随着汽车工业的不断发展,汽车保有量逐年增加,极大地增加了资源、环境及交通的压力。智能汽车的自动驾驶功能可代替驾驶员完成简单的驾驶行为,受到广泛的关注。换道作为一种常见的驾驶行为,在复杂的交通环境中实现安全换道可极大的提高道路交通安全。以智能汽车为研究对象,对换道场景中的轨迹规划和轨迹跟踪问题进行研究,可实现智能汽车安全稳定的换道,提高道路通行效率。论文对智能汽车实际的换道行为进行分析,将智能汽车的换道场景简化为双车道换道场景。根据初始车道前方是否存在障碍车,将换道场景分为无障碍换道场景和前方有障碍车时的换道场景。针对无障碍换道场景,根据道路边界约束,车辆动力学约束,设定目标函数改进五次多项式轨迹,得到满足换道要求的最优换道轨迹。针对初始车道前方存在障碍车的换道场景,通过换道中转位置的引入,利用双五次多项式的方法进行轨迹规划,根据被控车辆与障碍车之间的运动关系确定约束条件,建立目标函数,得到最优换道轨迹,作为轨迹跟踪阶段的参考轨迹。利用MATLAB软件验证了所提出的换道轨迹规划方法满足换道轨迹的要求,保证了换道过程中的安全性。针对换道轨迹跟踪问题,提出模型预测控制和滑模控制相结合的轨迹跟踪控制策略。以车辆当前的运动状态及坐标位置作为模型预测控制器的输入,输出对智能汽车施加的前轮转角,从而实现对参考轨迹的跟踪;为提高轨迹跟踪精度,结合补偿控制思想,基于理想车辆模型设计滑模跟踪控制器,以智能汽车的横摆角速度为控制量,以横摆角速度误差为滑模面,以实现对参考轨迹的精确跟踪。选取典型的双移线工况对论文提出的控制策略的有效性进行验证。最后,建立联合仿真模型,设置不同工况,以规划的换道轨迹作为参考轨迹,对智能汽车的换道轨迹跟踪控制策略进行仿真验证。通过对智能汽车施加论文所提出的控制策略、单点预瞄控制策略和多点预瞄控制策略,对比分析车辆运动状态参数,结果表明论文所提出的轨迹跟踪控制策略在不同工况下能够有效降低横摆角速度和质心侧偏角,减小侧向误差。论文研究成果可以为后续智能汽车的换道轨迹规划及轨迹跟踪控制提供理论及实践依据。