主动避撞可以控制车辆纵向制动或转向换道,避免与其他车辆发生碰撞,对车辆安全性具有重要意义。本文以分布式驱动的智能电动汽车为研究对象,研究了纵向制动避撞控制和转向换道避撞控制,主要内容如下:（1）基于电动汽车纵向制动避撞安全距离模型,设计了分层结构的纵向制动避撞控制。上层基于纵向制动避撞安全距离对制动减速度决策,下层采用PID控制实现对纵向制动力控制,并对纵向制动力矩进行转矩分配,控制车轮的驱动电机,实现电动汽车的制动避撞控制。设置仿真工况,验证了分层结构的纵向制动避撞控制的有效性。（2）针对转向换道避撞的路径跟踪控制,搭建了线性时变的模型预测控制系统。为同时满足路径跟踪精度和实时性的需求,提出一种自适应变采样周期的MPC路径跟踪控制器。较小的采样周期对系统精度有利,但影响系统实时性。当车辆直线行驶时,采样周期的大小对路径跟踪精度影响较小。分析了不同采样周期对跟踪精度和实时性的影响,从道路和车辆状态分别提出了采用道路曲率、前轮转角、横摆角速度、侧向加速度及多变量冗余判断条件的自适应变采样周期的MPC路径跟踪控制器。通过仿真试验对比,综合考虑跟踪精度和实时性,选择车辆状态多变量冗余判断条件的自适应变采样周期的MPC路径跟踪控制器用于转向换道避撞的路径跟踪。（3）根据转向换道避撞过程中的约束条件,基于五次多项式规划出符合安全性和舒适性的换道避撞参考路径。为了提升电动汽车转向换道避撞的稳定性,设计了分层结构的稳定性控制。上层将稳定性参数的期望值与实际值求偏差,完成对控制目标的决策;下层基于滑模控制求解出以减小偏差为目标的横摆力矩,并通过四轮转矩动态协调分配,控制车轮的驱动电机,并采用蛇形试验工况和换道避撞工况进行仿真验证。仿真结果表明稳定性控制策略可明显提升路径跟踪精度和车辆稳定性。（4）基于Carsim/Simulink搭建联合仿真平台,设置相应的交通场景,对避撞功能决策、纵向制动避撞、转向换道避撞进行仿真验证。仿真结果表明提出的主动避撞控制策略可实现车辆纵向制动和转向换道的路径跟踪,满足避撞过程的安全性和稳定性要求。