随着经济的快速发展和汽车保有量的持续增长，交通事故率和死亡人数居高不下，交通安全问题日趋严重，交通安全问题研究是目前研究的重点。由车辆异常行驶行为引起的交通事故占其主要部分，因此，如何对车辆异常行驶行为进行快速识别并实时警示，已成为现阶段迫切需要解决的问题。现有的车辆异常行驶行为识别技术只是通过相关的道路监控设备对其进行检测和警示，或通过车载导航设备进行预警，并未通过车辆本身对异常行驶行为进行识别并做出实时警示，由此产生的消息滞后也会带来交通事故的发生。论文从车辆自身识别角度出发，对车辆矢量行驶轨迹进行分析和研究，建立了车辆异常行驶轨迹模型，并进行智能车实验验证。首先，调研车辆异常行驶行为，对常见车辆异常行驶行为进行分类。其次，根据交通工程基本原理和数值逼近理论，对车辆行驶轨迹进行理论分析和研究，建立车辆异常行驶轨迹模型。再次，搭建基于ARMCortex-M3内核的智能车，该智能车采用ARMCortex-M3内核的STM32F103处理器、μC/OS-Ⅱ操作系统、μC/GUI图形用户界面、飞思卡尔车模、nRF无线遥控控制方式。最后，通过铺设简易智能车实验路网、从智能车自身识别角度出发，以车辆逆行和异常掉头行为为例，对车辆异常行驶轨迹模型进行实验验证，对实验结果进行分析。智能车对其所做的异常行驶行为做出了正确的识别并给出实时警示。论文建立了基于智能车实验的车辆异常行驶轨迹模型，采用理论分析与实验验证相结合的方法，提出了基于该模型的车辆异常行驶行为识别方法，同步实现车辆异常行驶行为的快速识别与实时警示，实验结果表明，车辆异常行驶轨迹模型是可行的，有利于减少交通事故、改善交通安全状况。