汽车产业的迅猛发展,使得汽车保有量不断增长,给人们的生活带来便利的同时引发的交通安全问题也越发突出。近年来,随着精确化、智能化技术的成熟应用,智能汽车的研究已经成为最为热门的课题之一。主动制动作为智能汽车的一项重要主动安全技术,也越来越受到研究者们的重视,现有的大多数研究都是着眼于如何提高制动系统的制动性能,保障系统安全性,没有兼顾舒适性。为此本文模拟有经验的驾驶员在遇到预判性制动避撞和突发性紧急制动避撞时的减速度特性设计了拟人智能决策-规划算法,使得主动制动系统能同时兼顾安全性和舒适性。首先,对国内外相关研究现状进行了分析,指出了这些研究的优缺点,并设计了基于拟人智能决策-规划算法的主动制动系统总体方案,包括主动制动系统执行机构方案和控制算法方案。然后,设计拟人智能决策-规划算法。通过DRV安全距离模型对主动制动系统开启条件进行决策,建立不同典型路面条件下的拟人制动电流特性规则函数,再结合实际车轮滑移率对期望最佳制动电流进行再规划得到实际最佳制动电流,输入到线控机械制动的执行机构进行制动。通过CarSim/Simulink联合仿真,验证了算法的有效性,并与传统液压紧急制动系统仿真对比,结果表明所设计的主动制动系统制动性能更好,能兼顾系统安全性和舒适性。接着,利用线性化反馈的自适应模糊滑模控制算法对拟人智能决策-规划算法作进一步的优化,完成对最佳滑移率的精确控制。通过CarSim/Simulink联合仿真,并与逻辑门限控制策略作对比,验证了线性化反馈的自适应模糊滑模控制响应速度更快,跟踪效果更好,明显优于逻辑门限控制策略,进一步提高了主动制动系统的制动性能。最后,为了进一步验证拟人智能决策-规划算法和主动制动系统的有效性,搭建了基于某智能车的试验平台,试验结果表明主动制动系统执行机构响应时间和调节时间符合要求,控制器的鲁棒性也比较好,基本与仿真结果一致。为以后主动制动系统的课题研究提供了参考。