随着汽车产业向智能化、网联化方向发展,交通流组成将呈现出由人工驾驶车辆、自动驾驶车辆、网联车辆和智能网联车辆(网联自动驾驶车辆)共同存在的局面,称为混流环境。智能网联车辆作为汽车的未来发展形态,在未来的交通系统中占据重要地位。建立科学合理的换道模型,对于保证行车安全,促进未来交通系统的和谐发展有着重要作用。然而现有的换道模型研究中关于混流环境下智能网联车辆换道模型的研究较少,且许多研究仅考虑目标车道存在一辆或不存在车辆的换道场景,没有考虑目标车道车辆的竞争性,缺乏适用于复杂交通场景中的换道模型。因此本文将对混流环境下车辆的换道特性进行分析,解析智能网联车辆换道过程中与其他车辆间的交互行为,搭建符合实际驾驶环境的换道场景,基于五次多项式建立换道轨迹方程,生成轨迹集,以换道过程效率越高、舒适度越好、油耗越低为目标,确定最优换道轨迹,为混流环境下智能网联车辆的换道模型研究提供理论支持。本文首先进行了混流环境下智能网联车辆的换道特性和换道场景分析。结合传统车辆换道行为的研究,深入探讨混流环境下车辆的换道类型和智能网联车辆的换道行为特点,解析智能网联车辆换道过程中的交互行为,以降低对交通流产生的影响为原则,结合不同换道场景,分析智能网联车辆换道决策。其次,建立多主体动态换道模型。建立坐标系,基于五次多项式,对换道车辆换道轨迹和协同换道车辆协同轨迹进行规划,生成轨迹集,以换道过程效率越高、舒适度越好、油耗越低为目标,建立考虑多主体的轨迹优化算法,求解得到换道轨迹和协同轨迹,并研究了换道轨迹的动态更新机制。最后,进行典型换道场景仿真验证。搭建典型换道场景,对文章提出的多主体动态换道模型进行仿真,并与基于静态规划机制的换道轨迹进行对比分析。结果表明,本文建立的多主体动态换道模型,可以使车辆在换道过程中根据其他车辆驾驶行为的变化调整自身换道轨迹,提高了换道过程的安全性。本文在对混流环境下智能网联车辆换道行为进行分析时,提出智能网联车辆的换道过程应首先识别参与换道车辆的类型,并从多主体的角度考虑了协同换道车辆驾驶行为对交通流的影响,相比现有研究具有一定的创新性。本文的研究成果可以实际应用于指导智能网联车辆的行驶;也可以应用于仿真软件,模拟混流环境下的微观驾驶行为,作为未来交通政策制定的依据。