随着智慧城市和智能交通地不断建设和发展,自动驾驶车辆将成为交通领域的必然产物,其市场化应用有望提升交通安全,交通效率甚至社会效率。现有关于自动驾驶车辆的研究多聚焦在自动驾驶技术方面。事实上,自动驾驶车辆还处于测评阶段,而且我国道路交通环境复杂、人车流密集,暂没有可靠的数据支持自动驾驶车辆比人工驾驶更安全的概念,因此作为道路中最脆弱又重要的使用者行人来说,其对自动驾驶车辆的接受度不明朗。针对自动驾驶环境下的行人行为和行人接受度的不足,本文以行人为研究对象展开其对自动驾驶接受度及提升方法分析的研究。首先在原计划行为理论（Theory of Planned Behavior,TPB）和车辆技术接受度模型（Car Technology Acceptance Model,CTAM）研究以及现有研究综述基础上,对TPB理论和CTAM模型进行改进。并将两模型结合,引入车型设计和出行方式选择对行为意向的影响,共同探讨影响行人对自动驾驶车辆接受度的关键因素。基于模型设计问卷量表,从个人属性、行人行为、行人技术接受以及两种模型结合这四方面对行人展开随机调查,共收集1160份有效问卷,并采用描述性统计和信效度检验对调查样实证分析。其次,基于TPB理论和CTAM模型优化与结合的行人关于自动驾驶车辆接受度模型采用有序Logit模型分析。将个人属性变量、行人行为变量、车辆技术接受变量以及两种模型结合相关变量整合到有序Logit模型中,筛选出行人对自动驾驶车辆接受度的关键影响因素。结果验证了TPB理论和CTAM模型的优化与结合的适用性,并根据模型标定结果进行了影响因素分析。最后,基于所得行人对自动驾驶车辆接受度的影响因素进行了提升分析。本文依次对基于二项logit模型的行人过街风险意图敏感性分析、基于二阶聚类分析的行人技术喜好分析以及基于TPB理论和CTAM模型结合的行人需求差异性分析,并通过各模型验证指标验证了所建模型的拟合度较高。并根据所得因素深入分析和观测变量之间的对比,提出行人对自动驾驶车辆接受度提升意见和改善措施。分别从行人行为和行人技术喜好的角度增强了对自动驾驶车辆接受意向的理解,并通过影响因素深入分析多角度提出针对性对策。研究结论具有一定的改进理论和数据支持,为实现自动驾驶车辆市场化应用与管理提供可参考的价值。