随着机动化水平的不断提高,交通安全问题日益严峻。驾驶员的驾驶行为状态对道路交通安全有着决定性影响,驾驶行为在人-车-路-环境系统中的直观呈现形式为车辆的跟驰行为和换道行为,驾驶人风格是影响这两种行为的主观和关键因素;研究驾驶人风格对车辆行驶行为的影响,并探讨车车交互作用机理,建立考虑驾驶风格的车辆交互行为定量化模型,对于车辆安全行驶和车流平稳运行至关重要。本文研究内容分为以下几个方面。首先,设计驾驶行为数据采集实验,基于BMW3驾驶平台搭建仿真实验环境,招募12名驾驶员,采集不同风格驾驶员在仿真驾驶实验时的驾驶行为数据。设计自述驾驶员行为调查问卷,运用主成分分析法及K-means聚类分析法完成驾驶员风格的划分。确定跟驰和换道行为的主要参数,制定两种行为数据视窗的划分标准,对所采集到的数据进行降噪处理。其次,对不同风格驾驶员在执行跟驰和换道行为时的数据运用ANOVA方法进行分析,研究驾驶行为特性主要参数的变化规律,为后续模型的建立奠定基础。第三,分析车辆跟驰行为特性,根据对不同风格驾驶员跟驰特性主要参数的研究,建立考虑驾驶员风格的跟驰行为模型,模型包括不同风格的车辆在行驶状态下的期望距离模型以及加速度模型。运用MATLAB数值仿真软件对模型进行仿真实验,进一步探究跟驰行为特性对交通流的影响。最后,聚焦智能网联交通环境下的新型混合车流,建立车辆换道行为的决策模型。引入车辆换道过程中的动态风险模型,建立网联混合交通流自主车辆与传统车辆的交互作用关系;基于博弈论的思想对网联交通流中自主车辆换道行为进行建模。自主车辆换道行为具有非合作博弈性质,车辆以自身行驶状态为博弈收益,寻求行驶条件更优的车道和运行轨迹。运用SUMO软件对提出的换道行为模型进行仿真验证分析,仿真结果表明,博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有更高的车道利用率和安全稳定性。