为实现精确、稳定的横向控制，提高车辆自主行驶的安全性和保障乘坐舒适性，综述了近年来自动驾驶汽车横向控制方法的最新进展，包括经典控制方法和基于深度学习的方法，讨论了各类方法的性能特点及在应用中的优缺点，并针对自动驾驶汽车横向控制方法的发展趋势进行了展望。

针对自动驾驶车辆行驶过程中模型失配以及外部环境干扰导致车辆轨迹跟踪环节精确性不高的问题，提出了一种结合车辆运动学模型预测控制（MPC）、径向基（RBF）神经网络和滑模控制（SMC）的轨迹跟踪控制策略。通过建立车辆运动学MPC模型计算当前状态车辆期望横摆角速度，并将其与实际横摆角速度的偏差输入RBF-SMC控制器，利用RBF快速逼近非线性模型的特点，结合滑模控制输出前轮转角，实现车辆的横向轨迹跟踪控制。仿真结果表明，与传统的控制器相比，该方法轨迹跟踪精度显著提高，并在不同行驶工况下表现出较好的鲁棒性。

为解决自动驾驶汽车运动控制中基于横向-纵向耦合结构的无偏移非线性模型预测控制（OF-NMPC）的稳态误差问题，使用无迹卡尔曼滤波器观察控制器状态和扰动，并纳入模型预测和参考值计算以消除稳态误差。仿真和实车试验结果表明，所提出的OF-NMPC算法可有效消除稳态误差，提高系统的动态性能。

为提高车道保持控制中算法的计算效率，构建了模型预测控制（MPC）算法，基于刚体动力学推导出单轨车辆模型，并考虑横、纵向轮胎作用力特性作为标准车辆模型，在此基础上，忽略偏滑角和轮胎滑移率，推导出了简化车辆模型，该模型用线性方程表达车辆航向角变化率，省去轮胎模型，从而降低了MPC约束方程的复杂度。综合考虑跟踪误差、控制量及其变化率的代价项作为目标函数，对标准车辆模型和简化车辆模型的控制效果进行了仿真对比分析，结果表明，简化车辆模型在车道保持模型预测控制中取得了与标准车辆模型相近的控制效果，同时避免了车速接近0时无法求解轮胎模型的问题，且显著缩短了MPC优化求解耗时。

为实现蓄电池支架的轻量化，采用变密度法构建拓扑优化模型，进行了蓄电池支架多目标拓扑优化。结果表明：优化后蓄电池支架质量减轻16.7%，结构性能满足设计要求，并顺利通过实车路试验证。优化过程表明，拓扑优化方法为结构轻量化设计提供了快速有效的解决方案。

为了解决变速箱用挡位开关在使用中故障问题，结合挡位开关使用中的故障件，对挡位开关密封不良造成内部进油问题、作动压力下开关通断失效问题以及触点烧蚀问题进行分析，进一步提高挡位开关的性能。验证结果表明，所提出的方案可有效解决挡位开关在使用过程中存在的问题。

为解决传统的开闭件外观匹配方法仅考虑尺寸链公差计算方式的不足，基于有限元和台架测量分析对比，将边界条件改变引起的行李箱盖变形量引入公差计算过程，通过分析行李箱盖外观变形的影响参数和对应公差计算结果，采用计算机辅助工程（CAE）分析和公差计算相结合的外观匹配公差计算方式，改进了行李箱盖的外观质量匹配评估方法，为车辆开闭件在开发阶段外观匹配性能改进和在线外观匹配调节提供支持。