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汽车的保有量越来越大,过量的使用汽车给人类社会带来了诸如环境污染、交通堵塞、交通事故等问题,为了解决这些问题,将人从交通系统中脱离出来,面向智能交通的智能车应运而生,但是目前的智能车大多运行在封闭道路或者特定的实验场所内,为了使智能车能够运行在实际道路中,本文对智能车的控制系统进行了研究,针对智能车在城市道路中的无人驾驶设计了一套控制与规划系统,本文的工作对推动智能车研究从实验室走向实际应用具有重大意义。本文首先对智能车的无人驾驶进行了需求分析,明确了在城市道路中运行的设计目标,根据要求提出了控制与规划系统的整体方案和架构,将整个系统分为全局路径规划、局部路径规划和底层控制三个部分。接着,设计了一套基于DSP处理器的底层控制系统,对智能车平台进行了机械和电气改造,采用经典PID方法对转向电机进行控制并通过实验整定了控制参数,针对智能车驱动系统的特点提出了一种基于车辆状态的纵向控制策略,实验表明该策略有效的简化了驱动电机的控制逻辑,提高了纵向控制的精度。然后,对智能车全局路径规划进行了研究,提出了一种道路交通标记与GPS定位相结合的全局路径规划方法,在进行道路区域划分和全局定位时,综合考虑了交通标记的识别结果和GPS的定位结果,该方法使得智能车可以模拟人的驾驶行为,遵守交通规则,在城市道路中实现有序的无人驾驶。最后,对局部路径规划下的纵向控制方法和横向控制方法分别进行了研究,针对目前障碍物检测信息区域的不足,提出了一种前轮随动的障碍物检测区域确定方法,有效的增加了障碍物动态检测的范围,提高了智能车在城市道路中行驶的安全性;采用基于自适应预瞄PID的方法进行横向控制,为了客服GPS采样频率过低的不足,使用了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)进行位姿跟踪,实验表明该智能车能够安全的在城市道路中进行无人驾驶,并且保证良好的控制精度。