道路交通系统随着5G技术和智能汽车技术的不断发展呈现智能化、网联化和协同化的发展趋势,海量交通信息的获取与共享使智能驾驶逐渐成为可能。在实现全部网联车辆自动驾驶之前,可以预见在未来一段时期内势必存在人工驾驶车辆、非网联自动驾驶车辆、网联人工驾驶车辆和网联自动驾驶车辆组成的智能网联混行驾驶环境。智能网联混行驾驶环境下,“人-车-路-环境”道路交通信息量呈现爆炸式增长,由于驾驶人的认知能力所限,不能在驾驶过程中将所有信息都呈现给驾驶人,需要首先对网联信息进行分析、筛选,选择出有用的信息给驾驶人进行提示,同时不同信息的提示方式也将是不同的,而这一切都将对驾驶行为产生影响。因此,为探究驾驶人在跟驰过程中接收到网联信息提示的行为表现,本文选择跟驰场景作为研究对象,开展了大量的驾驶模拟试验,系统分析了驾驶人在前车不同车速和不同信息提示方式下的驾驶心理与行为特性,建立了网联信息评价模型,完成了对驾驶人在网联信息提示方式下的驾驶表现综合评价。具体研究内容如下:（1）城市道路跟驰场景试验方案设计基于驾驶模拟器搭建城市双向四车道,构建了两种典型的跟驰场景,即前车急加速和前车紧急制动;设计了四种信息提示方式,即无提示、听觉、视觉、视听结合进行试验;设定试验中前车的运行状态和后车的网联信息提示方式,主要包括车辆的速度、加速度,网联信息的内容、提示方式及时机等。（2）网联信息对跟驰行为的影响特性分析基于30名驾驶人的试验数据,分别对前车急加速和前车紧急制动场景下的驾驶人心理/行为状态指标、车辆状态指标进行了分析,应用数理统计方法对各指标的具体特征进行了描述。发现驾驶人在面临异常驾驶状况时,网联信息提示对驾驶表现产生了积极影响,具体体现在反应时间、跟车距离、车辆横向加速度、追尾次数、主观负荷等方面,驾驶人在视听结合信息提示方式下的驾驶表现最优。同时,驾驶人在前车不同车速影响下的驾驶表现有所不同,随着前车车速的提高,网联信息提示作用的效果也更加明显。（3）网联信息提示有效性与提示方式评价建立基于TOPSIS法的网联信息提示有效性评价模型,选定前车急加速和前车紧急制动场景下的评价指标,基于层次分析法和熵权法分别确定各评价指标的主、客观权重,并计算得到综合权重,最后应用TOPSIS法构建综合评价模型,对驾驶人在跟驰过程中前车不同车速、不同信息提示方式下的驾驶表现进行综合评价。对比不同驾驶场景下的综合评价结果,根据指标特征验证评价模型的有效性。最后,基于驾驶人对信息提示方式的满意程度,提出了网联信息提示策略及应用场景的设想。本文从人因工程学角度出发,探究了不同网联信息提示方式在驾驶人应对跟驰过程中两种典型突发事件下的驾驶表现,建立了评价模型评估信息提示有效性。论文的研究结论可对智能网联混行驾驶环境下网联信息内容、信息提示方式、提示策略及场景应用等进一步研究提供思路和借鉴。