相较于传统LQR控制器、预瞄前馈控制器、时延补偿反馈控制器和滑模控制器分别提高了97.50%、82.27%、60.71%和95.56%；在中速条件下，性能指标分别提高94.38%、72.31%、48.12%和93.33%；在高速条件下，性能指标分别提高了77.51%、72.13%、75.06%和88.04%，展现出更优的路径跟踪性能。