随着汽车工业的迅猛发展以及人民生活水平的不断提高，汽车保有量持续攀升，随之而来的是越来越大的交通压力，道路拥堵，交通事故频发等一系列亟待解决的问题，智能交通系统作为解决上述问题的有效途径，受到社会各界的广泛关注。自主驾驶作为智能交通系统中的新兴技术，已经成为国内外研究的热点，通过实现车辆的自主驾驶，将会大大提高交通系统的通行效率，减少甚至杜绝交通事故的发生。因此，研究自主车辆具有十分重要的意义。车辆运行的环境瞬息万变，不免会遇到障碍物或是行人，如何采取有效的方法控制自主车辆躲避障碍物正是本文所研究的主要内容。由于车辆自身状态和行驶环境的实时变化，以及车辆系统本身存在的动力学约束及各种物理约束，加之为保证行车安全所必须的各种交通规则等的约束，使得自主车辆的避障问题成为有约束的多目标优化问题。针对此问题本文提出了基于滚动优化的自主车辆避障问题研究。基于安全距离的定义提出了自主驾驶车辆避障的驾驶策略，把车辆的避障问题分解为左换道、巡航、右换道等一系列的基本驾驶子操作的决策问题。考虑障碍车的运动学方程以及主车的动力学方程，并根据参数化的思想得到包含主车状态和待优化控制量在内的参考轨迹，为使得主车的预测轨迹跟踪此参考轨迹，设计了模型预测控制算法。通过该算法，实现了自主车辆在避障中轨迹规划与跟踪的协同控制。由于车辆在换道过程易于发生超调而引发交通事故，为减小车辆换道操作过程中的超调从而保证车辆的稳定性和安全性，设计了包含安全性在内的约束模型预测控制算法。利用高保真车辆动力学仿真模型对所提出的算法进行了验证，通过变化主车纵向车速以及路面附着系数等多种仿真工况，并联合左换道，超车道巡航，右换道等自主驾驶策略，验证了所设计的避障控制算法能够在有效控制车辆躲避障碍物的同时，保证车辆本身的稳定性及安全性，符合自主车辆运动控制的要求。本文为自主车辆的避障控制提供了新思路，但还有一些工作需要进一步完善。本文仅考虑了侧向的运动控制，纵向的车速规划与控制将是下一步需要研究的内容。