随着机动车保有量和道路交通量持续迅猛增加,交通拥堵问题日益严重,环境污染危害性愈发凸显。交叉口作为城市道路的重要节点,多方式、多方向交通流在此汇集、相互干扰,受信号控制影响,车辆在通过交叉口时多会经历减速(或停车)、加速的过程,不仅会使机动车行驶时间延长,还导致机动车行驶工况更加复杂,致使交叉口的尾气污染相比其他路段更为严重。作为国际智能交通领域的前沿技术,车路协同技术已经成为当前的研究热点,利用车路协同技术对信号交叉口处车辆进行引导,可有效减少车辆不必要的加减速及尾气排放。车路协同技术如何影响交叉口处机动车驾驶行为、机动车运行工况与尾气排放,如何量化车路协同技术对尾气排放的影响,成为亟待解决的问题。本文结合车路协同技术最新的发展趋势,以单点信号交叉口为研究对象,建立以诱导服从率为关键因素的车路协同环境下多方式信号交叉口排放估算方法,为车路协同应用条件下的排放估算提供新思路。首先,利用SP调查对车路协同环境下信号交叉口驾驶行为进行分析,确定驾驶行为的影响因素,建立并标定Logistic模型以量化各因素对驾驶员是否服从信息诱导的影响；随后,确定车路协同下车辆引导策略,建立VISSIM仿真平台,利用VB 6.0和VISSIM COM编程实现对车辆的速度引导,基于实地调研数据标定仿真平台；通过运行仿真平台,得到不同诱导服从率下的车辆运行工况数据,分析结果表明：随着诱导服从率的增加,信号交叉口处车辆延误和平均停车时间减少,车辆行驶也越来越平稳：借鉴现有排放模型计算思路,确定了“计算基本排放因子——计算排放因子修正系数——排放估算”的车路协同下信号交叉口排放估算方法思路,结合实验室已有的大量排放数据和仿真得到的工况数据,建立了以诱导服从率为关键因素的车路协同下信号交叉口排放估算方法,并对模型进行了验证,模型计算结果与仿真值相对误差控制在3%以内,表明模型能够用于估算车路协同环境下信号交叉口排放；最后,分析应用车路协同下信号交叉口排放估算方法的需求,提出车路协同下信号交叉口排放估算方法的应用方法。