驾驶自动化对于减少由驾驶员操作失误所导致的交通事故具有重要意义,近年来受到人们越来越多的关注。虽然在科技发展的推动下,无人驾驶技术取得了很大的进步,但仍然存在很多的技术性限制,难以应对复杂多变的交通环境,尤其是在存在多障碍物的道路中。因此,人机协同驾驶成为近年来人们关注的焦点,自动控制系统设计和人机控制权分配策略是研究重点。本文针对避障工况,构建了合理有效的自动控制系统和人机控制权分配策略,以实现人机协同驾驶,具体如下所示:首先,为了设计自动控制系统,在必要的假设下,根据牛顿第二定律构建了车辆点质量模型及三自由度动力学模型,分别描述了车辆的运动学及动力学特性。基于人工势场法原理,分别构建道路势场函数及障碍物势场函数,为后续自动控制系统的设计奠定了基础。其次,基于模型预测控制(Model predictive control,MPC)实现包含路径规划和跟踪两部分的自动控制系统。通过推导稳定性约束条件,以点质量模型作为预测模型,构建了面向静态障碍物的路径规划模块。另外,将线性化之后的三自由度动力学模型作为预测模型,建立了考虑车辆执行机构约束的路径跟踪模块。通过路径规划和跟踪两个层面实现车辆的自动控制。再次,提出了碰撞危险度(Space collision risk,SCR)的概念,分别详细分析了相对距离和角度对SCR的影响,并基于SCR提出了一种加权求和的控制权分配策略,将驾驶员和自动控制系统的控制指令综合。另外,基于预瞄-跟随理论建立了最优预瞄侧向加速度驾驶员模型,以模拟驾驶员的驾驶特性。最后,构建了面向动态障碍物的势场函数,综合考虑了车辆相对障碍物的位置和速度,并建立了具有期望车道和超车道的双车道道路势场函数,以此为基础构建了以换道超车方式避障的自动控制系统,验证了所提出的人机控制权分配策略在面向动态障碍车辆的环境中同样有效。本文对避障工况下的人机协同控制方法进行研究,基于CarSim-Simulink联合仿真平台搭建人机协同控制系统模型,验证上述控制方法和人机控制权分配策略在人机协同驾驶过程中的有效性。