自动驾驶作为交通行业发展的重要趋势,不仅可以为交通管理部门、研发企业、用户等多方带来巨大收益,还能减少交通污染与降低车辆能源消耗,近年来,随着计算机、自动化、通信等技术水平的提高,自动驾驶得以迅速发展,也成为了交通领域的研究热点。自动驾驶的关键模块包括感知、规划决策、线控执行三部分,其中感知技术已经相对成熟,传统车厂拥有丰富的车辆控制经验,规划决策算法成为各大自动驾驶企业的关键竞争点。车道选择作为自动驾驶车辆的关键行为之一,对改善自动驾驶车辆运行的安全性和效率有重要意义,已有的自动驾驶行为决策领域的模型多数是综合性决策模型或单纯的跟驰与换道决策模型,少有针对自动驾驶车道选择决策的模型。传统的换道决策模型对车道的选择较为粗糙而且有较大局限性,比如只关注周围紧邻车辆行为,没有充分利用车联网大范围感知和通信的优势,除此之外,自动驾驶决策算法也需要不断更新迭代以适应车联网技术发展的要求和复杂交通场景的要求。随着车辆自动化与车联网技术水平进一步提升,为全体自动驾驶车辆设置统一的决策算法将成为可能,这对某些特殊场景极有益处,如高速公路匝道入口区域。目前鲜有模型能够从减小对主线系统车流影响的角度研究车联网环境下上匝道车辆的车道选择行为,而做好上匝道车辆的车道选择决策对于提升匝道入口区域车流的稳定性有重要意义。基于此,本文考虑车联网和自动化等技术水平的影响,专门针对自动驾驶车辆的车道选择行为建立决策模型。本文以车联网环境下自动驾驶车辆车道选择决策为研究方向,建立了不同场景下的自动驾驶车辆车道选择决策模型,并对模型影响因素进行了仿真分析。首先,本文分析了高速公路基本路段场景下的单车主动车道选择决策过程,使用车联网感知与通信范围内的平均速度、重车比例以及前往车道的理想换道时间作为评价指标,创建了车道选择决策成本函数并基于该函数输出最优车道序列,而后又设置了下层安全条件判断模型对最优车道序列进行筛选以得到可行的决策结果;其次,本文分析了高速公路匝道入口场景下的多车车道选择决策过程,基于微观安全距离跟驰模型和宏观交通流模型计算车辆能耗值,用车辆能耗值量化上匝道车辆对主线车流造成的影响,并以最小化主线系统能耗为目标建立了全体上匝道车辆的车道分配模型。研究和分析结果表明:基于成本函数的高速公路基本路段单车主动车道选择决策模型可以综合考虑主车前后方一定范围内车辆的平均速度、车辆类型、预期换道时间等信息,从宏观角度评价车道的优劣,在其他条件不变时,重车比例增加会导致成本值增加,平均速度增加会导致成本值减少,在无重车影响时,模型在高车速环境下对两车道的成本值有较高区分度,在有重车影响时,模型能够综合各项指标评估车道的成本,同时下层安全条件判断决策模型可以实现对最优车道序列的筛选;基于系统能耗的高速公路上匝道多车车道选择决策模型可以从系统能耗最小的角度实现全体上匝道车辆的车道分配,前往某条车道的车辆越多,则导致该车道全体后随车能耗越高,当目标车道密度变大时,上匝道车辆换道扰动导致的额外能耗较高,前往该车道的车辆数也将减少,主线各车道的平均车头间距是模型的重要影响因素。