随着车路协同技术的不断发展,车辆队列行驶在提升道路交通安全性、高效性以及节能减排方面发挥着重要作用,因此,车辆队列行驶成为了现代交通研究的一个热门话题。车辆队列行驶可以减小车间距,从而提高道路交通容量,减少交通拥堵。与此同时,车辆队列行驶还会降低跟对车辆的风阻系数,从而减小油耗和二氧化碳的排放量,尤其对于油耗大、排量多的载货汽车而言,研究其队列行驶具有重要的意义。然而,在车辆编队过程中,编入的车辆/车队是否适合编队、编队过程中的追赶行为等并未得到广泛的研究。高速公路具有干扰少、分向行驶、交通设施管理齐全等优点,所以高速公路是研究车辆队列行驶的重要场景。因此本文在车路协同技术背景的支持下,对高速公路车辆适合编队的空间范围进行研究,并研究交通流量对高速公路车辆编队行为的影响。具体工作如下:1)阐述高速公路车辆编队研究的背景及意义,对国内外关于车路协同技术、车辆编队策略以及交通流理论等方面的研究进行归纳,总结相关研究点与优缺点,概括本文研究内容,确定研究路线。2)通过SUMO仿真软件搭建车辆追赶前方车辆/车队的场景,并对车辆换道超车决策进行研究。建立一条长为5km的单向三车道作为道路文件,将路径、车辆类型、交通流量等作为需求文件,通过Python控制车辆超车换道,输入不同的交通流量,输出车辆速度、油耗以及仿真时间,来模拟车辆在不同的交通流量下追赶前车的行为,通过SUMO-GUI将场景可视化。本文将追赶时车辆换道过程分为了两个阶段:第一阶段为车辆由右换至左边车道进行超车,此时的换道条件为试验车辆与前车的车间时距为3s;第二阶段为车辆由左侧车道换回至原车道,此时的换道条件是被超车辆前方车间时距3s内是否有车辆,若没有,则试验车辆向右换道;若有,则继续搜索前车的前方车间时距3s内是否有车辆,直到前方车间时距3s内没有车辆,则试验车辆进行向右换道。3)对追赶过程的试验数据进行处理,并对追赶过程的平均追赶速度、方均追赶速度进行模型建立。通过分析得到,平均追赶速度的变化趋势满足格林希尔治交通流模型中交通量-速度变化趋势。因此,建立了交通流-空间域-平均追赶速度模型,简称平均追赶速度模型,并且基于多元线性回归理论,建立了交通流-空间域-方均追赶速度,简称方均追赶速度模型,并对方均追赶速度模型进行了统计学检验,验证模型的有效性。4)基于广义费用函数建立车辆可编队空间域模型。通过建立车辆单独行驶至终点的广义费用、车辆追赶过程的广义费用与车辆编队行驶的广义费用,使得车辆单独行驶至终点的广义费用大于车辆追赶过程与车辆编队行驶的总广义费用且追赶与编队行驶的总广义费用最小为目标,建立可编队空间域模型,并对模型进行了分析,并结合实际给出了应用案例。5)提出了车辆编队激励因子,并进行了详细分析。通过分析可知,当空间域(9(（9）、车辆至目的地的距离(9一定时,车辆编队激励因子k随交通流量的增加而降低;当交通流量Q、车辆至目的地的距离(9一定时,车辆编队激励因子k随空间域变大而减小。