随着社会不断进步,经济快速发展,科学技术也在突飞猛进,交通行业是典型的领域之一。现阶段的交通发展以实现智能交通系统为目标,正逐渐从信息化步入智能化,朝着智慧化迈进。近年来,一系列先进的理念和技术用来解决交通拥堵、道路安全、能源消耗和环境污染等问题,自动驾驶汽车就是发展最迅速的代表。现阶段针对无人驾驶汽车的研究多集中在车辆制造技术,而对其在现实场景中的仿真研究,尤其是对高速公路下匝道过程的研究甚少。为此,本文依托国家自然科学基金项目“混入自动驾驶汽车的高速公路交通流微观建模与仿真方法研究”,以手动驾驶汽车下匝道行为研究和已有自动驾驶汽车实地试验研究为基础,建立自动驾驶汽车下匝道的交通流模型；提出自动驾驶汽车下匝道路径优化控制策略,运用计算机仿真手段,确定其最优的下匝道路径控制策略,为面向自动驾驶汽车的高速公路管理与控制提供前瞻性研究基础。首先,在把握自动驾驶汽车研发进展和实地试验的基础之上,对自动驾驶汽车跟车模型以及常规换道模型进行综述,并且从宏观和微观两个层面分析了出口匝道交通流特性,同时根据自动驾驶汽车的环境感知系统确定其检测半径。其次,建立自动驾驶汽车元胞自动机换道模型。本文选取Jiang提出的自适应巡航控制模型作为自动驾驶汽车的跟车规则；在换道规则方面,分自由换道和强制换道。对于非下匝道车辆,引入冒险因子,建立自动驾驶汽车的自由换道模型；面向下匝道车辆的强制换道方面,将到达出口匝道前的强制换道全过程细分为自动采集数据、确定理论安全间距、实测间距优劣排序、实测间距安全分类和换道选择与实行五个步骤,进而完成强制换道模型的构建。再次,以分级分段控制思想为指导,提出自动驾驶汽车下匝道路径控制策略,分为阶梯策略、全域策略和混合策略,建立灵活可变的仿真场景；同时确定策略评价的宏观指标和微观指标,形成最终的综合成本评价模型。其中该模型参数的标定采用专家打分法和层次分析法相结合。最后,开展对自动驾驶汽车下匝道路径优化控制策略的仿真工作,并对其评价分析,主要包括交通流基本参数,平均行程时间以及包括换道时间、间距、换道率等在内的换道行为特性分析。再者对比换道过程的七项成本,分析连续策略的综合成本,最终确定自动驾驶汽车下匝道的最优路径控制策略。