本文介绍了一种用于自主车辆的耦合，神经网络辅助纵向巡航和横向路径跟踪控制器，具有模型不确定性和经历未知的外部干扰。使用反馈误差学习机制，采用利用自适应径向基函数（RBF）神经网络的反向车辆动态学习方案，称为扩展的最小资源分配网络（EMRAN）。 EMRAN使用扩展的卡尔曼滤波器进行在线学习和体重更新，并采用了一种越来越多的/修剪策略，用于维护紧凑的网络，以便更容易地实现。在线学习算法处理参数化不确定性，并消除了未知干扰在道路上的影响。结合用于提高泛化性能的自我调节学习方案，所提出的EMRAN辅助控制架构辅助基本PID巡航和斯坦利路径跟踪控制器以耦合的形式。与传统的PID和斯坦利控制器相比，其对各种干扰和不确定性的性能和鲁棒性以及与基于模糊的PID控制器和主动扰动抑制控制（ADRC）方案的比较。慢速和高速场景介绍了仿真结果。根均线（RMS）和最大跟踪误差清楚地表明提出的控制方案在未知环境下实现自动车辆中更好的跟踪性能的有效性。