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伴随着自动驾驶车辆及相关产业席卷全球的浪潮，自动驾驶车辆已成为载运工具的未来发展趋势。自动驾驶车辆不仅带来了汽车工业的革命，其在交通安全、交通效率和交通能耗三个方面也有着人工驾驶车辆无法媲美的优势。未来随着自动驾驶车辆的上路与普及，传统交通流中人、车、路、环境构成的交通系统将变成以自动驾驶车辆为主体的车、路和环境构成的交通系统，这将推动交通流理论的进一步发展。换道行为作为交通流理论的重要组成部分，基于自动驾驶车辆的换道行为有必要开展进一步的研究，使未来交通流的运行达到安全、高效、平顺的目的。
现今对于自动驾驶车辆的换道研究有两个角度，交通工程的角度倾向于描述而非控制自动驾驶车辆的换道行为，车辆工程的角度倾向于实现车辆个体的成功换道但是较少考虑交通系统的运行情况。研究中自动驾驶车辆的换道决策取决于换道意图的产生和换道条件的满足，很少将其与换道实施的过程和换道完成状态联系起来。本文在前人研究的基础上，针对快速路上的连续交通流，提出了一种新的自动驾驶车辆换道策略。该换道策略的控制对象不局限于换道的自动驾驶车辆，而是将受换道影响的周围车辆都纳入到控制系统中，基于系统整体的交通运行状况研究自动驾驶车辆的换道行为。同时提出行驶成本的概念，将换道决策后换道实施的过程和换道完成的状态考虑在内，通过对行驶成本的预估性计算来进行换道决策，使该策略的控制时间域不局限于做出决策的时间点。
本文首先阐述了换道策略的理论逻辑框架。在明确换道策略成立的假设前提和控制目标后，搭建了由预测层和决策层构成的换道策略基本框架。其中预测层基于模型预测控制理论实现车辆的协作换道，并向决策层输出行驶成本，决策层根据行驶成本选择最优情况，输出控制命令和控制输入。其次推导了换道策略的数学模型与求解算法。在换道控制策略框架的基础上构建了两层结构的数学模型，基于庞特里亚金极小值原理推导模型求解需要满足的前提条件，使用一种迭代数值算法来求解。最后进行了换道策略的数值仿真与分析。在MATLAB上搭建仿真平台，对于关键参数进行数值仿真模拟，定性分析了参数与结果之间的关系，选择合适的参数进行快速路的场景模拟，验证换道策略的协作换道和决策换道功能。
现今对于自动驾驶车辆的换道研究有两个角度，交通工程的角度倾向于描述而非控制自动驾驶车辆的换道行为，车辆工程的角度倾向于实现车辆个体的成功换道但是较少考虑交通系统的运行情况。研究中自动驾驶车辆的换道决策取决于换道意图的产生和换道条件的满足，很少将其与换道实施的过程和换道完成状态联系起来。本文在前人研究的基础上，针对快速路上的连续交通流，提出了一种新的自动驾驶车辆换道策略。该换道策略的控制对象不局限于换道的自动驾驶车辆，而是将受换道影响的周围车辆都纳入到控制系统中，基于系统整体的交通运行状况研究自动驾驶车辆的换道行为。同时提出行驶成本的概念，将换道决策后换道实施的过程和换道完成的状态考虑在内，通过对行驶成本的预估性计算来进行换道决策，使该策略的控制时间域不局限于做出决策的时间点。
本文首先阐述了换道策略的理论逻辑框架。在明确换道策略成立的假设前提和控制目标后，搭建了由预测层和决策层构成的换道策略基本框架。其中预测层基于模型预测控制理论实现车辆的协作换道，并向决策层输出行驶成本，决策层根据行驶成本选择最优情况，输出控制命令和控制输入。其次推导了换道策略的数学模型与求解算法。在换道控制策略框架的基础上构建了两层结构的数学模型，基于庞特里亚金极小值原理推导模型求解需要满足的前提条件，使用一种迭代数值算法来求解。最后进行了换道策略的数值仿真与分析。在MATLAB上搭建仿真平台，对于关键参数进行数值仿真模拟，定性分析了参数与结果之间的关系，选择合适的参数进行快速路的场景模拟，验证换道策略的协作换道和决策换道功能。