随着人们生活水平的不断提高,汽车的数量呈现指数的增长形势,道路交通问题也越来越严峻,交通事故时常发生。在缓解道路交通压力和避免发生更多交通事故方面,高级辅助驾驶系统(Advanced Driving Assistant System,ADAS)起着至关重要的作用。ADAS包括许多辅助驾驶功能,车辆避障及车道保持是科研工作者探究ADAS的热点问题之一,因此,本文针对车辆避障及车道保持系统展开研究。(1)建立二自由度车辆动力学模型、电动助力转向系统及最优预瞄侧向加速度驾驶员模型。为了使智能汽车沿着规划好的避障路径循迹行驶,首先建立二自由度车辆模型,分析车辆各种参数之间的运动学和动力学之间的关系,其次对车辆避障时方向盘进行控制,满足车辆避障所需的转向功能;然后以预测-跟随理论为基础搭建最优预瞄侧向加速度驾驶员模型,在MATLAB/Simulink软件中进行不同工况下的仿真,仿真结果与Carsim软件中驾驶员模型循迹曲线进行对比,验证所搭建驾驶员模型的准确性,并以此作为仿真实验平台。(2)对传统人工势场法做出改进,搭建新的引、斥力势场,然后将两种不同避障换道模型融合在一起辅助智能汽车躲避动静、态障碍物。人工势场法(Artificial Potential Field Method,APF)具有计算量小、容易用数学公式表达、易于实现实时控制等特点,选择改进的APF算法作为车辆避障和车道保持控制系统的控制算法。为了克服传统APF算法局部陷阱和目标不可达缺陷,在传统APF算法斥力场中增加了智能汽车与目标点之间相对距离,当智能汽车抵达目标点时,目标点产生的引力与障碍物产生的斥力同时为零,从而克服传统APF算法的缺陷;为了更准确描述智能汽车行驶环境信息,搭建了道路边界斥力势场与障碍物斥力势场,防止智能汽车与障碍物发生碰撞;为了提高智能汽车避障时的安全性及乘坐舒适性,将正弦换道模型和等速偏移换道模型融合在一起构成正弦等速偏移换道模型,弥补了两种换道模型的弊端,提出的换道模型更有利于智能汽车实现避障换道。(3)使智能汽车沿着车道中心线行驶,实现车道保持功能。首先搭建车道保持控制系统所需的道路模型、车-路相对位置模型及横向运动控制器,其次设计道路边界线以适应于车辆在结构化道路中行驶,并对APF算法做出改进以适应于智能汽车实现车道保持功能,然后设计改进的APF算法控制器,最后使智能汽车在不同工况下进行仿真,通过对比分析不同控制算法的优越性。