为了解决模型预测控制设计智能车轨迹跟踪控制器存在求解计算时间长、在线实时性低的问题，借助于矩阵分块化策略，提出了一种基于控制时域变步长的模型预测轨迹跟踪控制方法。通过矩阵分块化改变控制时域步长，并融入到二次规划的求解过程中，重构目标函数形式和系统约束条件，以减少求解过程中最优控制序列中待求解变量的数量，降低求解计算时间。在Simulink与Carsim联合仿真平台中，将本文方法与传统模型预测控制方法进行仿真对比分析。结果表明，相比于传统模型预测控制方法，本文方法在保证轨迹跟踪精度的前提下，平均求解计算时间降低了24.39%，最大单次计算时间降低了45.05%，采用“前密后疏”的分块矩阵，其控制器性能优于“平均化”的分块矩阵。