高速公路自主换道系统是智能车辆的重要组成部分,能够通过传感器实时感知车辆行驶环境、自主分析当前行车风险、动态规划行驶轨迹及轨迹跟踪控制,在降低驾驶疲劳、提高道路利用率等方面具有巨大的潜力。传统车辆自主换道仿真研究多以理想道路曲率及固定的车车交互运动为前提,通过匹配采样周期将数据直接传入控制器,忽略了智能车辆传感器感知、融合这一过程。而真实交通场景涉及车道边界、交互车辆、行人等多维度信息,整体呈现强耦合特征,传统方法势必难以验证系统在真实道路环境下的可靠性。为此,本文以智能车辆自主换道系统为研究对象,主要解决异质传感信息下的目标车辆辨识及自主换道控制问题,具体研究内容如下:（1）自主换道决策机制及轨迹规划研究。通过研究高速路段场景特征、驾驶人换道行为,构建基于空间、时间期望满足度的自主换道意图辨识及换道行为执行策略;根据高速公路由换道引发的典型交通事故,构建本车道与目标车道安全换道距离模型及五次多项式换道轨迹规划模型,引入自主换道轨迹约束及其目标函数,能够在兼顾换道安全及效率前提下求解最优的自主换道轨迹,进而为后续智能车辆高速路段换道轨迹跟踪控制提供理论基础。（2）自主换道轨迹跟踪控制研究。构建车辆三自由度动力学模型,设计基于自适应MPC控制的换道轨迹跟踪控制器。控制过程中,为降低非线性系统在MPC算法控制中的复杂难度,改善系统控制的实时性,采用近似线性化的手段对其模型进行线性化处理,同时在目标函数中引入松弛因子,确保控制器在每个采样时刻都具备一定的可行解能力。在Matlab/Simulink软件中构建了多项式换道轨迹跟踪仿真场景,以此验证控制器的性能。（3）异质多传感器信息融合策略研究。通过研究现阶段智能车辆主流传感器及其布置方案,结合控制器自主换道控制所需参数,设计智能车辆高速路段传感器布置方案。构建异质多传感器信息融合策略,通过在Matlab/Simulink自动驾驶模块中开展高速路段仿真,验证本文异质多传感器信息融合策略的有效性。（4）基于异质传感信息下的自主换道系统仿真研究。以Matlab/Simulink软件为依托,构建本车道前方目标车辆低速、静止及目标车道车辆切入场景。通过引入传感器模块、设定传感器工作参数,开展异质传感信息下的自主换道控制系统仿真。