交通与车辆行业高速发展的同时,驾驶者与道路基础设施之间的矛盾诱发了大量交通事故,为此全球各国开展了对自动驾驶汽车的研究来降低交通事故率,提高出行效率。然而,造价成本、技术故障和道路交通管理等问题仍制约着民用自动驾驶车辆的推广应用。其中,道路是人-车-路-云系统的重要组成部分,出于人们对自动驾驶下道路安全问题的关注,设计道路需要采用新的方法。但是现有道路网的成熟化和复杂化程度较高,道路功能相对完善,重建的成本和工程量大。本文在充分调研和研究后,提出结合自动驾驶车辆行驶特性,评价现有道路安全性,并对位于不适合新型车辆行驶的道路上的交通设施提出改善方法。首先,本文系统地概述了自动驾驶车辆环境感知识别原理,探究系统数据来源和道路检测方法,分析自动驾驶技术的潜在交通事故风险。结合该技术,综合考虑路面类型、交通设施、道路线形和交通流状态等道路安全影响因素,进一步分析驾驶员角色转变导致的驾驶主体差异性,作为安全分析的前提条件。考虑到自动驾驶系统和驾驶员的显著差异,分析传统驾驶道路安全评价方法局限性,修正停车视距、辅助驾驶员工作负荷量、横断面宽度和交通设施等现有道路指标,提出将路面特征作为自动驾驶识别能力的衡量标准之一,并验证路面抗滑性指标和路面污染度指标的对应关系。基于故障树分析方法全面梳理可能导致交通事故的指标,选取侧翻、侧滑、视距不良、颠簸和拥堵五个场景,定量评定曲线半径、视距、加速度和自动驾驶车辆市场占有率对混行公路交通流稳定性的可靠性;并采用蒙特卡洛模拟法计算对应设计指标的失效概率,提出用于混行公路的安全评价方法。最后,基于贵州省某省道K55+806～K57+700和K7+005～K10+650路段实例,评价不同道路的自动驾驶车辆和常规车辆混行可行性和安全性,并结合历史事故数据分析本研究成果的可行性,对不适合路段的交通设施提出改善建议。