随着机动车保有量和使用强度快速增长,交通拥堵加剧。相比于普通人工驾驶车辆,智能网联车辆交通流拥有更稳定的行驶速度以及更小的车头时距。因此,智能网联车辆有望提高城市交通出行效率,缓解城市日常交通压力。本文围绕智能网联车辆交通流展开研究,从交通建模、路径规划、仿真实验及效益分析三个方面开展了具体研究。本文主要研究工作及成果如下:1)整理并总结了智能网联交通流的相关理论技术及行为特性,研究并提出智能网联交通流仿真的逻辑框架,在Prescan软件中构建出可变安全距离模型的网联协同驾驶车辆的场景,运用编程语言Python二次开发出基于Vissim的智能网联车辆队列行驶仿真模块。分别从微观及宏观两方面入手,以智能网联车辆的微观行驶特性为基础,探究智能网联车辆的混行交通流效益。2)微观角度入手,提出了智能网联车辆的可变安全距离模型,并提出算法,利用Prescan基于车辆动力学模型对智能网联车辆协同行驶进行场景仿真建模,得到协同行驶的车辆速度、加速度、位移以及车辆间距的变化曲线,探究了智能网联车辆的协同特性。同时,验证了网联行驶的可变安全距离模型。3)通过对微观交通仿真软件Vissim的二次开发及其COM接口技术构建了集成Python算法与Vissim的联合仿真程序,模拟仿真智能网联车辆功能。研究了智能网联车辆队列行驶及混行交通流场景,发现随着智能网联车辆的市场渗透率提高,道路混行交通流车辆的平均出行时间大幅下降,车速大幅提高,道路的通行能力有较大提高。并根据敏感性分析,发现智能网联车辆在高峰期时,对混行交通流产生较为积极的影响,效益高于平峰期。