“智能化、网联化、电动化和共享化”是车辆行业的整体发展趋势,也是汽车制造厂商的研究热点。智能驾驶汽车的研究目标是取代人类驾驶员进行车辆自主驾驶工作,但是这是一个逐步递进的过程,与自动驾驶相比,半自动驾驶目前更有可能实现。在半自动驾驶过程中,人类驾驶员和自动控制系统共享对车辆的控制权,而面对相同的驾驶任务,不同驾驶特性的驾驶员将表现出不同的车辆操纵行为。此时,如何在自动控制系统中考虑驾驶员的差异驾驶特性,保证行驶安全性的同时,使得汽车具有出色的易驾驶性能,实现人类驾驶员轻松、舒适的车辆驾驶行为,是至关重要的一步。本文基于驾驶员在不同道路上的视觉预瞄特性,建立单点/双点驾驶员模型,结合运动学车辆-道路模型,进一步地,建立驾驶员-车辆-道路闭环系统。设计多目标模型预测轨迹规划器,帮助具有个性化驾驶特征的驾驶员规划出不同的安全轨迹,极大减轻驾驶员生理和心理负荷,提高驾驶员驾驶舒适性,具有重要的理论研究意义和工程实践价值。本文的研究内容包括:（1）适用于直道或小曲率道路的人-车-路系统建模和碰撞避免路径规划器设计。融合运动学的车辆-道路模型和考虑驾驶员延迟时间、预瞄时间与转向比例增益的单点预瞄驾驶员模型,建立了驾驶员-车辆-道路闭环系统,通过与Carsim中非线性全车模型进行单移线工况路径跟踪效果的对比,验证了所建模型的有效性。采用人工势场法和圆分解法构建前方障碍物车辆和车道边界的势场虚山,来描述碰撞约束;采用多目标线性时变模型预测控制方法,综合考虑碰撞安全性约束、驾驶员个性化操纵特性、全局参考路径跟踪和执行器约束等关键因素,设计了能够帮助不同驾驶员规划出安全轨迹的路径规划器,通过静止/移动障碍物碰撞避免仿真试验,验证了控制器的有效性。（2）适用于大曲率弯曲道路的人-车-路系统建模。针对单点预瞄的人-车-路系统仅适用于直道和小曲率路径的缺陷,通过车道边界上远处预瞄点来获取前方道路的特征信息,为驾驶员下一时刻的转向行为做准备,作为前馈控制;通过目标路径上近处预瞄点的信息来消除路径跟踪的侧向位置偏差和航向角偏差,作为反馈控制,建立包含期望转向增益、补偿转向增益、微分时间常数、预瞄时间、大脑反应和神经肌肉延迟时间这些驾驶特征参数的双点预瞄驾驶员模型。结合运动学的车辆-道路模型,建立双点预瞄驾驶员-车辆-道路闭环系统,并通过与Carsim中的非线性全车模型进行100m半径大曲率圆形道路的路径跟踪效果的对比,验证了所建模型的有效性。（3）大曲率弯道碰撞避免路径规划。采用人工势场法和圆分解法,通过在前方障碍物车前后加不同数目和不同半径可触碰约束圆的方式,增加大曲率道路上障碍物车的纵向影响范围,构建适用于弯道的障碍物车和车道边界的势场虚山,作为碰撞避免软约束。采用多目标线性时变模型预测控制方法,综合考虑碰撞安全性约束、驾驶员个性化操纵特性、全局参考路径跟踪和执行器约束等关键因素,设计了能够帮助不同驾驶员规划出安全轨迹的多目标模型预测路径规划器,通过100m半径大曲率圆弧道路的碰撞避免仿真试验,验证了所设计规划器的有效性。针对避障结束返回原车道时主车横向加速度过大,影响驾驶员舒适性的问题,提出了一种启发式方法,更加符合驾驶员的驾驶习惯,通过仿真试验验证了方法的有效性。（4）智能微缩模型车实验研究。采用高精度GNSS/INS和16线激光雷达作为感知系统,Minipc和单片机作为控制系统,搭建智能微缩模型车实验平台。针对GNSS数据波动带来的跟踪效果差的问题,采用最小二乘法对初始目标路径进行优化,基于优化后的路径采用可实时的纯追踪算法进行全局路径跟踪,通过多种工况下的试验,验证了所设计路径跟踪控制器的有效性以及对环境的适应性。考虑到在实际的随机时变复杂交通环境中,智能车必不可少会遇到障碍物需要进行避障的情况,综合考虑安全性能、实时性能、跟踪误差和执行器限制等关键因素,采用可实时的三次样条曲线方法和曲线坐标系下的车辆-道路运动学模型,结合障碍物的尺寸、位置信息,求解出避障重规划轨迹。采用纯追踪方法计算出所需的前轮转角,实现对重规划轨迹的跟踪,通过连续弯道的静止障碍物避让实验,验证了所设计碰撞避免局部路径规划器的有效性。