近年来,汽车主动避撞技术成为智能驾驶领域的研究热点。而在避撞对象中,行人作为独立且脆弱的道路使用者之一,具有自主决策和运动机能,导致其在道路上的行为更加复杂,因此行人避撞控制的整体难度增加。目前虽然已存在不少对于行人避撞控制的研究,但大多数未考虑行人在道路上的运动特性,同时对纵横向避撞控制工况考虑较为单一。针对以上行人避撞控制的不足,本文提出考虑行人在道路上行驶轨迹的路径规划算法,设计了集纵横向控制于一体的行人主动避撞系统。论文主要研究工作如下:(1)为更加真实地反映行人横穿马路时的轨迹,建立了基于Markov的行人运动学模型,以此作为行人避撞的模型基础。(2)针对横向避撞路径规划问题,提出了基于行人轨迹的转向避撞规划方法。在已知行人轨迹的基础上,使用改进的弹性带对车辆的避撞路径进行规划,并通过车辆与行人的可达性分析来判断避撞路径是否需要更新,提高了路径规划的安全性。(3)将路径规划算法与RRT算法、人工势场路径规划算法进行比较,分析其在路径平顺性、安全性等方面的优势。研究表明了弹性带规划算法在行人避撞路径规划上的优越性。(4)基于模型预测控制和车辆动力学模型,对已规划好的路径进行横向跟踪控制,并通过划分车辆避撞区域来对纵向避撞控制策略进行分析。根据避撞场景、行人位置和行人横穿马路时间等指标,提出了车辆对行人避撞的纵横向控制切换策略,完善了车辆在多种工况下的行人避撞需求。(5)为进一步验证所设计的行人避撞控制系统的有效性,搭建了基于Prescan和Carsim、Matlab\Simulink的联合仿真实验平台,通过多组行人横穿马路工况的仿真实验,验证了该系统在纵向避撞和横向避撞控制上的鲁棒性和安全性。