车路协同是智能交通技术发展的重要方向。研究车路协同系统的目的是通过出行者、智能车载单元和智能路侧单元之间实时、高效和双向的信息交互,有效地提升道路交通系统的安全性和通行效率,改善交通环境,增加出行的舒适度。对车路协同系统进行评估验证,就是对车路协同系统的技术可行性、经济效益、社会和环境影响做出评价,为车路协同系统的可行性研究、方案比选、实施效果分析以及系统优化整合提供科学的依据。论文重点研究车路协同系统的评估验证方法。在总结了车路协同系统、仿真方法以及验证方法的基础上,分析了层次分析法、模糊综合评判法、数据包络分析法、人工神经网络评价法、灰色综合评价法等多种现代综合评价方法的优缺点,结合车路协同系统评价指标的特点,提出了基于灰色关联度分析法GRAP (Grey Relational Analysis Process)与层次分析法AHP (Analytic Hierarchy Process)集成的评估体系模型,实现对车路协同系统的评估验证。对确定评价对象、明确评价目标、组织评价小组、确定指标体系、分配指标权重、建立评价模型和评价结果分析等系统评估过程涉及到的方法进行了详细地介绍。论文研究基于高层体系结构HLA (High Level Architecture)构建仿真联邦的方法,搭建了车路协同系统仿真平台。为了实现对车路协同系统的评估验证,在研究了联邦成员仿真流程的基础上,构建车路协同系统验证评估联邦成员加入仿真联邦参与仿真。验证评估联邦成员订购交通仿真联邦成员发布的车辆状态、道路状态、路网状态、路侧状态、小区状态以及场景状态等交通状态信息,并将其存入MySQL数据库。在仿真结束之后,利用多指标综合评价的方法对车路协同系统进行评估验证。论文对车路协同系统进行了实例仿真测试,在宏观和微观两个层面对车路协同系统的性能及其功能进行了评估验证。宏观层次包括对路网、路段、交叉口等交通元素的交通状况进行性能评估；微观层次包括对车辆运行及场景的执行状况进行功能验证。验证结果表明,车路协同系统可以最佳限度地调整道路运行状态,保障人、车、路的协调统一,在提高运输效率的同时,保障交通安全、改善环境质量、提高能源利用率。论文研究表明,基于灰色关联分析与层次分析法集成的多层次灰色关联分析模型分别涵盖了两种评价方法的优点,可以很好地实现对车路协同系统的功能及其性能进行评估验证。