良好的路面抗滑性能是安全行车的重要保证,其主要由路表的宏微观纹理提供,而集料是路面材料中的重要组成部分,对形成路表的宏微观纹理有重要贡献,集料形态特征与路面抗滑性能息息相关。因此,对集料形态特征及其对路面抗滑性能的影响开展研究,可以为精确评价集料形态特征从而预测路面抗滑性能提供有力理论支撑。目前常用的路面抗滑性能测试方法摆式仪法和铺砂法存在受人为因素影响大、测量效率低、只能进行单点测试等缺点,不能精确表征路面抗滑性能,有必要提出新的精准测试路面抗滑性能方法,针对集料形态特征与路面抗滑性能的关系研究可以为基于集料的路面抗滑性能测试新方法奠定基础。为此,本文基于棱角性及表面微观纹理提出了表征粗集料形态特征的评价方法,通过对实际道路长期检测及相应的室内模拟试验,研究了路面抗滑性能及集料形态特征变化规律,并建立两者间的关系模型。首先,选取6条北京市不同等级、不同路面类型的代表性道路进行为期2年的长期路面抗滑性能检测并进行原位取芯,分析不同因素对路面抗滑性能的影响。结果表明,不同类型混合料的路面表面抗滑性能差异较大,提升混合料中粗集料含量及最大公称粒径可有效提升路面抗滑性能,此外,混合料的空隙率、流值及是否添加再生料对路面抗滑性能也有不同程度的影响。其次,针对室外芯样回收的表面层粗集料及室内通过洛杉矶磨耗粗集料,分别通过数字图像处理、三维激光扫描及三维形貌轮廓测量技术获取其二维图像、三维数字模型及表面纹理图像,采用相应指标评价其棱角性及表面纹理,分析其变化规律。结果表明,二维棱角性评价方法效率高、操作简便,但受集料摆放形态影响大,不适于评价集料棱角性变化情况,而三维棱角性评价方法及集料微观纹理评价方法均能较好的表征集料形态特征变化。最后,利用皮尔逊相关系数法及灰关联熵分析优选出与路面抗滑性能相关性及关联性较好的粗集料形态特征指标,通过多元线性回归及机器学习的手段分别建立二者间的线性及多元感知机模型。结果表明,球度DS、形状因子SF、算术平均偏差Ra、轮廓均方根偏差Rq、最大轮廓峰高Rp、最大轮廓谷深Rv、轮廓的总高度Rt与路面抗滑性能相关性及关联性较好,多层感知器模型可基于上述指标有效预测路面抗滑性能,预测准确率达80%。