自动驾驶农机车精确轨迹跟踪控制是实现农机车沿预期轨迹行驶及完成农业精准作业的关键技术,也是实现农机车自主作业的关键一环。自动驾驶农机车快速且精确的轨迹跟踪控制有利于降低农作物损坏率和车辆油耗等,进而减少作业过程中产生不必要的经济损失。此外,农机车系统建模过程中存在的非线性和参数不确定性因素会增加轨迹跟踪控制的难度,农田环境下存在的未知外部扰动也会影响农机车跟踪的精度。因此,本论文针对带有非线性、参数摄动和复杂未知外部扰动的自动驾驶农机车模型,以提高轨迹跟踪精度和系统响应速度为目的进行了以下研究。针对农机车轨迹跟踪控制系统中存在的非线性、参数摄动及未知外界扰动（可集成为总扰动）,并考虑轨迹跟踪控制性能,提出了一种具有控制参数优化的自抗扰控制（Active Disturbance Rejection Control,ADRC）策略。首先,为了实现控制中对农机车转向系统动力学和运动学总扰动的全补偿,设计扩张状态观测器（Extended State Observer,ESO）,基于ESO设计扰动补偿与轨迹跟踪反馈控制律,其次,采用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法对ESO及反馈控制器的所有控制参数进行优化,进而完成扰动环境下自动驾驶农机车的轨迹跟踪控制。最后,通过仿真模拟实验对比验证所提控制策略的有效性和较好的抗扰性。为了进一步提高轨迹跟踪控制系统的动态响应性能,增强被控系统对参数摄动和外部干扰等影响因素的抗扰鲁棒性,提出了一种基于有限时间扰动观测器（Finite-time Disturbance Observer,FDO）的滑模有限时间轨迹跟踪控制策略。首先,针对带有参数不确定性和未知外部扰动的系统动态模型,设计了FDO对该系统中的扰动项进行快速估计。其次,设计非奇异快速终端滑模（Nonsingular Fast Terminal Sliding Mode,NFTSM）面,将扰动观测值与滑模控制器相结合设计有限时间轨迹跟踪控制器,进而提升了系统的暂态性能。最后,通过仿真模拟实验验证滑模有限时间轨迹跟踪控制器的动态响应性能和鲁棒性。