近年来,自动驾驶技术已逐步成熟。然而当前自动驾驶技术还不能在短时间内达到完全无人驾驶的水平,或多或少都需要驾驶员和车辆系统分工配合共同控制汽车。人机共驾成为智能汽车研究领域的热点问题,受到了越来越多研究者的关注。人机共驾关键问题之一就是如何在人机并行控制时对人与机器的控制权进行协调分配,既要保证驾驶辅助系统对驾驶员的辅助控制是安全的、有效的,充分发挥系统的作用,又要使系统和驾驶员尽量避免冲突对抗,保证驾驶员有足够的驾驶参与体验。针对人机共同参与驾驶任务的协同问题,研究者提出了人机同时在环的并行控制模式,即人车共享控制（Human-Vehicle Shared Control,HVSC）。共享控制方案按照作用方式的不同可以分为两类:触觉反馈式共享控制和输入修正式共享控制。在输入修正式共享控制人车驾驶权重分配问题上,目前的研究集中于按照驾驶员实时状态或车辆危险状态来分配人车驾驶权重,少有研究考虑驾驶员的驾驶能力补偿来进行驾驶权重分配。本文面向输入修正式共享控制方案,提出了一种考虑不同类型驾驶员驾驶能力补偿的人车共享转向控制方法。首先,建立了单点预瞄最优曲率驾驶员模型,根据预瞄-跟随理论的驾驶员特性,将驾驶员模型分为了熟练驾驶员和新手驾驶员两类,并根据道路曲率对驾驶员预瞄时间的影响提出了对驾不同类型驶员模型预瞄时间自适应调整方法。其次,设计了基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的汽车共享转向控制系统,将横向误差和航向角偏差设置为目标函数的状态成本,并将方向盘转角增量设置为控制成本。在此基础上,提出了基于模糊控制的人车协同控制过程的权重分配方法。在考虑道路曲率和汽车车速的变化的基础上,构建了横向误差标准因子,进而自适应调整人车驾驶权重分配系数,对人车驾驶权重进行合理的动态分配。该方案在达成良好的车辆路径跟随控制精度的同时,能够尽量减小系统对驾驶员的干预。最后,基于MATLAB/Simulink和Carsim联合仿真环境,对所设计的人车共享转向控制系统进行了多种类型工况的仿真实验。从实验结果来看,所设计的汽车共享转向控制系统能够针对不同类型驾驶员起到良好的辅助效果;共享转向控制系统能使新手驾驶员在一定程度上接近熟练驾驶员的驾驶效果;当在驾驶员能较好地控制车辆时,共享转向控制系统对驾驶员的影响很小,使驾驶员对车辆保持较高的掌控度;随着驾驶难度的提高,驾驶员驾驶效果变差,共享转向控制系统能根据驾驶员的控制效果适当提高系统干预力度,从而使车辆最终仍保持较好的跟踪精度和转向平稳性。