随着我国经济条件的提升,驾驶员数量的增加,驾驶风格也走向了多样化,暗示着道路上将因为各类驾驶员不同的驾驶风格和驾驶技能造成的交通事故越来越频繁。针对这类问题,各大车企与高校争相研究汽车辅助功能与一系列汽车先进智能化技术。汽车智能辅助驾驶系统,一方面可以很好的减轻驾驶员的疲劳状态,另一方面还可以在普通城市工况或者高速公路工况下最大限度地保证车辆行驶安全,成为通向现在热度最高的无人驾驶和智能交通技术的桥梁。本文主要研究基于模型预测控制的驾驶员与差动辅助转向共享控制。差动转向技术是当前研究热点之一,差动辅助转向可以通过传感器直接对驾驶员的转向操作进行快速准确的修正。考虑到驾驶员在不同的状态下手臂作用于方向盘的力矩不同,即驾驶员的手臂阻抗特性参数的不确定性会使得共享控制器存在参数差异,设计共享控制器需要考虑手臂阻抗特性参数的不确定性,这样差动辅助转向控制可以辅助不同状态下的驾驶员进行路径跟踪,提高驾驶员的驾驶安全性。本文的主要内容和创新成果:（1）建立考虑驾驶员和差动辅助转向共享控制的驾驶员-车辆-道路模型。驾驶员-车辆-道路模型主要是由驾驶员模型和车辆-道路模型组成,本文中需要考虑驾驶员与差动辅助转向系统的相互作用,故将转向系统模型考虑在内。本文在不考虑车辆的纵向运动、俯仰运动及侧倾的情况下,建立车辆-道路模型时仅考虑车辆侧向和横摆运动。为了可以对小曲率和大曲率路径跟踪,分别基于单点预瞄驾驶员模型和双点预瞄驾驶员模型建立与差动辅助转向共享控制的驾驶员-车辆-道路模型。（2）基于模型预测控制的考虑驾驶员特性参数确定的差动辅助转向共享控制器设计。在控制器设计时,考虑到对不同驾驶员进行差动辅助转向共享控制,且需要考虑实际约束和实时性,选用了考虑约束的模型预测控制方法进行了控制器的设计。然后将控制算法转化为用二次规划求解器Quadprog进行求解的形式,将控制器设计转化为求最优解形式,控制算法的转化处理极大地改善共享转向控制器的求解难度,最后简单介绍下层控制器的力矩分配方式。（3）考虑驾驶员特性参数不确定的驾驶员转向与差动辅助转向共享控制器设计。在控制器设计时,进行驾驶员手臂机械阻抗特性参数识别,识别出手臂机械阻抗特性参数范围。考虑到对特性参数不确定的驾驶员进行差动辅助转向共享控制,并且需要考虑实际约束和实时性,因此选用了状态反馈模型预测控制方法进行控制器的设计。然后详细推导了标称系统和误差模型系统的算法设计过程,最终将算法设计转换为最优解形式,最后通过仿真试验验证控制器的可行性。