随着汽车数量的逐渐增加,智能交通的发展成为缓解道路拥堵、减少交通事故、降低环境污染的一种途径,其中车辆队列控制能够提升公路系统运行效率以及安全性。但是车辆在行驶过程中会遭受到风速,参数不确定性,空气阻力等扰动的影响,以及受限于车辆本身的物理特性,执行器和传感器等器件在工程实际应用时不可避免会因老化,损坏等问题产生故障,上述因素给车辆队列控制带来了一定的挑战。因此,根据车辆队列遭受到的不同外界条件,如何实现车辆队列的稳定性控制尤为重要。本论文的主要工作如下:第一,针对受到外部干扰的车辆队列,建立特定的车辆队列模型。考虑车辆动力学的不确定性以及车辆状态测量的复杂性等问题对车辆队列性能的影响,设计扩张状态观测器对车辆系统的状态和外部干扰进行估计。结合扩张状态观测器的状态估计信息,设计不依赖精确数学模型的车辆队列分布式滑模控制器,保证了车辆队列的稳定性和车队各个车辆在有限时间内的稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的有效性。第二,针对参数不确定性,包含偏执故障和部分功率损失故障在内不同类型的执行器故障以及外在扰动影响下的车辆队列,建立适应该条件的二阶车辆队列控制模型,提出了一种高精度、低抖动和快速收敛的有限时间精确扰动观测器用来实时估计并补偿不确定性和执行器故障对车辆队列的影响。基于固定时间间隔的跟驰策略,针对异构车辆队列系统设计了递归滑模控制算法,并通过建立的李雅普诺夫函数证明了车辆队列的稳定性和单独车辆的稳定性。第三,考虑更为实用的车辆队列控制模型,针对存在执行器故障、不确定参数和复杂未知干扰等情况下的三阶车辆模型,设计了扩张状态观测器来估计和补偿复杂环境下的干扰和执行器故障。基于改进的固定时间间隔策略,设计了双层自适应超螺旋积分滑模容错控制器使车辆队列系统能够在有限时间内达到稳定状态,该算法克服了滑模抖动以及超螺旋滑模算法中增益过估计对车辆队列的影响。通过建立李雅普诺夫函数证明了所提出的控制方案对互联车辆队列系统的有效性。