摘要：考虑当前车路云一体化的发展趋势，人工驾驶车辆（HDV）和智能网联自动驾驶车辆（CAV）构成的人机混驾交通流将是未来交通的主要组成方式。为探索偶发事故下CAV类人行驶策略以及感知信息能力对人机混驾交通流的影响机理，改进KKW(Kerner-Klenov-Wolf)模型框架下的元胞自动机规则，引入考虑CAV类人行驶策略的同步因子，针对不同跟驰模式构建HDV和CAV跟驰规则；基于事故场景车辆换道需求，构建考虑中间车道选择意愿的HDV和CAV多车道自由换道策略，建立考虑换道压力的CAV强制换道规则，分析不同换道压力参数的敏感性；经过数值模拟仿真，分析不同交通量、CAV渗透率、CAV事故信息感知范围、CAV类人行驶策略对人机混驾交通流的影响。研究结果表明：CAV的增加可以有效缓解偶发事故后交通流的拥堵，限制拥堵时空范围，且CAV渗透率由0增加到1时，低交通量的平均速度和平均流量分别提高11.74%和6.32%，提升程度低于中、高交通量；在渗透率大于0.4的中、高交通量情形下，随着CAV事故信息感知范围的增加，合流区的拥堵空间逐渐分散，交通效率得到提高；CAV类人行驶策略由激进型过渡到保守型的过程中，人机混驾交通流的流量逐渐降低，排队缓行范围扩大，交通拥堵逐渐恶化，且随着时间的推移，各车道速度波动趋势逐渐趋同。
