智能交通系统ITS (Intelligent Transport System)采用信息智能化技术对现代交通运输进行管理,有利于改善交通环境和提高交通效率,近年来得到了广泛的重视。虚拟智能汽车作为虚拟驾驶平台中唯一能被用户感知为其他驾驶员的因素,其行为决策在整个交通系统中起着关键性作用,是加强虚拟驾驶平台真实感的一个重要环节。因此,进行虚拟智能汽车控制决策模型的研究有着重要的现实意义,可以为智能交通的深入研究提供相关数据及理论支撑。本文以虚拟驾驶平台为研究依托,对提高虚拟驾驶平台的沉浸感因素进行分析,提出搭建虚拟驾驶平台所需的关键技术,对EON Studio虚拟现实开发平台进行介绍和分析,并总结出虚拟驾驶平台的总体结构框。同时介绍了本人在虚拟驾驶平台搭建过程中的工作,主要包括了虚拟静态物体三维模型的建立、用户控制汽车的建立。并主要阐述虚拟智能汽车的结构框架,然后分别讨论建立虚拟智能汽车所需的关键技术,包括虚拟智能汽车车体三维模型的建立,道路交通网络信息数据库的建立,并讨论其解决方案。对虚拟智能汽车的动态生成与管理的方法进行分析和论述。最后采用模糊神经网络来解决,采用模糊控制器,通过模糊判断,进行模糊控制。将模糊神经网络控制应用于智能虚拟汽车决策机制中能够在很大程度上实现对真实人类驾驶行为的模拟再现。