研究表明,由于车辆队列行驶模式可以有效提高道路通行能力、缓解交通拥堵和减少环境污染。因此,车辆队列行驶模式被视为解决上述交通问题的有效方式之一。而由于传统交通系统中车与车、车与道路之间是相互独立且无信息交互的,并且感知环境的方式仅为通过驾驶员视角或在此基础上加以传感器检测作为辅助手段,导致车辆获取信息的能力有限,尚不能有效地实现在复杂交通环境中的队列控制。在车联网环境下,车辆由于配备有通信功能的车载设备,配合道路边布设的路侧设备,则在通信范围内可以与周围车辆和路侧设备进行信息交互,以全面的感知周围交通环境,从而为实现复杂的交通场景中的车辆队列控制提供了有利的条件。为此,研究车联网环境下的车辆队列控制,具有重要的理论和实际意义,可为未来智能网联交通系统的规模化发展和决策提供理论和实验依据。本文主要围绕车联网环境下车辆队列控制展开研究,具体内容包括:针对单个车辆队列,一方面,考虑初始状态、通信延时和通信拓扑结构的影响,提出无时变领导者情况下的单个车辆队列控制算法;另一方面,针对时变领导者的情况,提出考虑通信拓扑类型的单个车辆队列控制算法。最后,在上述单个车辆队列的研究基础上,考虑多个车辆队列的协同控制问题,提出基于群一致性的车辆队列控制算法,并通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行验证。论文的主要工作包括:1.针对无时变领导者情况,提出同时考虑纵向间距和侧向间距的单个车辆队列一致性控制算法现有关于车辆队列控制的研究主要集中于仅考虑车辆纵向间距的一致性控制算法设计,且未考虑车辆在运行过程中应受到行驶方向和非负速度的双重约束。针对该问题,本文借鉴Leader-Follower方法,应用多智能体理论,提出了一种同时考虑车辆纵向间距和侧向间距的影响,设计了基于一致性的单个车辆队列控制算法。进而,利用Lyapunov方法,对该算法进行稳定性和一致性分析,实现车辆队列中车辆速度和车辆间距的一致性。此外,进一步研究了初始状态(如初始位置)、通信延时(如异质延时)和通信拓扑结构(如双向-领导者拓扑)等因素对车辆队列控制的影响。最后,通过数值仿真实验,验证该算法的有效性。2.针对时变领导者情况,提出了考虑拓扑结构类型的单个车辆队列有限时间一致性控制算法在上述1考虑无时变领导者的队列控制基础上,进一步研究时变领导者的队列控制问题。针对该问题,考虑不同通信拓扑结构类型(如固定拓扑和切换拓扑)的影响,设计基于有限时间一致性的车辆队列控制算法。进而,利用Lyapunov方法和LaSalle不变原理,对控制算法进行稳定性和一致性分析,实现车辆队列中车辆速度和车辆间距的有限时间一致性。此外,通过鲁棒性和收敛性两个指标来分析领导者状态和通信拓扑类型因素对车辆队列控制的影响。最后,通过数值仿真实验,验证该算法的有效性。3.针对多个车辆队列,提出了基于群一致性的多个车辆队列协同控制算法现有关于车辆队列控制研究较多关注单个车辆队列的控制性能,而较少涉及多个车辆队列的协同控制。针对该问题,在上述1和2中单个车辆队列控制研究的基础上,进一步研究多个车辆队列协同控制问题。通过考虑队列中车辆之间的作用关系以及考虑队列间车辆的相互影响,借鉴群体智能的思想,设计基于群一致性的多个车辆队列控制算法。进而利用Routh稳定理论和Lyapunov方法,对该算法进行稳定性和一致性分析,既保证队列中车辆状态的局部一致性,又保证队列间车辆状态的群一致性;最后,基于所设计的群一致性控制算法,实现串行和并行两种协同驾驶模式,并通过道路的吞吐量指标来分析两种协同驾驶模式对道路通行能力的影响。