1.一种自动驾驶车辆自适应换道轨迹规划方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、判断换道轨迹规划起点的横坐标是否小于等于第一冲突区域结束时换道车辆的横坐标：若是，则进入步骤二；若否，则进入步骤三；

步骤二、利用最优轨迹算法规划出最优换道轨迹，然后判断最优换道轨迹是否同时满足第一安全约束条件和第二安全约束条件：若是，则车辆执行最优换道轨迹到下一规划步长；若否，则利用避撞算法调整最优换道轨迹的换道时间和加速度生成安全最优轨迹：若能生成安全最优轨迹，则车辆执行安全最优轨迹换道到下一规划步长，若无法生成安全最优轨迹，则判断车辆是否发生横向位移：(1)若否，则利用避撞算法调整换道时间和加速度，若仍然无法生成安全最优轨迹，则在当前车道继续调整车辆速度和相对距离，等待下一次换道机会；

(2)若是，则利用避撞算法调整换道时间和加速度，若仍然无法生成安全最优轨迹，则根据最优轨迹算法规划出的返回轨迹，返回至当前车道继续调整车辆速度和相对距离，等待下一次换道机会；

步骤三、判断车辆是否完成换道：若是，则进入车辆跟驰操作；若否，则利用最优轨迹算法规划出最优换道轨迹，然后判断最优换道轨迹是否满足第二安全约束条件：若是，则车辆执行最优换道轨迹到下一规划步长；若否，则利用避撞算法调整最优换道轨迹的换道时间和加速度生成安全最优轨迹：若能生成安全最优轨迹，则车辆执行安全最优轨迹换道到下一规划步长，若无法生成安全最优轨迹，则判断当前步长的横坐标是否小于换道车辆完全离开当前车道时的横坐标：(1)若是，则利用避撞算法调整换道时间和加速度，若仍然无法生成安全最优轨迹，则根据规划出的返回轨迹，返回至当前车道继续调整车辆速度和相对距离，等待下一次换道机会；

(2)若否，则利用避撞算法调整换道时间和加速度，若仍然无法生成安全最优轨迹，则车辆在当前位置继续调整速度和相对距离，并不断向目标车道靠近，直至完成换道。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆自适应换道轨迹规划方法，其特征在于：利用最优轨迹算法规划出最优换道轨迹的方法包括如下步骤：(1)建立如下车辆换道轨迹方程：

其中：当前规划步长的起点位置定义为(0,0)点，终点位置定义为(xf,yf)，xf表示车辆n在横向换道过程中的纵向总位移，yf表示车辆n在横向换道过程中的横向总位移，当前规划步长起点的车辆航向角为θi，终点的车辆航向角为0；

(2)建立车辆在发生横向位移的换道过程的弧长公式：

式中， 为曲线轨迹的切向加速，tc表示车辆横向换道的行驶时间，tb表示车辆n的直线轨迹规划行驶时间，v(tb)＝v(t0)+a1tb，其中：v(t0)表示车辆n在直线轨迹规划过程中的初始速度，a1表示车辆n在直线轨迹规划过程中的加速度；

(3)按如下公式计算弧长：

其中，

(4)将第(3)步计算出的弧长代入第(2)步的弧长公式，求解得到xf。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆自适应换道轨迹规划方法，其特征在于：利用最优轨迹算法规划出返回轨迹的方法为：设车辆在规划起点的位置坐标为(x0,y0)，将每一步长的起点位置定义为(0,0)点，终点位置为(xf,-y0)，带入车辆换道轨迹方程中，得到如下车辆返回轨迹方程：

4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆自适应换道轨迹规划方法，其特征在于：所述避撞算法包括如下内容：(1)计算换道车辆n与当前车道前车车辆n-1、目标车道前车车辆n-2和目标车道后车车辆n+2之间的最小安全间隙：(2)计算车辆n受到车辆n-1、车辆n-2和车辆n+2影响的最大安全速度：上式中，ln，ln-1，ln-2，ln+2分别表示车辆n、车辆n-1、车辆n-2、车辆n+2的车身长度，xn(t)、xn-1(t)、xn-2(t)，xn+2(t)分别为车辆n、车辆n-1、车辆n-2、车辆n+2在t时刻的纵向位置坐标，v(t)、vn-1(t)、vn-2(t)、vn+2(t)分别表示车辆n、车辆n-1、车辆n-2、车辆n+2在t时刻的速度，bn，bn-1，bn-2，bn+2分别表示车辆n、车辆n-1、车辆n-2、车辆n+2的最大减速度，a表示车辆n的行驶加速度，τ表示目标车道后车n+2的制动反应时间；

(3)计算第一安全约束条件：

在第一冲突区域内，车辆的换道轨迹的位置坐标须满足：

同时，车辆换道速度须满足

(4)计算第二安全约束条件：

在第二冲突区域内，车辆的换道轨迹的位置坐标须满足：

同时，车辆换道速度v(t)须满足