随着我国“十四五”规划的开展,新发展格局加快构建,我国的交通运输业将会更加蓬勃向上发展。高速公路网的成熟化和复杂化程度越来越高,自动驾驶专用车道的功能也需要相对完善,但国内对于自动驾驶专用车道交通标志的设计研究较少,而车辆识别标志过程中受到外界干扰因素过多,易造成诸多安全隐患。因此,高速公路与自动驾驶车辆的适应性及匹配性也引起了各界广泛关注,科学合理的设置自动驾驶专用车道的交通标志,能够有效规避不良环境因素影响,正确引导交通流,为自动驾驶汽车的高速公路驾驶安全提供保障。本文主要的理论研究内容有:首先,研究了自动驾驶车辆检测识别交通标志图像技术,分析了影响交通标志识别的各种因素;其次,划分了影响车辆识别交通标志不同工况场景,在Pre Scan软件中对不同工况进行场景建模;再次,利用Pre Scan软件进行不同场景下自动驾驶仿真模拟试验,通过Pre Scan与Simulink联合仿真得到自动驾驶车辆的反应速度、反应时间等指标,并横向对比分析各项指标之间的变化,发现随着天气能见度的降低以及降雨量、降雪量的增加,识别准确率会下降,当交通标志版面尺寸设置为120cm,倾斜角度为15°时,有利于提高识别准确率;最后,通过随机森林算法对交通标志图像RGB色彩、HOG特征值、纹理及尺寸等指标进行决策。研究结果表明:随机森林评价模型识别不同天气工况场景下交通标志的RGB、HOG特征和纹理等标志信息,当随机森林中决策树的数量在40左右时具有较高的识别准确度;不同交通标志设置类型工况下,通过对标志位置、RGB、HOG特征值、尺寸和纹理等指标分类识别,得到随机森林中决策树的数量在50-70时具有较高的识别准确度。结合项目实际应用,在京台高速K516+360至K518+360路段,根据本文实验结论对限速交通标志的设置进行仿真实验模拟,并且通过随机森林评价模型验证了设计方案可行性,为自动驾驶专用车道交通标志的设计提供参考方法。