随着智能网联技术的飞速发展,车联网行业步入了大规模商业落地的关键时期,但是将其大规模部署应用在真实的交通环境中之前,仍然存在很多问题亟待解决,对复杂交通运行环境下车车通信技术的交通适应性的相关研究较少,亟需完整的综合评价方案来进行测试和评估。传统的车辆测试评价对象是“人-车-路”相对独立的单一评价方式,而智能网联汽车的测试评价对象变成“人-车-路”全方位的功能系统,是实时进行环境感知、控制决策等驾驶任务的新一代车辆移动终端,因此,车车通信技术的功效高低不仅仅取决于通信传输层面的性能表现,还取决于智能网联汽车的感知、决策、控制全过程以及交通运输“人-车-路”多维度因素的综合功效的表现。原有的测试评价方法已无法满足智能网联汽车功能测试需求,亟需建立适应交通行业发展的全新测试方法和评价体系。本文选取实际开放道路为测试场地,从采集的数据中提取出典型场景,如跟驰场景、换道场景、弯道场景、隧道场景、交叉口场景和雨天场景的数据。基于关键场景的方法构建场景链,包括支路跟驰场景、次干路跟驰场景、主干路跟驰场景、快速路跟驰场景、弯道场景、隧道场景、左转交叉口场景和右转交叉口场景,以测试路线作为研究对象,进而分析该线路出行场景链下车车通信技术交通适应性。本文利用符号聚合近似算法将连续性的车辆运行状态数据离散化,将高维度的相对纵向速度和相对横向速度数据降维成字符编码,通过图谱对交通适应性进行表征,从定性的角度直观的得到不同环境下的数据变化情况,通过观察图谱深入挖掘其中的特征和趋势。利用移动时间窗的方法获得驾驶人的响应模式,比较响应模式图谱和交通适应性之间的映射关系,从模式的偏离度、离散度、耦合度构建基于特征图谱的驾驶人响应模式交通适应性评价模型,进而确定两种环境中每种场景下的交通适应性得分,比较车车通信环境和传统无通信交通环境的分值,分析不同环境下的危险性和不稳定性,据此研究车车通信技术的交通适应性。在分析车车通信技术交通适应性时,通过采取图谱表征的方式,利用相对横向速度和相对纵向速度两个指标,从安全舒适性的角度,选取九个关键场景并从交通适应性角度进行评估。通过采取描述统计的方式,利用行驶速度和车头时距两个指标,从行驶效率性的角度,以六个典型场景为例对交通适应性进行评估。最后,基于九个关键场景组成的测试路线,从中提取出两条场景链进行分析,利用自然驾驶测试路线所采集的数据,基于特征图谱和驾驶人响应模式通过移动时窗及其频率构建了场景链适应性评价模型,得到并且分析了两条场景链的交通适应性情况。综上,研究车车通信技术交通适应性的作用规律和评估方法具有重要科学研究价值,车车通信技术的功能开发和技术应用离不开测试验证这一重要环节,交通适应性测评可为复杂道路运行环境下车车通信技术性能评价提供一套科学、有效的方法和手段,对于建立人车路协同的智慧交通系统,改善城市道路行驶环境,提高交通运行效率和安全有着重要意义。