智能车辆是基于多传感器的信息融合技术和智能控制技术，集规划决策、感知环境、自主运动控制及驾驶等多功能于一体的综合系统。它是20世纪多学科多领域的成就，也是现在的研究热点。对其进一步的研究与完善，有着必要的理论意义与重要的实用价值。在智能车辆的运动控制问题上，不同的控制策略都有相应的优势，但又都或多或少的在某方面存在问题,单一的某种控制很难取得理想的控制效果。免疫算法是一种新兴的全局优化算法，能高效、迅速的找到全局最优解。本文论述了智能车辆运动控制和人工免疫系统的国内、国外研究现状；研究了人工免疫系统、常用免疫算法以及本文采用的克隆选择算法，仿真实验测试该算法的性能。建立了基于前轮差速驱动的智能车辆运动学模型和用此模型描述智能车辆轨迹跟踪问题，然后对此系统中非线性输入/输出线性化处理，并论证该模型的可控性。根据克隆选择算法，设计车速控制器，并进行车速跟踪仿真实验；将控制器应用到智能车控制系统中，进行智能车辆轨迹跟踪仿真实验，并取得了良好的实验结果。在局部环境中，出现智能车辆必须放弃期望轨迹避开障碍物的情况下，研究基于免疫算法的智能车辆避障控制方法：首先在局部环境下，生成占有栅格地图；再生成障碍物的极坐标柱状图；设计了基于免疫算法的车辆避障方法。