随着社会的发展,人们对汽车安全性能的要求越来越高,汽车主动安全问题受到企业、研究机构等越来越广泛的关注,成为汽车领域的热门研究课题。针对智能车辆主动避撞问题,本文以前轮转向的智能车辆为研究对象,建立整车模型及四自由度非线性动力学模型,提出基于碰撞极限距离的避撞控制策略,解决车辆主动避撞问题。论文的主要研究内容如下:(1)通过建立车辆的逆纵向动力学模型,对行车过程中的节气门开度和制动轮缸压力进行计算。为解决模型预测控制方法中算法实时性和模型精度的问题,对车辆动力学模型进行简化,建立车辆四自由度动力学模型作为预测模型。(2)为使自车与前车保持安全距离,综合考虑路面附着系数、前车加速度、自车车速,改进可变时距安全距离模型,提高了安全距离模型的适应性。针对前车静止、前车低速匀速行驶、前车紧急制动分析车辆极限制动距离。为解决换道过程中换道轨迹曲率连续、换道条件安全的问题,利用五次多项式拟合得到车辆换道的参考轨迹,并求得换道的极限距离。最后,通过分析制动极限距离与换道极限距离的关系,设计车辆主动避撞时的控制策略,提高了道路的通行效率和车辆的安全性。(3)设计纵向避撞控制器和换道避撞控制器。利用分层控制实现车辆的纵向控制,上层控制器通过设计模糊控制器推理出合理的期望加速度,下层控制器利用PID控制器对期望加速度跟踪,针对PID控制器参数整定问题,利用粒子群算法进行优化,使结果迅速收敛且整定参数精确。设计模型预测控制器进行车辆换道轨迹跟踪,对四自由度非线性动力学模型进行线性化处理,解决算法实时性问题,通过添加约束条件,使车辆在换道过程中的横摆角、侧倾角、横向位移都在理想的范围内。(4)基于CarSim/Simulink联合仿真平台,针对纵向制动避撞和换道避撞设置不同的初始车速和初始距离进行验证,仿真结果表明自车在制动极限距离范围外中、高速行驶时,模糊控制器可根据不同的工况决策出合理的期望减速度,下层控制器可以控制自车实现对期望减速度的稳定跟踪,实现车辆在一定条件下的制动避撞,证明了纵向避撞控制策略和控制器的有效性。换道避撞仿真结果表明自车可以在更小车间距工况下实现安全避撞,并稳定跟随相邻车道低速行驶的干扰车,换道过程轨迹跟踪精确,横摆角速度稳定,证明了换道避撞控制策略和控制器的有效性。