换道是自动驾驶车辆在多车道行驶时常见的驾驶行为,对车辆的安全性和驾驶效率具有重要影响。在多车交通环境及不同道路条件下安全、稳定和合理的换道一直是自动驾驶车辆研究的重点和难点。为了使自动驾驶车辆在动态多车交通环境下安全平稳换道的同时提高通行效率,本文对自动驾驶车辆换道行为决策与轨迹规划方法进行研究。首先,提出了多车环境下的换道行为决策模型,具体包括换道动机产生和目标车道选择两部分。考虑到车辆对行驶空间不满和速度不满是造成自主换道的主要原因,因此通过计算空间不满度和速度不满度来量化驾驶不满度,并设定驾驶不满度阈值判断是否产生换道动机。基于效用理论,设计了车道效用函数,考虑车道的交通限制、安全性以及收益性对各个车道进行多属性评估和分析,进而计算各车道效用值,选择效用值较大的车道作为目标车道,保证了换道行为决策结果的合理性和可靠性。然后,提出了一种换道路径和速度规划分层的换道轨迹规划模型。换道路径规划上,对比分析四种常用的换道路径曲线,最终采用了性能较优的五次多项式作为换道路径曲线。根据车辆动力学稳定性约束确定了基于五次多项式的稳定换道路径簇,并建立多目标优化函数求解最优换道路径。在给定最优换道路径基础上,速度规划基于改进动态规划算法在ST图中搜索出满足安全避撞约束和车辆动力学约束的速度曲线,并基于多目标函数及二次规划优化得到最优速度曲线。设置多车环境下的换道场景,验证了所提换道轨迹规划方法的有效性。其次,考虑到目标车道前、后车辆运动状态的改变可能对主车换道造成影响,设计了换道轨迹重规划方法,具体包括换道修正轨迹规划和换道返回轨迹规划。换道轨迹重规划分为路径重规划和速度重规划,其中路径重规划基于五次多项式规划出一条使主车从当前位置到换道纵向终点的平稳路径。速度重规划根据重规划时刻的ST图,仍基于改进的动态规划算法以及二次规划优化算法规划出满足重规划过程安全性和稳定性约束的最优速度曲线。分别设置了换道修正和返回场景,通过仿真验证了所提换道轨迹重规划方法的有效性。最后,验证所提换道行为决策模型和轨迹规划模型的可靠性。为了跟随规划的换道轨迹,基于车辆二自由度动力学模型,建立了基于前馈和LQR的横向控制器以及基于PID的纵向控制器。通过Simulink联合仿真平台设立了多个自主换道工况对换道行为决策和轨迹规划模型进行验证。仿真结果表明,换道行为决策模型能够做出合理安全的换道决策,换道轨迹规划模型能够规划出安全和稳定舒适的换道轨迹,同时规划的轨迹也能得到控制器的准确跟踪。