随着我国国民经济的发展，交通运输驾驶员的数量大幅增加。为了降低新司机培训与考试的风险和成本，基于虚拟现实技术的视景仿真汽车驾驶模拟器应运而生。为了更好地让驾驶用户产生身临其境的感觉，必须提高汽车模拟器的交通系统真实性。目前，提高虚拟运动物体的行为真实性是提高系统真实性的主要研究趋势。　　 虚拟车辆是虚拟交通环境中运动物体的重要组成部分，虚拟车辆的行为是指模拟一般驾驶员控制具体车辆产生的驾驶行为。本文以虚拟交通环境中的车辆驾驶行为为研究对象，建立自主车辆驾驶行为模型，并将该模型按功能分为外部道路环境、感知功能、决策功能、检测功能、操作功能五个部分，其目的是允许车辆根据外部交通环境信息动态地选择可执行的驾驶行为。　　 本文的主要工作包括以下四方面：　　 (1)提出一种基于外部道路环境的自主车驾驶行为建模方法，改进了采用预定义方式进行驾驶行为控制的传统虚拟交通系统在适应性和仿真性能上的不足。　　 (2)在微观与宏观融合的道路交通环境建模基础上，提出一种基于局部信息感知的自主车感知方法来优化自主车查询动态障碍物的感知过程。　　 (3)提出一种基于知识随机决策的自主车决策方法，模拟真实交通环境下不同驾驶行为随机出现的情况，从而提高系统的真实性。　　 (4)针对不同的系统设定要求，采用自主车与用户主车间、自主车与自主车间的两种检测方法进行威胁检测，在保证用户得到真实碰撞反馈的同时，提高系统的可用性。　　 实验与应用结果表明，本文所提出的方法能够较真实的再现车辆的自主驾驶行为，模拟现实中交通车辆环境，并具有计算量小、运行速度较快、仿真效果真实可靠的特点，提高了模拟系统的真实性，形象性和实时性。