随着城市化进程的加快和物质生活水平的提高,城市汽车保有量迅速增加。汽车为人们的出行带来便利的同时,也增加了城市的交通压力,导致了交通状况的持续恶化,给国民经济造成严重损失。为解决这一世界性难题,国内外交通学者长期研究利用先进技术根治城市交通拥堵的有效办法,以适用当前社会经济的快速发展,但都没有取得尽如人意的效果。在前人研究的基础上,本文系统地分析了城市快速路车流运行态势特性,建立了加速度波动模型,得到了加速度的波动特性,为交通系统评价和优化提供了理论基础和方法依据。通过建立交通流的态势感知模型,实现实时判别交通流运行状态,并通过车路协同技术的应用,实现车车、车路之间的信息传递,从而改变车流运行状态,提高交通运行效率。第一部分从微观和宏观两个方面分析了车流的运行特性。微观方面,分析了车辆跟驰和车辆换道两种行为特性;宏观方面,将车流分为自由流、同步流、宽移动堵塞三种运行状态,进行了车流运行状态的特性分析;并分析了常规交通拥堵的类型及划分标准。第二部分建立了车路协同环境下车流运行的态势感知模型。介绍了态势感知的内涵。态势感知模型,主要是通过车流运行态势的实时监测感知,得到当前道路的运行状态,并且通过车路协同技术,向周围车辆实时发布交通状态,使车辆及时做出智能化的处理,从而提高车流运行效率。第三部分提出,研究车流态势发展变化的内因,就是研究车流加速度的变化规律。因此,对城市快速道路的加速度进行数理统计分析,通过绘制加速度数据变化曲线,得到加速度的变化趋势,从而建立了加速度数学模型,并通过对不同密度条件下车流加速度数据进行取样,验证分析了加速度模型的有效性,最后给出加速度的两种波动模式图。第四部分通过基于交通状况态势感知模型的交通拥挤分类以及车路协同技术的应用,智能信号发生器可以根据交通拥挤分类和实际拥挤状况自适应地生成信号方案,从而缓解交通拥堵,减少交通拥堵的进一步扩大。然后通过建立仿真实验,通过对实验道路多个交叉路口的信号控制方案,进行原有方案与自适应控制方案的应用对比,验证了模型应用的有效性。