车辆动力学是研究车辆在行驶过程中受力与运动关系的学科，它揭示了轮胎与路面相互作用、车身姿态控制以及动力传递之间的内在规律。这门学科主要关注车辆在纵向（加速/制动）、横向（转向）和垂向（悬挂）三个维度的动态响应特性，其核心参数包括质量分布、悬架刚度、转向几何等机械特性，以及空气动力学效应等环境因素。车辆动力学模型通过微分方程描述这些复杂关系，为车辆控制算法提供理论基础。
在自动驾驶开发中，精确的车辆动力学模型是实现轨迹跟踪和稳定控制的前提。例如，当自动驾驶系统规划出一条理想路径时，需要根据车辆当前速度、载荷状态和路面附着系数等动态参数，计算出最优的转向角和驱动力矩。现代自动驾驶系统常采用分层建模方法，将复杂的非线性动力学简化为可实时计算的简化模型，同时通过状态估计器补偿模型误差。随着数据驱动方法的普及，基于深度学习的车辆动力学建模也开始崭露头角，能够更好地处理传统物理模型难以描述的非线性特性。