同直线路段相比较,弯道是公路组成的一部分,它的线形设计包括圆曲线和缓和曲线,交通事故发生的频率较高,且严重程度高。无人驾驶车辆在弯道路段行驶遇到障碍物时,易发生碰撞危险,研究弯道环境下无人驾驶车辆智能行为,有助于提高车辆在弯道环境行驶的安全性。提高交通运行效率和提高交通安全性的有效方式是无人驾驶车辆的应用。最新调查表明,由人的因素造成的交通事故占总交通事故的92%,其中由司机造成的事故占88.29%。相比较于传统的“人-车-路”闭环控制回路,无人驾驶车辆不仅创新性地改变了此回路,把驾驶员这一不可控的因素从该闭环回路中请出去,进而很大程度地提高了交通系统的效率和安全性。国内外很多科研机构和高校纷纷研究各种新型技术研制功能各异的智能车,但是对于无人驾驶车辆本身所表现出的智能行为研究尚且不足,更无特定复杂环境下的智能行为评价的研究。本文通过建立弯道环境的仿真实验平台,采集了在该环境下的有人驾驶行为参数。以智能车未来挑战赛测试环境和实际道路建设标准为基础,利用Creator仿真软件,建立了弯道虚拟环境的三维仿真模型。试验设置为有障碍和无障碍两种场景,基于已建立的车辆动力学模型,利用三维视景驱动软件VC和Vega Prime,实时生成弯道环境交通场景,实现交互式仿真,采集弯道环境下的有人驾驶行为参数。通过分析弯道环境下的有人驾驶行为参数,总结有人驾驶行为的特点及规律。以弯道环境下的有人驾驶行为特点为标准,运用灰关联理论和改进层次分析法相结合的理论,建立无人驾驶车辆在该环境下的智能行为评价指标体系和评价模型,制定无人驾驶车辆在弯道环境下的比赛标准和规则。以此评价中国智能车未来挑战赛中的参赛车辆,并用最终比赛客观结果来验证评价模型的可行性。