交通拥挤和道路交通事故是世界各国所共同面临的难以解决的问题。这并非有的学者认为在多数情况下,似乎须通过修建更多的高速干道和更宽的道路从根本上解决交通阻塞问题。因为新建的道路设施会引发新的交通量,这与我国小汽车进入家庭,刺激交通方式朝效率低下的私人交通转移相符合,形成了一种恶性循环。本文利用博弈论建立一个高速公路上的智能驾驶系统,模拟一个有足够理智的驾驶员在高速公路上的驾驶过程。由于高速公路上的驾驶相对于其他等级的公路操作较简单,只有出入匝道的汇入和高速公路基本路段的行使过程中的换道和跟弛几种情况。因此,本文首先研究换道和汇入的规律,并建立了相应的效用函数和在相应的运行环境下实现操作的概率模型。模型的估计采用极大似然估计法,从而把效用最大化转换为模型参数的极大似然估计,避免了解博弈模型的均衡点的问题。然后把驾驶员的驾驶过程看成一个动态的博弈过程,在目标车辆获取相应的信息后,通过每个板块建立的效用函数以及概率模型算出均衡点的效用值,便可得到相应的驾驶策略。本文研究的主要内容包括智能驾驶系统模型的构建以及组成该模型的一系列子模块模型,也即是高速公路上的跟驰行为模型、自由行驶模型、换道模型和汇入模型的建立。总体说来,通过以上研究,本文主要得出以下结论:(1)从微观和宏观层面入手,研究了高速公路系统模型,并详细介绍了高速公路系统的体系结构和任务分解。(2)在阐述智能驾驶系统模型的建模思想基础上,给出高速公路上的智能驾驶系统模型框架。并基于博弈理论讨论驾驶员驾驶过程中如何寻求最优驾驶策略也即是均衡点的求解问题。(3)研究构成智能驾驶模型的子模块模型的建立。首先研究高速公路上的换道决策模型。包括选择目标车道、选择目标间隙、间隙的可接受性界定以及在此基础上驾驶员的各种加速度模型。然后研究高速公路上有出入匝道情形时的汇入模型。将汇入策略分为标准汇入、谦让汇入以及强行汇入三种。然后分析三种不同策略条件下的换道行为模型。最后,对所有模型的参数估计提出一种最大似然估计法。