目前,随着高级驾驶辅助系统(ADAS)的研究不断深入,为进一步提高智能驾驶车辆的安全性和舒适性,提出了高度自动化驾驶的概念。态势评估是许多高级驾驶辅助系统(ADAS)的重要组成部分,为了实现这个目标,评估交通状况并自动采取机动决策变得非常重要。因此,本文针对态势评估及换道轨迹跟踪技术进行了研究。具体而言,研究的内容包括以下几个部分:(1)为了使智能车辆具备良好的环境感知能力,综合考虑不同车载传感器的优缺点以及车载传感器的工作环境要求,选用一个长距毫米波雷达安装在车辆前保险杠上、两个中距毫米波雷达安装在车辆后保险杠两侧及一个摄像头安装在车辆正前方,用于搭建车辆的环境感知系统,从而使智能车辆准确的获取周围车辆信息及道路信息,为态势评估提供前提条件。(2)由于环境感知传感器获取的数据可能存在错误或者缺失,本文基于贝叶斯网络理论,选用碰撞时间(TTC)和保持安全时间下的减速度(DST)作为危险评估指标,采用概率方法对车辆的行车安全进行态势评估,评估车辆周围的碰撞风险程度,为车辆保持当前车道或者换道提供决策建议。并在CarSim软件建立交通场景进行仿真实验分析,验证了该态势评估的有效性。(3)根据换道轨迹设计原则,设计等速偏移加正弦函数换道模型与余弦和Sigmoid函数叠加换道模型,通过与常用换道模型进行比较分析,等速偏移加正弦函数换道模型更好满足换道的安全性和舒适性,因此将其作为换道的期望轨迹。为使智能车辆跟随期望换道轨迹进行换道操作,本文基于二自由度车辆模型,根据车辆当前位姿与期望轨迹的目标位姿的偏差来建立车辆的动态位置误差,以横向位置偏差和方位角偏差作为控制量,设计了模糊PID跟踪控制器,并对轨迹跟踪进行仿真分析。结果表明,该跟踪控制器能准确的跟踪期望轨迹。