近年来,随着智能驾驶汽车的迅速发展,人们对于汽车安全性有了更高的要求。目前,大多数避障辅助系统通过预警和纵向制动而很少采用转向方式来躲避障碍,这种做法在车速较快的场景下效果较差,同时也会对交通利用率造成一定的损失。为此,本文研究了基于安全时距的自动驾驶车辆紧急避障辅助决策算法。首先,设计了紧急避障辅助系统的功能架构,包括环境感知、决策规划和协同控制等环节,并对各环节之间的信息交互做了简要阐述。在对紧急避障场景分析的基础上,一方面将紧急场景抽象为典型实验,用于后续研究的标准化;另一方面由于车速会影响避障极限距离,本文使用安全时距替代距离,简化了车速变化给问题带来的复杂性,设计了基于安全时距阈值的避障驾驶行为决策逻辑。出于交通法规和安全性的考虑,设计了基于转向盘力矩的驾驶员接管转向策略,实现了人机共驾与避障辅助的应用背景。其次,为了能够安全、平稳的实现紧急转向避障,在分析了多种轨迹规划方法后,鉴于多项式方法具有曲率连续、灵活等特点,本文采用多项式作为紧急转向避障的轨迹规划方法。通过建立多项式轨迹模型,在紧急避障辅助系统执行的有限时域内,对障碍车和周围交通车未来一段时间内的运动状态进行建模。以前、后车的安全时距作为纵向约束条件,以道路宽度和车道线边界作为横向约束条件,利用二次规划方法得到最优的多项式参数。因此,本文设计的轨迹规划算法在保证了避障安全性的基础上也提高了驾驶员的舒适性。然后,针对轨迹规划算法的特点,将控制算法解耦并设计了横向位移控制方案和纵向速度控制方案。基于模型预测的横向位移控制将轨迹跟随问题转化成带约束的优化问题,决策出控制变量序列并输出给EPS实现转向行为;以车辆模型和期望轨迹计算得到前馈控制量,以当前横向位移偏差和航向角偏差得到反馈控制量,最终建立了基于前馈-反馈的横向位移跟踪控制器;纵向速度控制利用期望车速和实际车速的差异,通过PI控制决策出期望加速度。同时,对提出的多项式轨迹进行了仿真验证,并对比了两种横向控制算法。最后,搭建了SCANe R/Simulink联合仿真模型,针对设计的两种典型场景,进行了紧急避障决策算法的仿真测试,实验结果表明:当制动无法避免碰撞时,紧急避障系统可以通过转向完成对障碍物的躲避。同时,利用搭建的实车测试平台,以触发换道的形式验证了紧急避障系统在一般场景下的有效性,也验证了基于多项式的轨迹规划算法和基于前馈-反馈的横向位移跟随控制算法的的适应性。