随着科技的飞速发展,无人驾驶汽车逐渐进入了大众视野。无人驾驶汽车在给人们出行带来便利的同时,其安全性问题亦不容忽视。为了保证道路安全行驶,无人驾驶汽车通常配有主动避撞控制系统,目前的避撞方式则主要通过纵向制动来实现。有研究表明,在高速、低附着路面等极限工况下基于主动转向的侧向避撞控制系统的避撞效果更好。本文将以无人驾驶汽车为研究对象,重点研究转向避撞方式下的路径动态规划与跟踪控制问题。实时规划并跟踪一条避免碰撞的最优路径是汽车紧急避撞控制的关键。在进行避撞路径规划时,结合道路环境信息并考虑车辆动力学约束,基于Sigmoid函数设计一条曲线连续的参考避撞路径。当汽车沿着规划的避撞路径行驶过程中,可能会突然出现新的障碍物,并且障碍物有时以运动的方式出现。为此,本文根据障碍物运动规律在模型预测控制的预测时域内构建障碍物的运动趋势,设计车辆与障碍物间的危险程度指标,基于模型预测控制对原参考路径进行动态规划。在路径动态规划的基础上,分别基于线性、非线性车辆模型设计路径跟踪控制器,优化求解出前轮转角输入给CarSim车辆模型,实现对上层规划的参考路径的跟踪控制。仿真试验结果表明,NMPC控制器下车辆的稳定性与路径跟踪性能较LMPC控制器更好。然而当车速变大时,由于上层路径规划控制器采用的路径规划模型过于简单,忽略了车辆的非线性等因素,导致紧急工况下规划的避撞路径不理想,进而致使下层的路径跟踪控制器不能较好的跟踪规划的参考路径。为解决紧急工况下分层控制带来的路径跟踪失败问题,将路径动态规划与跟踪控制整合为一个带约束的优化问题,使路径动态规划与跟踪共用同一个高精度的车辆模型,基于MPC设计一体式避撞控制策略,并在MPC的预测时域内对运动障碍物位置进行预测。预测时域内设计变离散步长,实现避撞控制器的远距离预测与高精度控制。试验结果表明,所设计的一体式避撞控制器能够保证汽车良好的避撞效果及行驶稳定性。