交织区各方向交通流通过变换路径和行驶方向从而达到道路互相通达,但由于各种交通流的交织会产生大量的交通冲突点,导致车速稳定性差,因此是道路网重要的交通节点。与路段交通相比,通行效率和通行能力严重降低,一直是交通工程领域的研究热点。在城市道路中,快速路及互通立交的合流区和分流区间距通常在200米以内,统计数据显示,全国城市道路十大拥堵路段,有九个分布在交织区附近。随着车路协同系统技术的发展,使得车与车之间,车与路侧设施之间实现信息交互,从而为在一定区域范围内提供安全预警、车辆协调控制、更高效利用道路资源创造了条件。鉴于此,本文研究了城市道路快速路交织区的驾驶行为特性,提出了一种车路协同条件下,智能车辆与人工驾驶车辆混合行驶条件下,城市道路快速路交织区的控制策略。交织区是一种复杂形式的合流区,可拆分成几个间距很近的合流区。以往的合流区控制策略研究往往关注高速公路合流区,对短距离内同时存在分合流并且相互干扰的交织区没有过多讨论。合流区的控制策略往往考虑速度、加速度、可穿越间隙和安全距离的控制,忽略了驾驶者生、心理特征,驾驶任务的完成质量,驾驶者寻找路径,以及驾驶者目的地对路径选择的影响。基于此,本文在实际调查数据基础上,研究了目的地因素对城市快速路交织区驾驶行为及路径选择的影响机理,交织区影响范围确定方法,驾驶行为关键参数标定,评价指标选取,控制策略研究,仿真场景搭建及有效性评价六部分内容。首先,选取城市道路快速路交织区作为研究对象,采集北京市典型交织区视频信息,对各类驾驶行为分类统计,深入分析主路车辆连续向外并线、匝道车辆不汇入主路、主路车辆强行向外并线等特殊驾驶行为的产生机理,对交织区通行效率和安全性的影响。从驾驶者信息需求与驾驶任务完成质量的角度讨论目的地对驾驶行为的影响,提出了一种考虑目的地的交织区影响范围确定方法,为车路协同信息提供的设置距离提供了理论依据。交通环境不同,交通设施不同,车辆特性不同,驾驶员特性和驾驶习惯不同,跟车距离和反应时间等特征参数也各不相同,特别是存在大量特殊驾驶行为的城市快速路。为了更好的描述驾驶行为,本文提出了基于无人机拍摄视频的合流区跟驰模型参数标定方法。无人机能无干扰的以垂直视角高清记录拍摄范围内整个跟驰过程,真实的反应驾驶行为。通过标定关键参数反应时间和跟车距离,建立了适用于我国城市道路合流区跟驰模型阈值。其次,在对交织区驾驶行为分析的基础上,提出了车路协同信息交互环境下,城市道路复杂交织区拆分为,按目的地梳理车道、合流、再合流的三段式交通控制策略。通过车车通讯技术采集和传输区域内车辆身份、位置、速度、目的地等信息,提前梳理主路车辆按目的地选择车道;在交织区前段控制匝道汇入车辆优先汇入主路;在交织区中后段控制主路驶出车辆优先汇入交织段。使得信息提供的位置既能满足驾驶者采取安全及时避让措施或及时决策的需求,又能避免由于来不及采取正确的驾驶行为而导致强制并线,紧急刹车停车等危险驾驶行为。再次,对车路协同环境下合流区的评价指标进行了梳理分析,不仅关注车辆本身的效率和安全指标,还从合流区整体影响范围的层面对区域交通流的速度、密度、通行时间、排队长度、延误时间、冲突数、危险驾驶行为数量、总出行时间各个指标进行了分析。建立了车路协同环境下评价指标体系。最后,在vissim搭建了微观仿真场景,对前文的控制策略,输入本研究标定的各项参数,进行了仿真和对比分析,对该控制策略的有效性进行了验证。并讨论了不同控制策略条件下,不同交通量条件下,不同装载率情况下以及不同遵从率条件下的各评价指标变化情况。最后,对未来的研究方向进行了展望。论文的研究成果对于缓解城市道路拥堵具有十分现实的参考意义。