智能网联汽车（Connected autonomous vehicle,CAV）技术可以有效地提升交通安全和通行效率。并且,随着新能源汽车的蓬勃发展,CAV将借机实现商业化落地,很快进入实际应用阶段。然而,CAV渗透率的提升需要一定的时间。CAV和有人驾驶车辆（Human-driven vehicle,HDV）必将长期共存一段时间。如何合理地管理CAV和HDV构成的混合交通流已经成为学术界和交通管理部门共同关注的热点。大量研究文献表明:设置CAV专用车道是解决上述问题的有效途径。该方式有利于提升混合交通的安全性,增加车道通行能力。为此,本文基于混合交通流环境,设计了基于马尔科夫链的自动驾驶专用车道容量模型;在此基础上,提出三种自动驾驶专用车道设置策略,并分析了混合交通流的运行规律及其动态演进特性;最后,利用Veins车联网仿真架构研发了一套自动驾驶专用车道仿真平台。论文的主要研究工作如下:首先,考虑CAV和HDV在混合交通流中的多种排列组合方式,建立了基于马尔科夫链的混合交通流容量模型。该模型利用CAV渗透率、队列强度以及车头时距,可准确地计算整体混合交通的通行量,以用于专用车道设置策略的性能评估。数值仿真实验结果表明:CAV渗透率与混合交通流的整体通行能力呈正相关,且CAV车头时距越小,相关性越明显;CAV队列强度与整体混合交通的通行量也呈正相关;而不同跟弛模型对整体混合交通流的通行能力影响较小。其次,本文定义了三种自动驾驶专用车道的设置策略。强制设置策略不允许CAV与HDV混行;选择设置策略只允许CAV进入普通车道;柔性设置策略只在低渗透率时允许HDV进入CAV专用道。三种设置策略在渗透率水平不同时各有优劣。强制设置策略可以充分发挥专用道的高通行能力优势,但在渗透率较低或较高时,会分别导致专用车道或普通车道通行能力的浪费。选择设置策略弥补了这一缺点,但在渗透率较低时会造成专用车道资源的浪费。柔性设置策略虽然不会浪费车道资源,却依赖于高水平的路侧感知通信设备和车路协同技术。随后,本文考虑了多种交通要素,对其在混合交通中的影响进行了敏感性分析。仿真结果表明:在保证驾驶安全的前提下,驾驶行为越激进,整体混合交通所能达到的交通流量峰值越大,但是碰撞的风险也会随之增加。在安全模式、保守模式、中立模式、激进模式下,能达到的交通流量峰值分别为2320veh/hour/lane、2760veh/hour/lane、3600veh/hour/lane、4500veh/hour/lane;在单向双车道混合交通环境下,渗透率小于50%或者大于70%时,适合采用柔性设置,但在单向四车道混合交通环境下,渗透率小于20%或者大于70%时,才适合采用柔性设置。最后,为了还原真实场景,本文开发了一套高速公路专用车道仿真平台。该平台由前端Web界面、网络仿真联合道路仿真模块、数据展示界面组成。并且用该仿真平台对是否设置专用车道以及专用车道设置三种策略进行了仿真测试。实验结果表明:在CAV渗透率小于30%或者CAV渗透率大于70%时,可以不设置自动驾驶专用车道,在CAV渗透率介于30%到70%之间时,设置自动驾驶专用车道可以有效提高道路通行能力。在三种策略对比分析中,CAV渗透率在0到40%时适合采用柔性设置方式,40%至70%时适合采用强制设置方式,在70%及以上时采用柔性设置方式和选择设置方式均可。综上,通过本文研究可以发现:设置CAV专用车道并且采用合适的设置策略,有利于提升混合交通流的安全性,提升道路通行能力,从而有助于通过自动驾驶专用道率先应用推动CAV商业化落地。本文开发的自动驾驶测试仿真平台已应用于高速公路自动驾驶专用道的优化设计。