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随着计算机技术的不断发展，计算机性能的逐步提升，人工智能算法的崛起为自动驾驶技术的实现奠定了基础。此外，交通拥堵的日益严重，使得人们将缓解交通拥堵的希望寄托于自动驾驶技术的发展，大量的资源投入至自动驾驶技术的研发之中。因此，在可见的未来，自动驾驶车辆得以应用的可能性较高。
自动驾驶车辆在混入交通流中后，会对道路通行能力产生影响，本研究主要围绕自动驾驶车AV(Automatic Vehicles)与常规车辆RV(Regular Vehicles)混行情况下的道路通行能力展开研究。
首先，根据不同跟驰情景，以通行能力与平均车头间距之间的函数关系作为切入点，建立了单车道通行能力计算模型;鉴于未来可能出现C.AV(Connected-AV)以及I-AV(Independent-AV)两种不同特性的AV，进一步提出考虑C-AV占比的通行能力计算模型，分析了C-AV占比对通行能力的影响程度。结果显示，当AV混入比较低时，通行能力对C-AV所占比例敏感度低;随着AV混入比增加，通行能力对C-AV占比的敏感性增大
其次，研究提出了模型中关键参数的标定方法。关键参数主要包括常规通行能力以及不同跟驰情景下的车头间距系数。对于常规通行能力的标定，为了使车流在达到较大流量的同时，保持一定运行速度，采用运行效率理论作为常规通行能力的标定基准;对于车头间距系数的标定，考虑到AV与RV(Regular Vehicle)车辆控制者的区别，通过对不同微观跟驰模型的归纳与比较，采用安全距离模型以及Wiedemann(生心理模型)来描述二者的纵向跟驰特性，以此为基础得到车头间距系数的标定方法。
最后，在单车道通行能力计算模型的基础上，考虑车道控制策略的影响，建立了AV混入下多车道通行能力的计算模型。以双车道高速公路作为切入点，对其通行能力在不同AV混入比与控制策略条件下的变化进行了分析:并以此为基础，对三车道在(A，M，R)策略下(即AV/RV专用车道，混合车道各设置一条)的通行能力计算模型进行分析，进一步拓展至多车道通行能力计算模型的一般表达式;为方便模型的使用，采用MATLAB对其算法化，并给出了算法的具体执行步骤。以三车道高速公路为算例，得到不同控制策略以及AV占比下三车道高速公路的通行能力，并提出在不同AV占比情况下最优的控制策略。
自动驾驶车辆在混入交通流中后，会对道路通行能力产生影响，本研究主要围绕自动驾驶车AV(Automatic Vehicles)与常规车辆RV(Regular Vehicles)混行情况下的道路通行能力展开研究。
首先，根据不同跟驰情景，以通行能力与平均车头间距之间的函数关系作为切入点，建立了单车道通行能力计算模型;鉴于未来可能出现C.AV(Connected-AV)以及I-AV(Independent-AV)两种不同特性的AV，进一步提出考虑C-AV占比的通行能力计算模型，分析了C-AV占比对通行能力的影响程度。结果显示，当AV混入比较低时，通行能力对C-AV所占比例敏感度低;随着AV混入比增加，通行能力对C-AV占比的敏感性增大
其次，研究提出了模型中关键参数的标定方法。关键参数主要包括常规通行能力以及不同跟驰情景下的车头间距系数。对于常规通行能力的标定，为了使车流在达到较大流量的同时，保持一定运行速度，采用运行效率理论作为常规通行能力的标定基准;对于车头间距系数的标定，考虑到AV与RV(Regular Vehicle)车辆控制者的区别，通过对不同微观跟驰模型的归纳与比较，采用安全距离模型以及Wiedemann(生心理模型)来描述二者的纵向跟驰特性，以此为基础得到车头间距系数的标定方法。
最后，在单车道通行能力计算模型的基础上，考虑车道控制策略的影响，建立了AV混入下多车道通行能力的计算模型。以双车道高速公路作为切入点，对其通行能力在不同AV混入比与控制策略条件下的变化进行了分析:并以此为基础，对三车道在(A，M，R)策略下(即AV/RV专用车道，混合车道各设置一条)的通行能力计算模型进行分析，进一步拓展至多车道通行能力计算模型的一般表达式;为方便模型的使用，采用MATLAB对其算法化，并给出了算法的具体执行步骤。以三车道高速公路为算例，得到不同控制策略以及AV占比下三车道高速公路的通行能力，并提出在不同AV占比情况下最优的控制策略。