随着国家颁布了系列慢行交通发展政策,以自行车为代表的绿色交通的理念越来越得到广大居民的认可。然而,城市非机动车道受机动车流影响,其空间受限,同时非机动车间存在较强的冲突干扰,严重影响其通行安全与运行效率。本文以西安市的城市非机动车道为试验区域,对发生避让冲突的自行车群体进行采样,调查采集道路环境、车群规模、位置分布、速度位移等信息,对冲突干扰环境下的非机动车避让特性进行分析。构建避让轨迹预测模型和避让行为分析方法,利用改进的长短期记忆网络（Long ShortTerm Memory,LSTM）进行不同行为的轨迹预测,采用频域识别方法获取不同轨迹段的行为变化。最后提出面向冲突环境下的非机动车道宽度设计方法,建立时域模型和车-车作用力模型求解关键设计参数,并给出精细化管理建议。（1）分析冲突干扰环境下的非机动车避让特性。常规自行车和电动自行车的位置分布存在较大差异,其受到干扰时速度均值相对于自由状态分别下降了12.3%和13.3%,加速度均值相对于自由状态分别提高了45.3%和11.13%。研究将自行车冲突行为分为并列行为、超车行为和避让行为三类,行为判断的依据主要是骑行轨迹的变化,同时把冲突轨迹形式分为双直线型,直线+曲线型,同侧曲线型和异侧曲线型。探究避让间距与速度关系的过程中发现:超车者的速度越大,则冲突对象的避让间距越大,进而被超越的骑行者速度也越大。非机动车道宽度、机非隔离形式、交通流率等不同的道路环境对避让特性也会产生不同的影响。（2）构建避让轨迹预测模型,考虑行为分类后利用改进的LSTM神经网络进行轨迹预测。避让轨迹预测的输入参数为整个避让过程的距离、角度、相对速度、侧向相对加速度和社会心理力,其中社会心理力包括自驱动力、车-车作用力和车-边作用力,研究进行了公式建立和参数标定。在频域方法精确识别避让行为的基础上,对平速、加速和减速的轨迹进行预测,结果显示平速、加速、减速行为的均方根误差分别为0.0619、0.0513和0.0587,拟合优度值分别为0.9591、0.9785和0.9674,相较于未考虑行为分类的预测,其精度分别提升了6.07%、8.22%和7.21%。平速避让的轨迹全程比较稳定,近似于一条直线,左右有微小波动;加速避让轨迹一般表现为横向位移较大,纵向位移较小;减速轨迹预测的均方根误差、拟合优度和轨迹平缓度介于平速和加速预测之间。（3）建立非机动车避让行为的频域识别方法,探索不同类行为的变化特性。将自行车避让过程中的加速度在频域进行分解,通过提取最频繁变换频率以识别骑行者的踏频连续特征,进而应用Voigt模型拟合不同避让行为的本征曲线。结果显示骑行者在避让过程中选择加速、减速、平速的占比分别为38.3%,50.4%和11.3%。加、减速避让的踏频本征曲线分别接近于高斯曲线和洛伦兹曲线,拟合优度分别为0.95和0.92。在预测轨迹特征分析的基础上,对避让轨迹进行分段行为分析。轨迹前段至中段的干扰程度逐渐增大,中段至后段的干扰程度逐渐减小,整体上呈先加速、再减速的避让行为规律。（4）提出面向冲突环境下的非机动车道设计和管理方法。通过对电动自行车和常规自行车的行驶空间分析,结合传统的非机动车道设计,建立了面向冲突干扰环境下的非机动车道宽度设计方法,并构建时域模型和车-车作用力模型求解关键设计参数。冲突环境下的非机动车道宽度设计范围为2.7m～3.0m,该设计宽度下非机动车行驶的相互干扰程度较低,安全性较高。为了验证宽度设计方法的适用性,构建了冲突环境下的非机动车道安全评价模型。最后针对速度、标志标线、政策法规提出对应的精细化管理建议。