随着城市化的快速发展,高速公路除了作为城际间的重要运输通道,也更是承担了城市分流过境交通和兼顾城市区块之间的短途交通出行重任,交通流量大。高速公路通行效率受恶劣天气影响较大,主要是受大雾天气影响,四川省高速公路受雾天影响更为严重。根据数据显示,高速公路雾天事故率是正常天气条件下的10倍,事故损失是各种天气事故损失最严重的。现有雾区行车引导系统不能满足低能见度下的行车要求,极端情况下需要关闭高速公路。基于此,本文通过引入自适应神经模糊系统（ANFIS）模型,建立了车道级雾区高速公路引导系统,来解决高速公路大雾天气低能见度下的交通通行问题。首先,本文论述了我国高速公路建设和智能化的现状,分析了大雾天气对高速公路造成的影响,梳理了四川省大雾天气的形成规律和频率,并对目前车路协同技术的在高速公路雾区的应用进行了分类介绍。通过对国内外高速公路雾区行车引导相关技术理论以及策略方法的分析与研究,提出了本文的主要研究内容和技术路线。其次,本文对雾天事故的致因、形态特征等进行了详细分析,据此对本文构建的雾区行车引导系统进行了需求分析,明确系统的目标。在此基础之上对系统进行总体设计,制定了相关的设计原则,阐述了系统总体控制流程,分析了相关的关键技术,制定了系统引导策略。再次,依据交通流理论、制动视距模型、车辆跟驰模型等理论,以后车速度、前车速度、能见度作为输入量,以移动安全区间长度作为输出量建立ANFIS模型,利用MATLAB求解该模型得到了不同能见度、不同车速的安全车距,并对求解结果进行仿真验算,验证了模型所得的安全车距、车速能够保证行车安全。最后,通过微观仿真软件VISSIM构建高速公路路段场景对引导系统进行了整体模拟,得到了行程时间以及车辆在系统开、闭两种状态下的速度偏离程度,证明了引导策略的有效性,及其对雾区通行效率、安全的改善作用。本文从高速公路低能见度雾区的行车安全出发建立了高速雾区行车引导系统,设计了合理的引导灯带和引导策略;并从改善通行效率出发,构建了分车道的控制系统。