随着国家新农村与城市化建设的进一步推进，我国公路建设在已有基础上继续飞速发展，其中包含三、四级、等外公路的农村公路占有较高比例。与高等级公路相比，农村公路管控水平较低，安全设施配置少，小半径平曲线设置频繁，存在较多事故黑点，同时，我国大部分地区又易受冰雪天气影响，导致车辆行驶稳定性降低，对于冰雪天气下的弯道路段，则存在更高的驾驶风险，此类场景下驾驶行为的现有研究成果较少，本文在总结大量相关研究的基础上，构建了农村双车道公路仿真场景，其中道路线型共设5组不同半径的平曲线，与晴天、雨天、雪天、结冰4类天气及相应的路面附着系数构成多组子场景。选取32名驾驶人作为实验对象，借助同济大学8自由度驾驶模拟舱进行单车驾驶模拟实验，对车速、轨迹等车辆运行数据进行了采集。
　　通过对车速选择行为的分析得出了车速在不同驾驶环境下的分布规律及平曲线行驶过程中车速的变化规律，统计学分析进一步表明车速与圆曲线半径呈对数增长关系，在不同附着系数下存在显著差异，进而基于多元回归及递推计算构建了弯道车速预测模型。
　　通过对轨迹选择行为的分析得出了横向偏移值在不同驾驶环境下的分布规律及平曲线行驶过程中横向偏移的变化规律，统计学分析进一步表明横向偏移与圆曲线半径有一定相关性，对于不同转向，横向偏移量存在显著差异，进而基于多元回归及递推计算构建了弯道轨迹预测模型。
　　提出横向滑移指数(LSI)作为滑移风险的量化评价指标，采用K-means聚类算法将横向滑移风险划分为低风险、中风险、高风险3个等级，并分析了圆曲线半径、转向、路面附着系数、车速及车辆横向位置对滑移风险的影响，使用SVM构建了弯道横向滑移风险预测模型。
　　提出横向偏移率(LDR)作为车道偏离风险的量化评价指标，通过统计学分析将车道偏离风险划分为右偏风险、低偏移风险、左偏风险，分析了半径、转向、车速、横向偏移量对车道偏离风险的影响，通过RUSBoostTree构建了弯道车道偏离风险预测模型。
　　最后，通过弯道车速、轨迹预测模型的应用，针对弯道危险驾驶行为提出了道路设计、运营阶段的对策；结合横向滑移风险、车道偏离风险预测模型提出了基于车辆主动安全的驾驶辅助对策。