自动驾驶是智能控制技术、计算机和信息技术等多学科交叉的产物,在危险环境、军事、智能交通等众多领域具有广阔的应用前景。　　模糊控制是人工智能发展的新分支,它以人类思维处理方法处理常规数学方法难以解决的问题,在众多领域取得了成功。仿人控制是借助于人类专家的经验,用智能控制的方法去解决自动驾驶中的一些复杂问题。　　在20世纪80年代美国就开始车辆自动驾驶的研究。国内单位对无人驾驶车辆相关领域也展开了相应的研究。到2010年,随着谷歌的无人车取得内华达州驾驶许可证,自动驾驶研究进入一个高潮。　　针对自动驾驶中存在的智能水平低、舒适性差等现状,本文借助智能控制的方法,对路径跟踪、速度控制、平稳制动开展研究,拟通过仿人操作提高其舒适性。　　文中先分析了人在道路驾驶过程中的动作特征、方法,为仿人策略做铺垫。　　通过对专家的路径跟踪方法进行分析,提出特殊形状道路使机器驾驶难度加大的原因,分析机器动作失误的原因,用切线拟合进行方向跟踪,提出了一种基于两点参考机制的跟踪法,依据专家经验选择合适预瞄点和反馈点来解决问题,设计出路径跟踪器。　　对速度PID跟踪器曲线道路存在问题进行改进,以可控、稳定、舒适性为约束,提出一种基于专家经验的改进型速度跟踪器,针对道路的特殊形状,选择车速。　　针对多种路况下,以舒适度为目标,设计模糊控制器,确定输入输出变量、模糊控制器输入输出变量论域、划分模糊等级、确定隶属度函数、模糊规则、模糊推理和反模糊化,实现制动过程的仿人平稳制动。　　设计并研制了自动驾驶实验平台,分执行机构、控制器和系统软件三部分进行功能设计。对软件设计进行详细分析,对其功能模块、算法进行了详细的介绍。　　对实验平台,进行了路径跟踪、速度控制、平稳制动的实际道路自动驾驶实验,记录了实验数据,并对实验结果进行分析。