随着人们生活水平的日益改善,私家车越来越成为大众化的交通工具,与此同时行车安全也被人们所重视。车辆自主避撞作为行车安全的核心内容,也一直是汽车领域研究的热点问题。单纯依靠车辆自身传感器进行避障策略的规划具有一定局限性,而车路协同环境下车车之间的信息交互方式能很好解决这个问题。车路协调环境下,智能汽车行车环境信息的获取和传统自动驾驶车辆有着明显的区别。所以,本文根据车路协同环境下车辆信息获取的特征和优势,构建了基于V2X的车辆自主避撞控制策略,实验表明控制器模型能较好的表征车辆的避撞性能。首先,本文从科技发展和交通安全的角度分析了本课题的研究背景,从车辆自主避撞系统的应用需求和系统成本角度阐述了课题的研究意义,并对于主动避撞系统研究目前存在的问题进行了分析。其次,本文通过对车路协同系统的系统硬件、交通信息检测方法和信息交互方式进行了分析对比进一步体现了车路协同环境下自主避撞系统的特征和优点;并通过对当前车辆自主避撞过程的路径规划方法和路径跟踪方法进行特点和适用性的分析对比,最终确定了总体避撞系统方案的设计。再次,根据所设计的系统结构进行车辆模型的数学建模,并根据系统需求和设计方便搭建了二自由度的经典车辆预测模型和基于魔术公式的轮胎模型。为了体现预测模型的精度问题,搭建了基于Carsim软件的精确车辆模型,并在Prescan软件中搭建了适合体现控制器性能的工况场景,简要说明了软件联合仿真时各软件之间的配置要求。然后在Simulink中构建了基于模型预测控制原理的避撞路径跟踪控制器,针对系统控制量和输出量之间的偏差量问题进行了在线优化以提高控制系统的鲁棒性。然后针对控制器的适用性问题,设计了基于路径重规划的分层避撞控制器,在避撞路径跟踪器的基础上引入惩罚函数,以此来设计基于模型预测控制的路径规划器,从而最终实现上层路径规划+下层路径跟踪的车辆自主避撞控制器的设计,通过实际的软件联合仿真过程最终体现车辆避撞控制器的性能。最后,本文对课题的研究情况进行了简要的总结,归纳了课题研究中还存在的问题,并根据具体问题提出了研究展望。