1.一种无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法，其特征在于：其包括以下步骤：一、规划转向避撞路径；

二、设计转向避撞时车辆的纵向安全距离dsafe，三、采集转向避撞时车辆的纵向加速度aX1和横向加速度aY1，并结合纵向安全距离dsafe，采用粒子群算法设计避撞过程中车辆的最优纵向加速度aX1优和避撞过程中车辆最大横向加速度aY1，max；

四、控制车辆在车辆转向避撞时，执行的纵向加速度为最优纵向加速度aY1优，控制车辆最大横向加速度为aY1，max。

2.根据权利要求1所述的无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法，其特征在于，所述转向避撞路径的规划方法包括以下步骤：I建立大地坐标系，所述大地坐标系的原点是所述转向避撞路径启动规划时车辆的位置，车辆纵向位移方向为X轴方向，车辆横向位移方向为Y轴方向；

II采用一元五次多项式方程来描述在转向避撞过程中车辆质心随时间t横向移动的横向位移路径Y1(t)：

2 3 4 5

Y1(t)＝a0+a1(t‑t0)+a2(t‑t0) +a3(t‑t0) +a4(t‑t0) +a5(t‑t0)其中，a0、a1、a2、a3、a4、a5为所述一元五次多项式方程的系数；

t0为所述转向避撞路径开始时的时间；

III将车辆的横向位移条件、横向速度条件、横向加速度条件代入横向位移路径Y1(t)，得到五阶多项式方程Y1(t)：其中，te为所述转向避撞路径结束的时间；

Ye为t＝te时，车辆的横向位移Y1(te)，取Ye＝3.75m，即为一个车道宽；

IV对五阶多项式方程Y1(t)求二阶导，得到车辆随时间t变化的横向加速度函数a(t)：V令 得到极值aY1，max，相应极值点时的t为： aY1，max为车辆避撞过程中最大横向加速度，代入横向加速度函数a(t)得到VI将 Ye＝3.75代入五阶多项式方程Y1(t)，即为所述转向避撞路径：

3.根据权利要求2所述的无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法，其特征在于，所述一元五次多项式方程满足的条件为：(1)所述转向避撞路径开始时和结束时，车辆的横向位移条件：t0＝0；

Y1(0)＝0；

Y1(te)＝Ye；

其中，Y1(0)为t＝t0时，车辆的横向位移；

(2)所述转向避撞路径开始时和结束时，车辆的横向速度条件：(3)所述转向避撞路径开始时和结束时，车辆的横向加速度条件：

4.根据权利要求2所述的无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法，其特征在于，所述纵向安全距离dsafe的设计方法包括以下步骤：I当车辆转向避撞过程中，且当车辆左转避撞时，计算车辆右前角横向位移Yfr(t)和车辆转向避撞所需最少时间tYfr；其中，车辆转向避撞过程中，不论是车辆左转避撞还是右转避撞，其纵向安全距离dsafe相同；

II在车辆转向避撞过程中假设前车加速度不变，车辆相对前车随时间t变化的纵向位移sr(t)为：

其中，Vr为车辆相对前车的纵向车速，Vr＝VX1‑VX2，VX1、VX2分别为车辆的纵向车速与前车的纵向车速；

ar为车辆相对前车的纵向加速度，ar＝aX1‑aX2，aX1、aX2分别为车辆的纵向加速度与前车的纵向加速度；

III当车辆左转避撞时，车辆要达到横向安全状态时，车辆的避撞纵向安全距离dsafe为：

5.根据权利要求4所述的无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法，其特征在于，转向避撞过程中车辆右前角横向位移的计算方式：其中，(X1,Y1)为所述转向避撞路径过程中时，车辆质心的坐标；

Lf为车辆质心到车辆最前端的距离；

w为前车的车宽；

ψ为所述转向避撞过程中，车辆的横摆角。

6.根据权利要求5所述的无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法，其特征在于，车辆转向避撞所需最少时间tYfr的计算方式为：令： 求取车辆转向避撞所需最少时间tYfr；

d为车辆左转避撞时，车辆的右前角距前车的最小横向距离，此时认为车辆达到横向安全状态。

7.根据权利要求4所述的无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法，其特征在于，避撞过程中车辆的最优纵向加速度aX1优和避撞过程中车辆最大横向加速度aY1,max的设计方法包括以下步骤：

I针对粒子群算法模型进行参数初始化N＝500；G＝300； v＝(0，0)；x＝(0，0)；aY1，MIN＝0；aY1，MAX＝0.5g；aX1，MIN＝0；aX1，MAX＝‑μg；

其中，N为粒子群的种群规模；

G迭代次数；

vlimit为粒子的速度限制；

xlimit为粒子的位置限制；

aX1，MIN为车辆的纵向加速度下限值；

aX1，MAX为车辆的纵向加速度上限值；

aY1，MIN为车辆的横向加速度下限值；

aY1，MAX为车辆的纵向加速度上限值；

v为粒子的初始速度；

x粒子的初始位置；

μ为路面附着系数，取μ＝0.75；

2

g为重力加速度，单位为m/s；

II设立粒子群的适应度函数fitness令适应度函数为避撞纵向安全距离dsafe、横向加速度aX1和纵向加速度aY1的归一化和值：fitness＝dsafe’+aX1’+aY1’；

dsafe’为避撞纵向安全距离dsafe的归一化和值；

aX1’为纵向加速度归一化和值；

aY1’为横向加速度归一化和值；

III设立粒子群的约束条件

2 2 2

(aX1优) +(aY1，max) ≤(μg) ；

IV进行粒子群迭代

采用粒子速度和位置更新公式进行迭代，同时更新pbest、gbest、fitnesspbest和fitnessgbest；迭代至达到最大迭代次数而终止，输出此时的gbest，即为所求的在转向避撞过程中最优纵向加速度aX1优和最大横向加速度aY1，max；

vi+1＝ωvi+C1random(0，1)(pbest‑xi)+C1random(0，1)(gbest‑xi)xi+1＝xi+vi+1；

其中，ω为惯性因子；

vi为迭代次数i时的粒子的速度；

vi+1为迭代次数i+1时的粒子的速度；

C1和C2均为粒子的加速常数；

pbest为每个粒子的历史最佳位置；

gbest为整个群体的历史最佳位置；

fitnesspbest为每个粒子的历史最佳适应度值；

fitnessgbest为整个群体的历史最佳适应度值；

random(0，1)为区间[0，1]上的随机数；

xi为迭代次数i时的粒子的位置；

xi+1为迭代次数i+1时的粒子的位置。

8.根据权利要求1所述的无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法，其特征在于，所述无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法还包括步骤：五、路径跟踪

设计车辆的前轮转角δf(t)为表征所述转向避撞路径的跟踪指标：其中，δf(t)为所述转向避撞路径过程中，车辆随时间t变化的前轮转角；

Ld为对转向避撞路径的预瞄距离；

L为车辆的轴距。

9.一种无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制系统，其特征在于，其包括：转向避撞路径规划模块，其用于规划转向避撞路径；

纵向安全距离设计模块，其用于设计转向避撞时车辆的纵向安全距离dsafe，加速度设计模块，其用于采集转向避撞时车辆的纵向加速度aX1和横向加速度aY1，并结合纵向安全距离dsafe，采用粒子群算法设计避撞过程中车辆的最优纵向加速度aY1优和避撞过程中车辆最大横向加速度aX1,max；

执行模块，其用于控制车辆在车辆转向避撞时，执行的纵向加速度为最优纵向加速度aY1优和最大横向加速度aX1,max。

10.根据权利要求9所述的无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制系统，其特征在于，所述无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制系统在运作时，采用如权利要求1至8中任意一项所述的无人驾驶赛车制动与转向协同避撞控制方法。