高速公路作为综合交通运输体系中的重要一环,是交通需求的主要载体和区域联系的关键纽带,对社会经济的发展有着举足轻重的作用。近年来,随着我国高速公路里程数的增长和城镇化的不断推进,居民出行需求迅速增加,交通环境日渐复杂,我国高速公路的管理面临着愈发严峻的挑战。由于高速公路结构封闭,车流速度快且流量大,在发生恶劣天气、重大交通事故、路段临时施工养护等特殊异常事件时,若不及时采取合理的管控措施,造成的损失将难以估量。因此,针对高速公路发生异常事件的场景,亟需探究拥堵的传播特性,并制定合理的管控措施来减少事件的影响,改善交通运行状态。此外,在智能交通快速发展的背景下,智能网联驾驶技术为交通管理带来了新的思路,通过利用网联自动驾驶车辆的信息共享、高效、安全等优势,对发生事件的路段进行及时主动管控,能够有效改善车辆通行效率、提升交通系统的稳定性。为了消减异常事件对高速公路的影响,提升路段的通行效率,保证车辆的行驶安全,本文以发生异常事件后的高速公路为研究对象,分析了拥堵的传播特性,量化了异常事件对交通流的干扰强度,提出了网联自动驾驶车辆与人工车混合运行环境下的交通管控措施,以及面向未来全自动驾驶环境下的车辆轨迹优化模型。具体地,本论文的主要内容如下:（1）高速公路异常事件下路段拥堵传播特性研究。首先,分析了拥堵传播规律,利用速度时空图定义了突变点指标以表示交通状态的改变,并设计了确定拥堵产生的时空影响范围的算法。其次,引入了天气、环境、道路属性等因素,利用因果推论方法对异常事件的影响效应进行建模,量化了异常事件对交通流的干扰强度。最后,利用真实的高速公路事件数据进行了实例分析,结果表明对于大部分受影响的子路段,事件造成的平均因果效应大体呈现先上升后下降的趋势。（2）混合流环境下异常事件路段的自动车速度控制。在人工车与自动车同时存在的混合流场景中,自动车不仅可以作为交通参与者,还可以进一步视为交通管理者。基于在瓶颈处适当提高车辆通行速度能够有效提升路段通行能力的原则,根据实时交通流宏观特性和历史交通流量,提出了一种确定自动车控制速度的方法。通过多组仿真实验,分析了不同交通需求及不同自动车比例场景下该方法的可行性。仿真结果表明,当交通需求为6000辆/小时,或者当交通需求为4500辆/小时并且在较低的自动车比例环境下,本方法对交通系统的改善效果较为明显,例如当交通需求为6000辆/小时,自动车比例为0.6时,本方法对车辆通行效率的改善量可达31.7%。（3）混合流环境下异常事件路段的自动车局部协同管控。在混合流中,路段的通行能力不仅与自动车比例有关,还受自动车间排列关系的影响,本文提出了考虑自动车队强度的自动车局部协同管控方法。首先,根据异常事件车道所在的位置,以“就近”提升自动车队强度为目标,给出了不同车道上自动车的合流次序。其次,对于已经形成自动车队的车辆,以车辆间保持最小安全距离为目标进行协同管控,而对于具有驾驶随机性的人工车及未在自动车队中的自动车,根据既有跟驰及换道模型来刻画车辆的微观移动特性。最后,设计了多组仿真实验进一步分析了该方法对交通系统的影响。仿真结果表明,在交通需求为6500辆/小时,或者交通需求为4500辆/小时的环境下,本方法对交通系统性能的改善量较明显,其中当交通需求为6500辆/小时,自动车比例为0.6时,车辆平均行程时间改善量可达40.9%。（4）全自动驾驶环境下异常事件路段的车辆轨迹优化。为了缓解交通拥堵,保证车辆的平稳运行,需要对车辆的移动轨迹进行优化。在全部车辆均为自动车的场景中,车辆的可调控性、反应灵敏性等优势为优化车辆轨迹提供了强有力的保障。首先,为了降低合流问题的复杂性,将异常事件区域上游划分为纵向位置管控区及横向合流区。其次,在纵向位置管控区,以提升正常路段可容纳合流车辆数为目标建立优化模型,并设计了两阶段算法进行求解,优化车辆的纵向移动轨迹;在横向合流区,为了使所有车辆在到达瓶颈点前完成换道,建立横向合流控制模型,应用排序算法对车辆的合流轨迹进行优化。最后,设计了多组仿真实验,分析了不同场景下本方法对车辆通行效率的提升效果。结果表明在不同交通场景下,相比于提早合流、延后合流等既有方法,本方法得到的结果均较优。