自动驾驶车辆是当前汽车领域的研究热点之一,为了使汽车在行驶过程中具有更高的安全性,自动驾驶车辆驾驶行为的路径规划成为目前研究的重点和难点之一。其中超车是自动驾驶过程中最基本的驾驶行为之一,对车辆的超车进行研究不仅可以降低因驾驶员不合理超车所引起的交通事故概率,还能改善汽车在道路行驶过程中引起的交通流拥堵状况。本文开展自动驾驶车辆在高速公路这一特定场景下的超车研究,主要研究内容如下:(1)分析了自动驾驶车辆目前国内外的研究和应用现状,分析了当前自动驾驶车辆超车决策机制和超车路径规划算法相关的国内外研究现状,并对目前研究所采用的方法进行优缺点分析。(2)开展自动驾驶车辆超车决策研究。首先对高速公路上产生超车行为意图的原因进行了问卷调查分析,得出当同车道前方车辆行驶速度过慢是产生驾驶员超车意图的主要原因,并且在超车过程中两车之间的相对距离是驾驶员主要考虑因素。其次对超车场景和超车过程进行了细分。最后采用基于规则的决策模型对自动驾驶车辆在高速公路下超车行为进行研究,建立了安全超车距离模型。在此分析的基础上,引入最小安全距离和速度不满积累度作为超车行为决策的参考指标,并考虑前后车辆的相对横向以及纵向速度、加速度和行驶交通环境等因素,从而得到超车指令。(3)开展自动驾驶车辆超车路径规划研究。针对快速搜索随机树(RRT)算法存在的搜索盲目、生成的轨迹不够平滑等不足,引入车辆运动学约束、基于偏向目标的采样区域限定的约束,并进行碰撞检测后生成的路径修剪,再进行基于三次B样条曲线对生成的轨迹进行平滑处理。通过Matlab仿真,结果表明改进后的快速搜索随机树(RRT)算法规划生成的路径收敛速度以及生成的轨迹质量都有明显改善。(4)基于PreScan与Matlab联合仿真平台,验证本文所研究的主动超车路径规划方法。仿真结果表明本文研究的自动驾驶车辆在高速公路场景下规划生成的超车路径符合车辆动力学要求,可以实现车辆安全平稳的超车驾驶,同时也证明了本文研究的超车路径规划方法具有较好的鲁棒性。