【目的】传统车道线仿真模型存在三个核心问题：轨迹空间覆盖率低（<15%）无法表征无信号交叉口车辆的二维自由运动，交互行为简化使得基于规则的逻辑难以刻画复杂多对象动态博弈，以及安全指标评估受限难以精确计算冲突后时间(PET)、碰撞时间(TTC)等二维空间冲突指标。针对上述问题，本文提出一种基于深度离散网格的高精度二维交通仿真方法。【方法】本文创新性地提出三项关键技术：深度离散网格框架采用0.2 m高精度栅格，设计四层级数据结构（路网静态层、动态信息层、栅格坐标层、占用信息层），实现精确的车辆几何表征与高效碰撞检测；优先权传递性剪枝算法利用优先权关系的传递性，将多车交互计算复杂度从O(n!)降至O((n/2)!)；"预测-决策-规划"三层可解释行为模型采用多元Logistic回归结合LIME可解释性分析进行决策建模，量化各影响因素贡献度。使用inD无人机数据集进行验证。【结果】本方法的轨迹空间覆盖率达96.49%，较VISSIM(13.50%)提升82.99个百分点；自由转向场景平均误差0.11 m，交互场景0.34 m；决策模型准确率94.44%；PET均值3.12 s与实测2.48 s