匝道合流区不仅是道路通行能力瓶颈,也是交通事故频发区域,由于匝道车辆汇入不仅造成了主线交通流产生波动,而且车辆换道的随机性和不确定性,车辆在合流行驶过程中速度频繁变化,造成车辆间交通冲突升级。随着通信技术的发展,智能网联环境中网联自动车（connected and automated vehicles,CAVs）实现了车辆间行驶动态以及车辆与路侧单元道路状况的实时感知互通,这种信息共享环境为匝道合流区车辆控制提供了新的研究视角。首先根据匝道合流区道路和交通流特征,主线和匝道交通流相互交织运行,加速车道中车辆根据主线交通流车头时距分布特征,寻找可接受的插车间隙并完成汇入,提出采用主体博弈来描述匝道车辆间的路权竞争关系。分析智能网联技术及CAVs协同控制方法结合匝道合流区的交通特性,借鉴多智能体协同控制方式的特点,构建智能网联环境下多车辆轨迹跟踪和规划的协同控制系统框架。其次构造以匝道外侧车道车辆为中心的三方博弈主体的博弈对局,通过论证不同博弈方式的特点,改进博弈主体间采用合作的方式能最大程度的提高局势整体收益,消解博弈主体间的利益冲突。对处于不同车道的车辆构建包含车辆安全、行驶效率和换道三方面因素的综合收益函数,分析博弈主体间的联盟组合情况,以博弈对局整体收益最大为控制目标对博弈协同控制模型进行求解。最后搭建基于交通仿真软件SUMO（simulation of urban mobility）的CAVs联合仿真实验平台,采用Python外部程序调用交通控制接口（traffic control interface,Tra CI）实时获取和发送信息,实现了V2X（vehicle to everything）的智能网联通信环境下交通流连续仿真。实验选取重庆市玉马路与重庆市内环快速路G65包头方向连接处匝道合流区为路网原型,经交通调查和数据采集,对模型中可接受间隙和收益函数权重参数进行标定,在实测交通流数据和道路条件下对改进后的车辆博弈协同控制模型进行验证,并与改进前的博弈协同控制模型进行对比。实验结果表明,在实验选取路段和交通量条件下,改进后的博弈协同控制模型,能够调节车辆更加通畅地通过匝道合流区,车辆平均行程时间缩短了2.04%,平均车速提高了2.94%,提升了车辆通行效率。通过车辆行驶动态调整,实验过程中交通冲突碰撞时间（time to collision,TTC）小于3 s的事件比例减少了26.56%,降低了车辆合流过程的交通冲突率和冲突严重程度。车辆在合流路段的换道位置纵向分布更加分散,提高了加速车道的道路利用率,改善匝道合流区交通状况。