随着C-V2X（Cellular-Vehicle-to-Everything）车联网技术的不断推进,基于C-V2X的网联车协作式场景的应用也在不断扩展中。针对未来车车协同环境下的辅助安全问题,论文研究设计了一种改进博弈论的网联车协同辅助驾驶模型,该模型主要用于提高协同车辆跟驰和换道驾驶行为的安全、效率等性能,将协同式驾驶过程划分为:决策预备阶段、协调阶段和执行实施阶段。论文的具体工作如下:1.首先,针对车车协同环境中车道选择条件不充分问题,论文研究利用C-V2X的车路协同技术感知范围广以及数据准确度高的优点,并结合集群系统的特点,以换道车辆为中心设计了一种基于多集群系统的车道选择方法。该方法通过分析集群系统的属性和车辆相对关系来判断换道车辆在其集群所属车道的驾驶优势,以提高换道车辆的换道收益。选择正确且合理的车道不仅可以提高换道驾驶的行车效率还可以在一定程度上增强道路通行能力。2.其次,针对驾驶车辆决策自主性太强而不考虑与周围车辆协同性问题,在车道选择的基础上,论文设计了一种结合车辆状态预测和完全信息静态博弈的网联车协同辅助决策模型。博弈车辆在安全收益、驾驶期望收益和车辆状态预测的换道收益指标下进行协同博弈决策,换道车辆与目标车道后车之间的协同决策,增加车辆协同性,同时判断换道收益是否大于不换道收益,使换道决策的结果更合理。3.最后,针对协同车辆在驾驶决策后与相关车辆的协调合作问题,结合决策预备阶段的决策结果,论文设计了基于驾驶行为的关联车辆协调流程,在协调完成后根据决策结果论文设计了一种重复动态博弈的网联车协同辅助跟驰、换道驾驶模型。模型依然采用博弈论思想设计了车辆驾驶过程中的基本收益:安全、速度、舒适度。采用重复动态博弈模型使博弈车辆在跟驰或换道过程中最大化自身收益,优化博弈车辆在跟驰或换道过程中的驾驶状态,以具体加速度体现,提高博弈车辆在跟驰或者换道过程中的安全性、效率性。通过实验对比分析,论文研究设计的模型在安全、效率以及协同性上较传统模型都有一定的提升,指标和功能均满足安全驾驶需求。