传统的以安全带、安全气囊为代表的被动安全技术虽然在事故发生过程中可以有效降低车内人员的受伤程度,但已难以满足人们对行车安全日益增长的需求。而汽车主动安全技术则是在车辆存在安全隐患时,采取积极的应对措施来规避危险,从而有效地预防事故发生,从源头上保护人们的生命财产安全,因而受到广泛而持久的关注。作为典型的主动安全技术,横向辅助系统主要通过预警以及主动控制等方式规避车辆偏离车道风险,保证行车安全。本文在国家自然科学基金项目“基于驾驶员特性的新型线控转向系统控制机理和评价方法研究”(编号:51575223)的支持下,紧紧围绕“横向辅助系统开发后模型参数固化与驾驶员需求多样化”之间的矛盾,致力于提高驾驶员对横向辅助系统的接受度;在车道偏离判定方面,引入驾驶行为预测模型,提出了一种基于数据的车道偏离判定方法;在主动控制方面,综合驾驶行为预测结果以及驾驶员特性,提出主动转向控制策略,并将模型预测控制算法(Model Predictive Control,MPC)用于主动转向控制。最后通过CarSim与Matlab/Simulink联合仿真实验和硬件在环实验台实验验证横向辅助控制算法的有效性,主要研究内容如下:(1)搭建驾驶行为预测模型。基于隐形马尔科夫(Hidden Markov Model,HMM)理论搭建驾驶行为预测模型对未来有限时域内最有可能的驾驶行为进行预测。在行为预测的基础上结合驾驶员当前操作状态判断结果,针对基于传统的阈值算法存在的不足,提出一种基于数据的车道偏离预警方法。(2)研究所提预警算法的有效性。首先,为了缓和人机冲突,在驾驶行为预测的基础上需进一步对预警时驾驶员操作状态进行判断,并综合二者结果来确定预警触发时刻。其次,为了验证所提出的预警算法的有效性和先进性,搭建基于跨越车道线时间(Time to Lane Crossing,TLC)的预警算法对比模型,并开展直道和具有不同曲率半径的弯道偏离工况下的仿真实验研究。(3)研究主动转向控制算法。针对单纯预警的局限性,为了进一步提高车辆行驶安全性,本文在综合驾驶行为预测和驾驶员操作状态判断结果的基础上,提出了车道偏离主动转向控制策略。同时,为考虑不同类型的驾驶员对主动控制的适应性,提高用户体验,本文采用虚拟车道线的方法,根据不同类型驾驶员设置不同的主动控制介入时机,最后基于MPC开发主动转向控制器,实现预警无效情况下的车辆主动纠偏,并开展基于CarSim与Matlab/Simulink的仿真实验。(4)开展硬件在环实验研究。考虑到单纯软件仿真与实车实验存在的差距以及成本较高等问题,本文搭建基于电动助力转向(Electrical Power Steering System,EPS)的横向辅助硬件在环实验台进一步验证横向辅助控制算法的有效性并就台架方案设计、系统组成、部分传感器测试与标定进行简述。最后针对主动转向控制算法开展硬件在环实验。