车辆安全驾驶一直是交通领域重要的研究课题,自动驾驶车辆由于减少驾驶员的参与,可以避免大部分由人为因素造成的交通事故,提高驾驶安全和驾驶效率。在驾驶行为研究中,车辆跟驰行为和换道行为是最常见也是最基本的两种驾驶方式,有调查显示由于不合理换道引起的事故占比较高,而智能网联自动驾驶车辆换道行为研究有助于避免该问题的产生。结合国家科技部项目“车车耦合机理与协同安全方法”（项目编号:2018YFB1600502）,本文基于V2X背景下,主要对智能网联自动驾驶车辆的换道行为进行研究,以目标车辆和其他车道后车作为博弈参与者进行研究,提出智能网联自动驾驶车辆换道博弈收益函数,对同向三车道不同场景下车辆换道策略进行分析。首先,明确换道过程研究范围,将智能网联自动驾驶车辆换道过程划分为三个阶段:决策阶段、执行阶段和调整阶段。确定研究场景——同向三车道平直路段,对车辆协同换道场景进行分类分析,根据车辆换道意图不同将换道情况区分为自由换道场景和强制换道场景,根据车辆之间交互情况和碰撞情况不同,将常见换道场景共分为四类。提出换道意图产生的条件,基于车辆安全时距和期望速度,提出自由换道和强制换道时换道意图产生的条件。然后,将博弈理论和车辆换道驾驶行为相结合,提出车辆行为交互的定义,分析目标车辆和其他车道后车的博弈关系。车辆发生博弈行为时,车辆基于收益函数计算换道行为的得失,并基于逆推归纳法选择最优策略。考虑车辆换道后的安全性和行驶效率,建立安全收益函数、速度收益函数和效率收益函数,并结合驾驶员特性赋予不同权重得到一个总收益函数。在不同场景下,分析博弈参与车辆的可选择策略情况,基于博弈树分析车辆位于各决策节点,策略两两组合形成最终决策的收益,结合车辆换道安全距离判断条件,建立智能网联自动驾驶车辆换道决策模型。其次,建立基于五次多项式的换道轨迹函数,基于车辆动力学确定车辆换道轨迹约束条件,综合考虑车辆换道安全条件和稳定条件,建立与换道轨迹待定系数相关的目标函数,并采用序列二次规划算法对其进行优化求解,确定不同速度下的最优换道轨迹函数。最后,进行了基于Pre Scan和Matlab联合的仿真验证实验,通过场景搭建和Simulink规划控制模型生成,对不同场景下的换道策略进行仿真分析。验证结果表明,本文所提出的智能网联自动驾驶车辆决策模型能够保证车辆在安全和稳定的前提下顺利完成换道操作。