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随着社会的不断发展和交通运输业的日益发达,人们的出行方式日趋多样化,汽车已经成为了人们日常生活中的主要代步工具,随着汽车保有量的不断增加,交通堵塞和道路安全问题也逐渐成为亟待改善的社会问题。车辆智能化在解决交通堵塞和道路安全问题方面具有重要意义,受到了世界各地研究者的关注。本文在对车辆行为进行研究的基础上,结合车载物理信息系统(Vehicular Cyber-Physical Systems,V-CPS)技术,提出了基于车辆分簇的区域行车环境评价方法,并对车辆行进过程中受到的实时威胁进行评估。本文的研究成果是辅助驾驶的重要组成部分,具有很好的科学意义和优良的实用价值。本文的研究内容如下:(1)研究了国内外关于道路交通区域行车环境评价方法,介绍了车辆安全、自动/辅助驾驶的发展历程。对常用的车辆分簇方法进行了总结,并对V-CPS的基本框架结构进行了介绍。(2)研究了基于V-CPS平台的区域数据处理方法,以车辆的破坏度为基础,分析了车辆个体行为,提出了基于危险重心的车辆分簇策略,并对簇内车辆信息进行动态实时分析,完成车辆簇的评价。最后提出了局部区域内行车危险度评价方法,评价结果可作为自动/辅助驾驶路径选择的判据。(3)基于车辆危险度条件,提出了道路网格能量计算方法,并以之为基础提出了局部区域危险度分布获取方法,为辅助/自动驾驶车辆安全行驶轨迹的生成提供判决依据。(4)研究了路网中车辆流的动态特性,提出了基于车辆跟驰模型和变道模型的微观交通仿真模型。基于AnyLogic对本文提出的车辆分簇方法进行图像化模拟展示,并对道路区域行车环境和车辆的实时危险进行评价。基于MATLAB平台对AnyLogic导出的数据进行处理得到区域危险分布图。