交通阻塞和拥堵问题其本质是系统失稳导致的。缓解交通拥堵就是要探索如何改进交通系统的稳定性和提高抗干扰能力。因此,交通流稳定问题在科学认知交通拥堵事件生成机理,准确预测其特征和演化路径方面占有核心基础地位。从系统的观点,交通拥堵导致的根本原因是由于交通系统中各要素未能实现充分的协调与优化,车流运行产生扰动且不能在扰动下保持自稳定能力所致。因此要从根本上解决交通拥堵问题,其关键是要寻求一种能实现信息系统和物理系统深度融合与协作的理论。信息物理融合系统(cyber physical system,CPS)的出现为上述问题的解决提供了新途径。信息物理融合引入到交通系统后,在信息空间中由传输网络通信带来的传输时延和丢包等不可靠性因素将不可避免和忽略。由于信息空间和物理空间深度融合的原因,交通信息空间的这些不可靠因素必然会映射到物理世界,作用于实际物理对象或过程,导致包括车车协同在内的车流产生不稳定和振荡。由此可见,对于车车协同运行这类对控制品质和稳定性要求高的系统来说,不能忽视上述影响。然而,遗憾的是现有车车关系刻画模型建立的多是物理模型,尚未深入对等考虑物理及信息二元之间的密切关系。这导致现有车车协同模型及其稳定性研究成果难以刻画信息空间传输不可靠因素带来的冲击效应。基于此背景,本文在借鉴现有交通流理论研究成果的基础上,围绕车车协同的稳定性问题,从信息物理融合的角度,重点研究信息空间传输不可靠性因素(时延和丢包)对车车协同物理过程稳定性的影响,并采用理论分析和数值仿真手段,探索伴随稳定性变化的各种非线性现象。论文的主要工作如下:①考虑多前车平均速度信息,构建了CPS下车车协同行驶模型。在此基础上,获得了多前车信息可靠性对车车协同稳定性的影响规律。基于CPS信息的应用,考虑多前车的平均速度信息对跟随车操控稳定性的影响,提出了新的车车协同行驶模型。运用线性稳定性分析获得了模型的线性稳定性判据。运用非线性分析手段,导出了刻画临界点附近交通阻塞传播规律的m Kd V方程,数值仿真和理论分析结果一致表明:多前车平均速度信息对车流稳定性具有显著改善作用。在此基础上,引入多前车信息可靠性度量参数,研究了多前车信息可靠度对车车协同的稳定效应,结果表明:在同一CPS传输可靠程度下,车流的稳定性随着多前车数量的增加而逐渐增加;当多前车数量固定时,交通系统的平均速度随着CPS传输可靠程度的增加而逐渐提高。②针对带超车情形的车车协同行驶场景,考虑CPS中网络时延对其稳定性的影影响,提出带时滞的流量差格子模型,获得模型的线性稳定性判据及不稳定区域交通阻塞的非线性特征。针对具有超车情形的Nagatani格子流体力学模型没有涉及实际交通中的流量差效应,提出有超车情形的流量差格子模型。研究结果表明:流量差效应对车流稳定性及其非线性特性具有不可忽视的影响。在此基础上,进一步考虑CPS中网络时延对车车协同行驶车流稳定性的影响,提出了有超车情形下的时滞流量差格子模型。获得了模型的稳定性判据和临界点附近交通阻塞传播演化规律。研究结果表明,车流稳定性随着CPS网络时延的增加而逐渐降低。对于不稳定区域车流,当超车通过率较小时,不稳定车流以m Kd V方程描述的扭结-反扭结波形式传播;当超车通过率较大时,相空间的不稳定区域可进一步划分为密度波特征区域和混沌特征区域。在密度波特征区域,失稳车流以周期行为演化,而混沌特征区域失稳车流展现出无序震荡的混沌行为。③针对两车道系统的车车协同场景,提出了考虑最优流量差估计信息的车车协同行驶模型,在此基础上,揭示了CPS中传输可靠性对宏观车流稳定性的影响规律。基于Nagatani格子流体力学模型思想,考虑最优流量差估计效应对宏观车流的影响,构建了新的两车道车车协同行驶模型。在此基础上,获得了两车道系统车流的稳定条件及描述交通阻塞演化规律的密度波方程。研究结果表明:两车道间的换道效应和最优流量差估计信息协同作用可有效增强车流的稳定性。引入概率参数表征了CPS的传输可靠性,并引入各路段车流密度分布均方差统计量,作为CPS传输可靠性下车流稳定性的衡量指标。研究结果表明,无论是否允许车辆换道,两车道系统的车流稳定性均随着CPS传输可靠性的增加而提高。④基于CPS信息的应用,提出了计及驾驶员预估效应的前后车协同模型,在此基础上,揭示了前后车协同稳定性与车流能耗间的关联关系。引入CPS系统采集的驾驶员预估信息,基于全速度差跟驰模型,提出了考虑驾驶员预估效应的前后车协同模型。运用线性稳定性定理获得了模型的稳定性判据,结果表明,驾驶员预估效应下的前后车协同能显著提高车流稳定性,降低交通系统能耗。在此基础上,通过耦合车辆能耗公式,系统研究了前后车协同稳定性与单车能量耗散和道路整体能量耗散的关联关系。研究结果表明,车流稳定性与能耗在时空演化过程中均展现出复杂临界相变现象,且他们的相变过程具有显著映射关系。综上所述,本文从信息物理融合的角度建立了面向CPS的车车协同模型。在此基础上,揭示了信息空间中传输不可靠性问题对车车协同物理过程稳定性的影响规律。研究成果可望为CPS环境下车车协同行驶稳定性的系统认知提供支撑,为自动驾驶控制策略的设计提供一定的借鉴作用。