跟车行为研究已成为近年来交通学科以及其他学科研究的重点,跟车过程中,驾驶员个体差异性和自身状态的不确定性会导致驾驶行为和车辆运行状态的不确定性。但是,不确定性的分析在跟车模型中鲜有应用,因此本文利用高仿真的驾驶模拟平台,进行跟车驾驶模拟实验,将不确定性分析引入到跟车模型的研究。本文利用高仿真的驾驶模拟平台对跟车场景道路驾驶模拟实验进行了设计,通过编程提取相应的跟车变量和基础数据,以性别和职业性质为干预因素对基础数据进行了描述性统计和方差分析。接着,根据驾驶员在减速和加速过程中加速度的变化,分别提出了相应的减速阶段跟车模型和加速阶段跟车模型。最后,基于跟车模型的理论研究,本文将不确定性分析的原理分别对减速阶段、加速阶段跟车模型以及追尾风险预测模型进行了仿真研究,通过matlab软件仿真,运用蒙特卡罗分析方法再现减速阶段和加速阶段跟车过程中车辆状态变化,以及预测追尾过程中前车与跟车的追尾风险。研究发现,当跟车距离小于某一阈值时,随着跟车距离的减小,车速变化带来的相撞率的变化越来越大,随着速度的增加,相撞率急剧上升,同时,车速分布也具有同样的特点。本文的意义在于通过高仿真度驾驶模拟实验,提出新的跟车模型,并将不确定性分析原理运用于跟车模型的研究之中,利用蒙特卡罗分析方法研究跟车过程中车辆速度的分布,跟车结束时跟车距离的分布和追尾风险的评估,为跟车模型的研究提供了新的角度和研究方法。