智能车辆的发展在减少交通事故,缓解交通压力等方面存在巨大潜能,已成为世界各国的研究热点。其中自动换道是实现汽车智能化必须涉及到的一项研究,是智能车辆研究的重点内容之一。智能车辆自动换道研究对提高公路交通安全性、提高交通效率具有重要意义。本文在高速公路结构化道路下对智能车辆的自动换道展开研究。将换道行为分为强制换道、自由换道两种形式,对不同的换道场景和换道过程展开研究分析,并对主车和交通车的运动状态进行分析,建立当前车道和目标车道的换道安全距离模型。在建立换道决策模型的过程中,通过分析影响自由换道和强制换道决策的因素,将速度差值系数和车距期望作为自由换道决策模型输入,自车车速和距最晚换道时机的距离作为强制换道决策模型输入,以换道意愿为输出,基于模糊逻辑理论分别建立了自由换道决策模型和强制换道决策模型,作为换道初始决策,并基于CarSim进行仿真实验分别验证了两种决策模型的合理性。在轨迹规划方法上选用基于多项式的轨迹规划方法,引入滚动窗口优化算法,以时间为周期,在线反复对轨迹进行更新,满足换道实时性要求。引入以车辆侧向加速度和换道时间为优化指标的轨迹优化函数,对不同规划周期内的换道轨迹进行最优选取,并分析了优化指标的不同权重比对换道的影响。在换道轨迹动力学约束中,将驾驶条件分为极限驾驶条件和一般驾驶条件,在极限驾驶条件下,讨论理想状态下的车辆最小转弯半径,并利用仿真实验对理想状态下车辆最小转弯半径进行验证,得出不同道路条件下的车辆实际最小转弯半径;在一般驾驶条件下,对车辆轮胎动力学模型进行分析,确定了一般驾驶条件下的最小转弯半径。通过对车辆最小转弯半径的约束,对换道轨迹的曲率进行限制,防止车辆在高速换道时因换道轨迹曲率过大而发生侧滑等危险工况。最后利用Matlab和CarSim软件对不同工况下的轨迹规划进行仿真验证,规划仿真结果表明,基于滚动窗口优化的实时动态轨迹规划算法满足换道实时性和安全性的要求;动力学仿真结果表明,所规划的轨迹满足车辆动力学要求,可实现车辆的动态安全换道。