無人駕駛汽車運動控制分為縱向控制和橫向控制。縱向控制是指通過對油門和制動的協調，實現對期望車速的精確跟隨。橫向控制實現無人駕駛汽車的路徑跟蹤。其目的是在保證車輛操縱穩定性的前提下，不僅使車輛精確跟蹤期望道路，同時使車輛具有良好的動力性和乘坐舒適性。在無人駕駛汽車的行駛過程中，車輛的橫向運動和縱向運動存在耦合關系。通常將縱向運動和橫向運動進行講解，設計兩個獨立互補關系的控制器，對其分別進行控制。

首先介紹無人駕駛汽車的縱向控制，包括對油門和制動的控制，以及對油門和制動控制的切換規則。在橫向控制的過程中，通常需要考慮車輛縱向速度、道路曲率以及未知干擾等諸多因素的影響。其次介紹考慮車輛縱向速度的橫向控制，通過航向預估竹法解決無人駕駛汽車在縱向速度發生變化時的橫向穩定性較差的問題，提高無人駕駛汽車對縱向速度的自適應能力。

再次介紹考慮已知道路曲率和未知環境干擾時的橫向控制，通過滑模變結構控制理論建立自動轉向控制系統，采用前饋控制解決道路曲率對橫向控制的影響，進一步添加反饋控制解決橫向控制過程中由于未知干擾造成的航向偏差。最后介紹考慮環境信息與車輛約束的無人駕駛汽車路徑跟蹤。

本節首先介紹縱向速度控制模型。然后，分別介紹無人駕駛汽車的油門控制以及基于模糊分檔的制動控制。最后，闡述具體的切換規則，協調油門控制與制動控制。無人駕駛汽車采用油門和制動綜合控制方法實現對預定速度的跟蹤。根據預定速度和無人駕駛汽車實測速度的偏差，油門控制器和制動控制器根據各自的算法分別得到油門控制量和制動控制量。切換規則根據油門控制量、速度控制量和速度偏差選擇油門控制還是制動控制:，未選擇的控制系統回到初始位置，如按切換規則選擇了油門控制，則制動控制執行機構將回到零初始位置。

7M油門控制增量PID控制算法在油門控制中，采用增量PID控制算法。增量PID算法為：Au-u,(k)-ut(k-l)=kp[e(k)-e(/c-l)]+/c,e(A:)+kd[e(k)-2e(k-l)+e(k-2)](7-1)其中，分別為比例、積分和微分系數；u,(A)表示第一=0,1，2,…）個采樣時刻的控制量；e(幻表示第A個采樣時刻的速度輸入偏差。從式（7-1)得到控制量后，根據傳動比、伺服電機每轉一圈所需的驅動脈沖數確定一個比例系數將控制量乘上該系數發送給伺服電機驅動器。坡道速度跟蹤油門控制的純延遲較小，在算法中可以不考慮。

利用這種固定系數的P1D控制方法，對平坦路面的速度跟蹤性能是可以達到要求的，但當道路情況變化時，跟蹤效果誤差較大。如上坡時，速度明顯低于期望速度，需要較長時間才能調整到期望速度，且穩態誤差較大；而下坡時，速度高于期望速度。無人駕駛汽車在坡道上時由重力產生的加速度為：=土gsina,—! (7-2)下坡時受到與前進方向相同的力，符號為正；上坡受到與前進方向相反的力，符號為負。無人駕駛汽車行駛過程中，坡道傾斜角可以用無人駕駛汽車俯、仰角代替。

再用期望速度減去該速度增量，得到新的速度偏差:e=Vj-Avslope-vt (1-4)這實質上是改變了無人駕駛汽車在坡道上的期望速度。人工駕駛車輛進行制動時，往往踩住制動踏板至一定行程并保持一段時間，估計車輛可在要求的距離內達到需要的速度，就松開制動踏板。如果沒有達到需要的速度，還可重新踩下制動踏板。若不是緊急制動，司機一般會根據當前車輛速度與減速距離判斷制動踏板的行程。減速過程中車輛行駛一般相當平穩，即制動踏板不會頻繁抖動；但在pn)算法作為制動控制器時，制動時制動踏板出現抖動。