智能交通系统是旨在提高运输系统的效率和安全性的新兴热门产业。对智能交通系统的理论本质和软件仿真研究，既节省资源和成本，又有助于从根源上解决交通事故和道路阻塞等实际问题，因此本文主要针对动态环境中多自主车辆系统的状态估计和安全控制策略进行了比较系统和全面的研究，主要内容如下：(1)、针对事故频发区域十字路口这一典型的动态环境，对该路况下的智能小车进行状态估计和控制算法研究，采用混合自动机模型对避碰控制进行建模分析，对避碰控制中自主车的状态模式转换进行剖析，从本质上分析了避碰方法中控制输入与状态的关系，给后续工作提供了前提基础。在对自主车进行安全控制时，针对模糊逻辑计算量小且实时控制的特点，设计了一种多车避碰规划算法，实现安全有效的实时控制，实验结果验证了算法的有效性。(2)、研究了多自主车的跟驰和换道过程这两种常见交通现象，描述了两种运动模式下被控车辆的状态及其切换规律。将人工势能场方法运用于多自主车的跟驰模型研究，通过对跟随车辆施加势场力实现对前车的状态跟随，并用实验验证了该方法的稳定性。另外结合混合自动机模型理论，定义了换道过程中的各种模式状态，并对实施换道的条件给出了一些参考公式，然后采用三角函数曲线规划换道轨迹，使换道车平滑的换道至目标车道，最后通过实验验证了换道模型的可行性和正确性。(3)、结合BDI模型理论，赋予自主车BDI推理的能力，使其在最终目标愿望的驱使下，实时有效调整运行策略。提出了自主车的整体行为模式框架，通过黑板结构实现系统运行过程中的信息储存和交互，使得自主车在运行过程中能随时获得需要的各种信息，实现快速安全运行。对整个多自主车系统进行了建模分析，通过matlab编程实验实现十字路口和T形路的路况环境，对多自主车系统进行了模拟实验。(4)、针对多智能车任务分配问题，采用多自主车救火这一特性明显的任务进行研究，结合博弈论中纳什均衡的优点，提出了一种基于博弈论的救火任务分配算法。智能车根据此效用函数选择行为策略，促使智能车尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。同时利用切合实际救火模型的任务总收益函数值的大小来评价算法的优劣性。实验结果说明该方法可以尽可能大的减少由火灾产生的损失。综上所述，本文主要针对动态环境中多自主车的状态估计、控制策略和任务分配问题进行了探讨研究，仿真实验验证了所提算法的有效性。