我国高速公路建设里程的快速增长,缓解了经济发展给交通运输业带来的压力,但同时也给道路交通安全带来巨大挑战。近年来,我国汽车交通事故占总交通事故的比重均在65%以上,最高可达70%,研究指出,人为因素是交通事故产生的主要原因,95%的交通事故都与驾驶人的行为有关。而换道行为作为常见的驾驶行为,驾驶人不仅要注意车辆纵向运动特性和本车道前后车的运行状况,还要关注车辆的横向运动特性及其与相邻车道车辆间的交互影响,很容易由于驾驶人经验不足和主观判断失误而造成碰撞事故。因此,通过分析换道危险驾驶行为,对行车风险进行评估以规避潜在碰撞风险,是所有驾驶人的期望。因此,本文首先基于支持向量机建立换道意图识别模型,以利用主成分分析法降维后的特征指标为模型输入,以车道保持与执行换道两种驾驶状态为模型输出,根据分类准确率和ROC曲线的AUC值验证模型精度,并对换道过程中存在的“意图撤销现象”进行分析。其次,通过分析高速公路车辆换道时影响自车横向稳定性和车辆间交互安全性的危险驾驶行为,构建换道风险度量指标体系,利用Car Sim软件模拟换道车辆的横向失稳风险,并采用K-means聚类算法判别车辆间的交互风险,完成对换道风险等级的划分。最后,在基于模糊数学理论确定驾驶人类型的基础上,建立考虑驾驶人特性的车辆换道安全距离模型,对换道的潜在风险进行预判。本文主要研究结论如下:(1)采用主成分分析法对特征空间进行降维,建立了基于支持向量机的驾驶人换道意图识别模型,其分类准确率和AUC值分别为84.99%和0.8924,证明了模型具有较好的识别性能。针对换道过程中存在的“意图撤销现象”,经过指标独立样本t检验,明确了以自车横向速度均值和方向盘转角均值为指标进行二次判断,可以更准确地确定换道意图开始时刻。(2)考虑自车横向稳定性和车辆交互安全性,将换道风险等级划分为舒适、安全和危险3类。对比两类指标的判别一致性,得出车辆换道时横向失稳风险和车辆间交互风险可能同时产生。(3)利用椭圆车辆几何模型长轴反映车辆纵向潜在危险,以不同的T_d值表征保守型、常规型和激进型驾驶人特性,基于最小安全距离模型建立考虑驾驶特性的换道安全预警模型。该预警模型的误警率、漏报率和准确率分别为9.6%、5.9%和91.3%,可基本满足高速公路驾驶环境下驾驶人的换道预警需求。