随着计算机技术和传感技术的迅速发展,自动驾驶技术受到越来越多的关注,被认为是能有效解决环境污染、缓解交通事故和缓解交通拥堵的重要技术。越来越多的互联网企业和传统汽车企业都在进行自动驾驶车辆测试,但是自动驾驶事故频出,说明现有技术还不够完善。其中,自动驾驶车辆换道技术作为自动驾驶技术的关键问题之一,吸引了交通和汽车等相关领域学者的广泛关注。自动驾驶车辆换道研究已经取得一定成果,但是算法仍不够完善。在自动驾驶车辆换道轨迹规划方面,现有研究只针对车辆换道执行过程,忽略了车辆换道准备过程。本文以自动驾驶背景下车辆换道行为建模为研究方向,首次在自动驾驶车辆换道领域考虑车辆换道准备过程,建立换道准备和执行一体化轨迹规划模型。根据交通环境变化,分别建立静态和动态的一体化换道轨迹规划模型,对车辆换道过程进行研究。在静态一体化换道轨迹规划模型中,利用直线和五次多项式曲线生成车辆换道轨迹,在Gipps理论基础上建立适用于车辆换道的避撞算法,保障车辆换道的安全性,再基于车辆换道舒适性和效率的成本函数,计算得到最优安全换道轨迹。由于,静态模型无法保障车辆在突发紧急情况下的安全性,在真实交通环境中的适用性有限,因此建立动态一体化换道轨迹规划模型,使车辆实现对环境信息变化的动态响应。在静态模型的基础上,动态模型考虑车辆在换道过程中位姿的变化,建立更符合换道实际的新的避撞算法,并引入动态的车辆换道轨迹决策算法,实时判断轨迹的安全性,生成安全的决策结果,以提高动态一体化换道轨迹规划模型的安全性和自适应性。结果显示,自动驾驶车辆一体化换道轨迹规划模型能有效的改善车辆换道环境,进而提高车辆换道成功率和安全性,换道车辆在换道准备阶段,调整自身速度和车辆间相对距离,创造安全的换道环境。一体化轨迹规划方法比非一体化规划方法更适用于真实交通环境,一体化轨迹的舒适性和效率更高,且更适用于苛刻的换道环境。通过仿真分析换道环境对车辆换道过程的影响,发现并不是所有换道都需要换道准备阶段,当车辆换道条件满足安全约束时,车辆直接执行换道执行过程,无换道准备过程,且车辆在换道过程中,换道车辆的速度总是不断向周围车辆的速度靠近。动态模型分析中利用NGSIM数据构建的成功换道和换道中止场景中,一体化轨迹规划模型能规划出满足舒适性、效率和安全的换道轨迹和返回轨迹,使车辆成功换道或安全返回至原车道。另外,CarSim仿真结果显示静态和动态模型规划出的轨迹和速度都能被较好的跟踪,车辆各项参数变化也符合现实情况,因此,一体化换道轨迹规划模型的可行性和适用性较高。