21世纪是科技突飞猛进的时代,作为传统工业信息化、智能化的产物,自动驾驶汽车将成为人类文明的崭新一页。但是由于技术发展、经济成本、伦理法律的限制,现有的自动车产业仍然不完全成熟。特别是在交通管理领域,对于含有大量“人为因素”的常规机动车的研究无法移植于“系统控制”的自动车范畴。自动车交通系统的机理研究将是自动车普及发展的重要一环,本论文基于MIP模型建立的自动交通仿真系统开展了以下研究工作:(1)MIP自动交通仿真系统的改进与发展:从实际情形出发,分析MIP模型每个参数以及超参数的物理意义。确定了MIP模型建立全自动车仿真系统的输入参数基本准则,增加了路段设计的可解释性。针对模型无解的问题,从编程角度开发了涵盖性较强的针对cplex软件debug方法,改进了仿真系统的计算过程。(2)自动车的换道机理研究:以常规机动车的自由换道和强制换道理论对自动车的换道行为进行分析模拟,确立了自动车在全自动交通系统下的换道模式与跟驰模式的时空轨迹规律。分析自动车在单次换道行为中自由换道与强制换道的生成机理,将产生换道的情景冲突划分为时间冲突和空间冲突,并基于信息论方法对各冲突进行量化。以Spearman’s Footrul建立空间冲突指数计算方法;KL散度确立了时间冲突指数计算方法。利用多个实例进行验证,发现所建立的时间冲突指数和空间冲突指数对全自动车交通系统的复杂性度量呈现出一定的合理性和可行性。同时分析在自动车交通系统高复杂度情形下,时间冲突与空间冲突的耦合影响特征。(3)自动车换道趋向管理研究:分析MIP模型中的超参数换道成本变化对效率和风险的对应关系。进行大量的模拟仿真,以宏观角度归纳换道成本对整个交通系统的路段通行效率、交通流密度、交通流速度的影响,以微观角度分析了换道成本对车辆换道行为换道决策与跟驰行为加减速度变化的影响。以系统换道风险最小和路段通行效率最大定义了系统最优换道成本。通过交通流密度、交通流速度、路况信息、环境信息、起讫点分布、时间冲突指数、空间冲突指数等因素为节点建立了最优换道成本选择的贝叶斯网络。通过计算贝叶斯网络节点敏感性指数,得到各个因素对全自动车交通系统的影响。模拟结果阐明了该贝叶斯网络的适用性与合理性,所建模型为全自动交通系统的优化管理提供了依据。