近年来我国汽车行业蓬勃发展,便利了人们出行和提升运输效率的同时也导致交通事故量增加等问题。主动避撞技术的发展为当前的交通安全问题提供了解决方案。其中纵向主动避撞较为成熟,可以有效的降低事故率,但也有一定的局限性。本文依托于国家重点研发计划项目《面向机场行李转运的群体智能托运车辆研究与实践》（项目编号:2021YFE0203600）,针对智能车辆的主动避撞系统展开研究,具体内容如下:（1）研究了临界距离模型和避撞模式决策策略。为比较两种避撞模式的优势工况,搭建了两个临界距离模型。首先从分析制动过程着手,考虑了目标车三种典型运行工况的制动临界距离。其次在不同道路下基于五次多项式拟合了换道轨迹,以此为基础计算换道临界距离,同时判别邻车道换道条件。最后建立直道和弯道目标车辆筛选方法,根据最危险目标车运行状态判别主车的工作模式,并提出不同的避撞方案。（2）设计了制动避撞控制系统。通过对车辆纵向运动的分析,建立了车辆逆动力学模型。接着分析现有安全距离模型的优劣势,为使制动避撞系统兼顾安全性和介入舒适性,提出了改进TTC（Time To Collision）模型的分级制动避撞策略,并仿真验证表明综合性能显著提升。最后采用分层式思想设计了制动避撞控制器。（3）设计了换道避撞控制系统。首先从模型预测控制原理着手,搭建车辆三自由度动力学预测模型,并运用轮胎小角度假设对该模型进行了简化。在此基础上推导线性时变模型,设计MPC（Model Predictive Control）轨迹跟踪控制器,建立考虑多种约束条件的目标函数,最终可求解得到最优前轮转角控制量。与纯跟踪算法仿真对比分析后发现MPC控制的车辆能够更稳定且准确的跟随换道轨迹。（4）搭建了联合仿真平台和实车实验平台。由于本文未研究感知算法,因此主要通过联合仿真方式验证了主动避撞决策策略、制动避撞控制器和换道避撞控制器理论层面的有效性,并且车辆的主动安全性有所提高。最后基于实车实验平台进行了简化的制动避撞和换道避撞实验,补充验证了本文避撞控制算法对于静态障碍车的实际可行性。