在无人驾驶汽车相关法规和技术还不成熟的情况下,开发汽车安全辅助驾驶技术(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)成为目前主要研究方向之一。车道保持控制系统作为汽车安全辅助驾驶的一个组成部分可以有效地提高汽车的主动安全性。然而,目前大部分车道保持控制系统在车辆偏离本车道后将驾驶员的操作视为外界干扰,如果车道保持控制系统与驾驶员冲突明显,将影响驾驶员的驾驶感受。因此,本文将基于人机共驾对车道保持控制系统进行研究。首先,建立了车道偏离决策模型。由于单一的车道偏离决策模型都有其各自的优缺点,无法保证在提高其预警精度的同时降低其算法的复杂性,所以本文采用了基于安全行驶区域与最晚预警边界相结合的车道偏离决策模型,在提高其预警精度的同时降低了预警算法的复杂性,并且采用动态阈值的方法,根据车辆行驶状态和路面附着系数动态调整预警阈值,并通过Carsim与Simulink联合仿真的方式验证其算法的准确性。然后,建立了人机共驾横向控制算法。在车辆横向控制算法中采用串级MPC-PID控制策略,根据车辆横向动力学模型建立预测模型,其次建立优化目标函数并且将控制量约束加入此优化问题,将最优问题转化为二次规划求得目标前轮转角,最终利用PID完成对目标前轮转角的跟踪。为了验证算法的准确性,利用双移线工况和蛇形工况对算法进行验证。为了降低控制系统与驾驶员之间的冲突,采用共驾系数对车辆的控制权进行分配。为了使共驾系数能够根据车辆运行状态和驾驶员的操作进行动态调整,利用模糊控制对共驾系数进行动态调整,将车辆运行时横向位置误差和方向误差调整为车辆状态误差与驾驶员转向力矩一起作为模糊控制的输入变量,将共驾系数作为模糊控制的输出变量,使车道保持控制系统在保证其功能的同时降低人机冲突。最后,将电动助力转向单元作为车道保持控制系统的执行模块,对电动助力转向模型进行建模,并利用三种典型工况对模型进行验证。为了模拟驾驶员注意力不集中或者疲劳状态,建立了驾驶员模型,为后续控制算法的仿真分析奠定基础。利用Carsim与Simulink联合仿真对所研究的控制策略进行仿真验证,结果表明共驾系数能够根据驾驶员的操作和车辆运行状态的变化实现动态调整,且辅助力矩与驾驶员输入力矩变化趋势相同,使其在保留驾驶员一定操作的基础下避免车辆偏离车道,并降低了人机冲突。