自动驾驶汽车是智能交通和智慧城市的重要组成部分,但是由于传感器可靠性不稳定、控制系统漏洞等原因,导致自动驾驶技术商用为时尚早,这也就催化了辅助驾驶系统的发展,其中最受青睐的就是协同自适应巡航控制系统。本文将基于自适应巡航控制系统和协同自适应巡航控制系统建立环形道路仿真平台来研究对交通流运行状况的影响,然后从多车多状态信息的角度对协同自适应巡航控制系统进行详细的改进设计,最后对该协同自适应巡航控制策略进行软件在环测试分析。首先,基于速度模式和距离模式设计了自适应巡航控制系统（ACC）,通过领头车辆与跟随车辆的速度和车间距离变化验证了其有效性;并搭建了模仿人类驾驶行为的智能驾驶员模型（IDM）;利用建立的环形道路仿真平台,引入两个车辆控制类型向量,通过研究100%IDM、50%IDM和50%ACC、100%ACC比例下交通流的平均速度和车间距离变化趋势发现,自适应巡航控制车辆数量的增加使得速度和车间距离的振荡明显减小,证明了自适应巡航控制系统能够有效改善交通流运行状况。然后,基于车辆运动学模型和车辆动力学模型设计了速度表征和驱动力表征的协同自适应巡航控制系统（CACC）,并借助李雅普诺夫第二法对该控制系统的稳定性进行了验证;然后同样在环形道路仿真平台上引入两个表征控制类型的向量来研究0%CACC-100%CACC比例下交通流的运行状况,通过交通流基本图模型分析发现协同自适应巡航控制车辆比例的增加有助于整个车队平均速度、最大交通流量和临界交通流密度的显著提高,证明协同式自适应巡航控制系统能够有效提高交通流的通行能力和道路占有率。最后,基于前后两车与目标车辆的车间距离、相对速度和加速度等状态信息设计了改进线性二次型最优控制的协同自适应巡航控制系统,通过上层控制系统的改进固定车头时距策略和下层控制系统的车辆逆向动力学系统模型对协同自适应巡航控制策略进行详细的设计,借助Simulink与Carsim的联合仿真平台对定速巡航工况、稳定跟车工况、走停工况、换道切出工况和换道切入工况进行了软件在环测试验证,证明了改进协同自适应巡航控制策略使得车队能够适应多种工况的变化,很好的满足跟踪性能指标和舒适性能指标。