自动驾驶汽车的引入,将在很大程度上改变当前的交通系统,对道路交通流产生影响。在自动驾驶和手动驾驶组成的混合交通流中,手动驾驶的驾驶员对自动驾驶的信任程度不同,可能使他们在跟驰行驶时表现出不同的特性。基于这两点,提出本文的研究目的:1)研究信任程度对驾驶员跟驰自动驾驶时纵向特性的影响。2)建立可以反应驾驶员信任程度异质性的混合交通流跟驰模型。3)基于建立的混合交通流跟驰模型,探讨自动驾驶渗透率和驾驶员信任程度对道路交通流的影响。本文首先基于unity3d软件搭建了虚拟驾驶实验平台,招募不同信任程度的驾驶员进行了虚拟驾驶跟驰实验,研究了他们在跟驰自动驾驶和手动驾驶时的特性,得出了不同信任程度的驾驶员跟驰自动驾驶的距离与跟驰手动驾驶的距离之间的近似数量关系。随后根据自动驾驶和手动驾驶的车辆特性,分别采用安全距离模型和全速度差模型建立跟驰规则,结合虚拟驾驶实验的结果将驾驶员信任程度参数um引入到模型中,提出了考虑驾驶员信任程度异质性的混合交通流跟驰模型。最后基于连续型元胞自动机模型,在Netlogo仿真软件中建立了单车道微观模型和交叉口微观模型并进行仿真实验,探讨了自动驾驶渗透率和驾驶员信任程度对混合交通流的影响。结果表明:1)信任程度对驾驶员在混合交通流中的跟驰距离有显著影响,低信任程度、中信任程度、高信任程度的驾驶员在跟驰自动驾驶时的距离分别约为跟驰手动驾驶时的123.0%、94.5%、79.2%;信任程度对驾驶员在混合交通流中的停车间距没有显著影响。2)在一定密度的单车道混合交通流中,提高自动驾驶渗透率最大可以使交通流量和平均速度平均提高约3.5倍;在一定密度的单车道混合交通流中,自动驾驶渗透率分别为低、中、高时,提高驾驶员信任程度最大可以使交通流量、平均速度平均提高19%、24%、11%。3)在交叉口混合交通流中,不同信任程度驾驶员比例为1:1:1时,提高自动驾驶渗透率最大可以使平均延误减少1.58s;自动驾驶渗透率为0.5时,提高驾驶员的信任程度最大可以使交叉口的平均延误减少1.2s。