随着自动驾驶技术的飞速发展,车辆通行效率的进一步提高也出现了更大的探索空间。传统微观交通模型存在诸如忽略车辆延迟、简化换道过程、无法保证前车急停时的无碰撞等问题,对采用新硬件、新技术的自动驾驶车辆的驾驶行为难以提供有效的理论支持。高速公路是目前最主要的车辆驾驶场景,而跟驰与换道是车辆最基础最常见的驾驶行为,其中换道操作又基于车辆的跟驰逻辑。本文针对上述问题与场景,提出了基于MOBIL换道决策模型的自动驾驶车辆换道模型。首先,基于已有的车辆控制逻辑和间距策略,择优建立了考虑时延和无碰撞的车辆跟驰模型,改进模型实现了车间距和车速的平衡,通过传递函数法和数值分析证明了跟驰模型的局部稳定性和队列稳定性。对模型进行了跟驰、前车急停和加塞三个典型场景的仿真,与同为无碰撞跟驰模型的Gipps模型进行对比,结果显示本文提出的SLC模型具备更好的快速性、稳定性和舒适度,更适合后续换道场景。其次,平衡仿真计算量和真实性的需求,选择车辆运动学模型,基于预瞄目标车道法对车辆换道过程进行了模拟,较为完整的描述了换道执行的全过程。对比诸如贝塞尔曲线、正弦加速度曲线等常见的换道路径规划方法,本文的换道执行过程在满足曲率等换道要求的前提下具有更高的可执行性、兼容性和更低的计算量,更加适合仿真试验的完成。再次,结合改进后的跟驰模型,对现有的MOBIL换道决策模型进行改进,区分了加速度收益中应达加速度与实达加速度,优化了本车道后车与目标车道后车的效益权重分布。同时,考虑行车安全和避免无效换道,加入了额外的换道要求:当自车周围车辆正在换道时,自车不被允许换道。然后,制定了较为标准的高速公路典型换道场景以及测试指标和参数,利用Matlab对包括人类驾驶员跟驰换道模型、Gipps跟驰模型、本文提出的SLC跟驰模型与MOBIL改进换道模型在内的四种跟驰换道模型组合进行仿真对比,结果表明,本文提出的换道模型在实现无碰撞的前提下具有最高的乘客舒适度,同以约20%的车流增加速度的损失带来了200%以上的单次换道增加里程的提升。密度-流量的仿真结果则指出了换道策略本身仅在较低车辆密度时具备发挥的空间。最后,总结本文研究内容,提出研究内容的不足和对未来可改进方向的展望。