车道保持辅助系统有助于降低车道偏离风险,但现有采用固定参数的车道保持辅助系统难以适用于具有个体差异性的不同驾驶员,且因换道意图判据单一而不能保证在换道过程中及时切换辅助策略,此外,传统车道保持辅助控制还存在在环时间短、辅助程度有限的不足。针对上述问题,本文提出了从行为习惯与意图两方面自适应驾驶员特性的车道保持辅助控制,以提高驾驶员接受度,并在车道偏离干预模式的基础上提出进一步降低驾驶操作负担的协作式车道保持辅助控制模式。以驾驶员车道保持行为特性分析为研究基础,提出自调节的动态期望驾驶区间作为辅助控制决策参数的设计依据,综合驾驶员换道决策因素、转向控制及车辆运动参数识别换道意图,提供决策支持,采用学习型模型预测控制理论建立车道偏离干预与协作式车道保持主控制器,以动态驾驶模拟器为实验平台验证辅助控制效果。论文首先研究了基于动态期望驾驶区间的车道保持行为习惯描述方法。根据对真实道路实验数据的分析,得到驾驶员行为规律及其影响因素,提出动态期望驾驶区间的概念,及以之为基础的驾驶员车道保持行为机制,通过建模仿真验证该机制的合理性。此外,为向控制决策提供参数设计依据,结合驾驶员的自然驾驶行为及人机交互行为设计动态期望驾驶区间的自适应调整算法。其次,为避免控制决策与驾驶员意图冲突,研究融合换道决策影响因素的换道意图识别方法。在换道决策分析的基础上,考虑动机触发因素与安全性,利用模糊逻辑理论设计换道综合决策因子。以隐马尔可夫模型描述驾驶员的意图转移过程,引入换道综合决策因子为新观测量,解析驾驶意图,保证准确性并提高识别效率。再次,针对车道偏离干预与协作式车道保持两种模式,设计控制策略及控制律。根据涉及的人机交互体验问题优化控制策略,结合学习型模型预测控制理论与扩展卡尔曼滤波算法,建立被控系统的标称模型与预言模型,构建控制律的性能指标,优化代价函数的权重设计,使系统在模型失配时具有较好的控制效果。最后,以动态驾驶模拟器为实验平台,开展车道保持辅助控制的实验研究。设计车道保持工况与换道诱发工况,验证辅助控制的功能及其对驾驶员行为习惯与换道意图的自适应能力。结果表明,两种辅助模式均能有效降低车辆横向位置偏移,通过使控制策略自适应驾驶员特性,能够提高驾驶员的接受度,减弱对换道流畅度的影响。协作式车道保持模式能够进一步降低驾驶员的操作负担。