随着中国汽车保有率的增长,机动化水平的提高,大城市的交通问题越来越成为阻碍城市发展和人民生活质量提高的桎梏。基于车路协同系统实时调整车辆运行状况作为解决城市交通问题的有效手段,已越来越受到广泛地重视。车路协同技术主要基于无线通信等技术获取汽车、道路等信息,通过V2X(vehicle to everything)技术进行信息交互,做到资源共享,进一步有效的优化系统资源,提高道路交通安全,缓解交通拥堵,提高交通效率。本文将构建车路协同系统仿真环境,建立交通效率评估指标体系,基于多指标决策方法对车路协同系统交通效率进行评估。本文完成的研究工作主要包括:(1)首先从车路协同发展入手,介绍了国内外对交通效率、车路协同系统以及车路协同系统关键指标的研究现状。分析了车路协同系统关键指标中的定位误差、通信延误、渗透率在仿真中的运行机制,进一步从交叉口、路段和路网三个方面选取交通效率评估指标。(2)构建了完整的交通效率评估指标体系。考虑到交通评估指标较多,采用多指标决策方法,构建层次分析法-BP神经网络法评估模型。首先基于层次分析法确定交通指标参数的权重,得出评估结果,将结果再进行BP训练,训练后的结果可以直接适用于分析不同车路协同系统交通实例,利用模型直接得出结果,节省运算。(3)采用双基点加权的TOPSIS评估方法,利用数据得出的决策矩阵信息,确定指标权重系数,进一步考虑理想解和负理想解加权的贴近程度,由贴近度大小评判不同实例在交通效率上的优劣情况,保证了结果的客观性。(4)本文利用Q-paramics交通仿真软件和VS2013构建车路协同系统仿真环境,分别基于车路协同系统和普通交通系统两种环境进行三种场景下的交通仿真测试及评估。第一种是面向不同路网规模下的交通仿真,对比不同交通负载下对应规模的交通效率情况;第二种是考虑车路协同指标:定位误差、通信延误、渗透率三者对交通效率的影响;第三种是考虑在特殊环境(突发事故导致车道堵塞、交叉口拥堵、信号灯失常等)的影响下,评估车路协同系统和普通交通系统环境下的交通效率。实验通过对不同场景下的不同实例进行交通效率评估,结果表明,在车路协同指标允许范围内的车路协同系统可以有效提升交通系统的效率。