作为实现智能汽车自主驾驶的关键,为汽车规划出一条安全、舒适、高效、可行轨迹的运动规划技术一直以来都是智能驾驶研究领域的重点。然而,由于技术、经济及其他外部不可控因素的制约,智能驾驶汽车完全100%的避障是不现实的。因此,针对碰撞不可避免的两难工况,本文以公众的避险伦理倾向为基准,涵盖道德、法律、经济及伤害等元素的考虑,设计车辆运动规划模型,实现车辆紧急两难工况下的合理避险。本文的主要研究内容如下:（1）模型构建。针对智能汽车两难工况下避险存在的伦理争议问题,根据对公众避险伦理倾向度的调查结果,设计公众避险伦理倾向度（IES）模型,然后将其进行车辆运动规划工程应用层面的映射,实现车辆两难工况下运动规划模型的构建。将车辆运动规划问题抽象为一个约束优化问题,优化目标为IES、参考轨迹的跟踪和控制量增量的变化率的加权和,使得智能汽车尽可能的遵循公众伦理避险倾向的同时,满足车内乘客的舒适度要求;为保证规划轨迹的可行性及稳定性,约束条件考虑车辆的动力学模型约束,轮胎附着力约束以及前轮转角约束等。（2）优化问题求解。考虑到所构建约束优化问题的高度非凸性及非线性,本文采用分层优化的方式对问题进行求解。其中,上层为暖启动轨迹获取层,采用曲线插值的方式获取候选轨迹,然后按照与优化层（下层）类似的目标函数,以车辆的速度、加速度、最大曲率半径等物理学约束对各候选轨迹进行筛选,选择得到一条次优粗糙轨迹。下层为数值优化层,采用序列二次规划（SQP）的优化方式,以上层优化结果作为优化初始点,实现优化问题有限时间内的收敛。（3）构建联合仿真系统,进行运动规划算法规划轨迹的可行性、稳定性以及伦理正确性的研究与验证。进行车辆运动规划算法以及MPC轨迹跟踪控制算法的运动规划控制器设计,然后,借助Carsim车辆动力学仿真软件,定义仿真场景以及软件的输入与输出变量,搭建运动规划控制器与Carsim的联合仿真实验平台,实现智能汽车两难工况下运动规划算法的验证及轨迹跟踪控制分析。