智能网联车辆队列通过车辆间的信息交互,以期望的间距及速度协同高效地运行,能够有效提升交通容量和安全性,减少油耗与环境污染。然而,车-车通信、车-路通信受带宽限制及信道拥塞等因素的制约,难免产生通信时延,导致车辆队列的控制性能减弱,甚至会造成系统不稳定,严重影响行驶安全。因此,本文研究通信时延下智能网联车辆队列的稳定性,提出了几种新型Lyapunov函数,提升了稳定性分析的效率,获得了更为准确的时延上界,并开展了实时仿真验证,主要研究工作和成果包括:(1)定常通信时延下智能网联车辆队列的稳定性分析。首先,根据车辆的动力学特性,建立了智能网联车辆队列模型,并设计了基于一致性的分布式控制器。其次,为快速给出车辆队列稳定的时延上界,设计了一种Lyapunov-Razumikhin函数,简单高效地获得了车队稳定的充分条件。进一步,为得到车队稳定的精确上界,提出了一种新型Lyapunov矩阵函数,设计了离散型完全Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了车队稳定的充分必要条件。最后,通过Matlab仿真验证了上述两种定常时延下车队稳定性分析算法的有效性。(2)时变通信时延下智能网联车辆队列的稳定性分析。首先,针对通信时延的时变特性,设计了智能网联车辆队列的分布式控制器。其次,构造了一种新型LyapunovKrasovskii泛函,给出了时变时延下车队稳定的条件判据。与其它文献中构造的Lyapunov-Krasovskii泛函进相比,所提出的稳定性分析算法获得的时延上界保守性更低。最后,通过Matlab仿真验证了所提出稳定性分析判据与算法的有效性。(3)基于PLEXE平台,开展了智能网联车辆队列实时仿真验证。首先,对PLEXE仿真平台进行二次开发,构建车辆队列控制的“三元素”框架,将车辆动力学模型、通讯拓扑结构、控制器嵌入PLEXE的SUMO模块中,实现智能网联车辆队列实景仿真。其次,以研究内容(1)的条件为基础,进行了定常时延下的PLEXE实时仿真验证,其仿真结果与理论推导、数值仿真结果相吻合。最后,以研究内容(2)的条件为基础,进行了时变时延下的PLEXE实时仿真,验证了所提稳定性判据与控制算法的可行性与适用性。