近年来自动驾驶研究发展迅速,许多科技公司已经拥有成熟的自动驾驶方案,在自动驾驶车辆逐步取代人工驾驶车辆的过程中,自动驾驶车辆和人工驾驶车辆将会同时在现有的交通环境中运行,因此引发新的交通安全问题。目前,由于普通公路交通状态复杂,交通参与者众多,自动驾驶车辆的普及最快的应用场景是高速公路,高速公路收费站作为进入和驶出高速公路的关键节点,交通状态相较于高速公路基本路段较为复杂。因此,本文基于交通冲突技术和交通微观仿真模型,对混行状态下的收费站分流区进行安全评价。首先,以无人机航拍的方式对长春南收费站进行交通调查,利用Tracker软件对所拍摄视频进行交通流数据的提取,采取主客观结合的评价方式提取冲突度量指标距离碰撞时间TTC、后侵入时间PET,并根据实际调查情况,将其20%及85%交通冲突累积频率值来划分一般冲突和严重冲突,分析收费站交通冲突产生的原因并且预估自动驾驶车辆混入后对收费站安全的影响。其次,基于VISSIM搭建交通微观仿真模型,利用实测数据对驾驶参数进行标定,将误差控制在10%以内,并基于Co EXit项目对自动驾驶车辆驾驶参数进行标定。设计正交实验,输入不同交通流数据计算出不同交通冲突数量,利用仿真结果分析各因素对收费站分流区交通状态的影响。采用负二项回归方法,选取强显著性的影响因素建立收费站交通冲突预测模型。最后,基于仿真所得四类交通冲突数据,以灰色聚类模型对收费站交通安全进行评价。利用交通冲突预测模型计算不同渗透率下自动驾驶车辆混入后长春南收费站各类交通冲突率,从而预估混行状态下收费站分流区的安全等级。结果表明,随着自动驾驶车辆渗透率的提升。收费站分流区的安全等级得到明显的改善,在20%自动驾驶车辆混入时,安全等级从D级上升为C级,在40%自动驾驶车辆混入时,安全等级变为B级。本文提出的交通安全评价方法,补充了自动驾驶车辆混入后对收费站安全评价的空白,可以推进自动驾驶车辆的普及。