随着汽车行业的技术变革与革新,智能化的自动驾驶和网联化的驾驶环境成为了汽车与交通行业发展的风向标。学术界和企业技术领域均认为自动驾驶和智能网联的技术融合成果-智能网联自动驾驶汽车（也称智能网联汽车）与智慧交通系统相结合的大趋势,可以较大程度减缓严重困扰人类的道路交通安全问题。其中,由于现有交通事故中由超车引发的事故比率较高,相关科学研究主要关注准备超车或正在进行超车驾驶行为或并道行为的车辆,很少有学者对被超车辆（本文研究的主体车辆A）进行“利他主义”的驾驶行为决策和运动控制研究。在城市驾驶环境中,做出换道或超车行为的车辆的行为决策与轨迹规划研究固然重要,但相比之下被超车辆（本文研究的主体车辆A）如果能提前或实时地获得其他相关车辆行驶状态数据进行超车换道情景预判,或者能提前或实时地获得道路系统中相关区域交通流数据通讯信息、应急指令通讯信息,系统性地做出有利于其他车辆换道的驾驶状态控制策略,就能实时做出相应的轨迹规划和运动控制,来更高程度地实时动态保障车辆间的安全行车距离,以避免不必要的横向剐蹭和交通事故的发生。因此,结合国家科技部项目“车车耦合机理与协同安全方法”（项目编号:2018YFB1600502）,本文针对日常生活中最为频发的横向剐蹭等交通事故,以被超车即本文所研究的智能网联自动驾驶主体车辆A为研究对象,以“利他主义”主动交通安全控制策略为出发点,对于主体车辆A的轨迹进行优化。针对所研究问题的性质,采用在优化问题求解方面精度高、时延低的一种最优化算法——高斯伪谱法,对智慧交通系统中的智能网联自动驾驶车辆的轨迹规划进行研究,对智能网联驾驶环境中,自动驾驶车辆的横向安全性的提高,具有理论和实践研究意义。本文设定以下4个智慧交通和智能网联驾驶环境前提:1.智能网联自动驾驶环境中车-车之间具备实时的车辆行驶状态信息通讯功能;2.智能网联自动驾驶环境中车-交通环境（云端和路侧系统等）之间具备实时的交通流状态信息通讯功能;3.智能网联自动驾驶车辆因不同生产企业品牌存在系统控制策略差异,交通运输任务重要度不同,或者车辆行进前方突发应急交通情景,以上因素会导致智能网联驾驶车辆超车与被超车换道的可能需求。4.不具备自动驾驶功能的人工驾驶车辆（非主体车辆A）,虽然不具备实车-车时通信功能,但人工驾驶车辆的信息可以通过路侧RSU传递到智能网联汽车上,实现信息的传递,可以划归为具备智能网联功能的障碍车研究对象。本文以被超车的主体车辆A为研究对象,以利他主义主动交通安全为研究目标,在以上智慧交通和智能网联自动驾驶环境前提下,进行以下研究任务:首先,基于智慧交通和智能网联驾驶环境特点,研究适用于智能网联自动驾驶车辆行驶状态数据和道路交通流环境数据之间的通信系统,对通信系统进行架构设计,确定了本文采用的通信方式和数据交互形式;其次,针对本文所研究的四种交通场景进行预设仿真,基于理论参数建立车辆动力学模型和数学模型,采用P-Norm函数对主体车辆A、障碍车辆和可行域进行边界约束表达,建立最优控制问题的多阶段数学模型和本文的仿真模型;最后,采用Prescan和Matlab/Simulink进行联合仿真,并采用高斯伪谱法对最优控制问题进行求解,得到车辆的最优运行轨迹,并采用MPC跟踪控制器进行轨迹跟踪和仿真结果的验证。