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道路车流密度的增大增进了行驶车辆之间的协同作用关系,在形如弯道、斜坡道路、螺旋道路等复杂交通场景下,由于受到道路条件的影响,车与车之间的协同关系比在平面道路表现的更加复杂。通常我们对行驶的车辆建立车车协同模型,通过分析模型的稳定性来掌握车车协同系统的关系。此外,随着道路交通系统和信息技术的完善,车辆协同行驶系统将是一个信息物理融合系统。因此,在螺旋道路的交通场景下,基于交通信息物理系统(T-CPS)方法研究车辆协同系统的稳定性,有利于进一步揭示复杂道路交通系统的运行规律。为此,本论文针对车辆行驶在螺旋道路场景下,建立车车协同行驶模型,从交通信息物理系统的视角,运用线性稳定性分析、非线性稳定性分析以及Lyapunov函数稳定性分析等多种稳定性分析方法,结合数值模拟仿真手段,重点研究了弯道场景下的车速不确定性、斜坡道路场景下驾驶员的激进与保守特性以及螺旋道路倾斜角等因素对车辆协同系统稳定性的影响。具体研究内容主要包括以下几个方面:(1)在弯道场景下提出了一种考虑前车车速不确定的车车协同行驶模型,分析模型的线性稳定性,研究了前车车速不确定性因素对车辆协同行驶稳定性的影响。(2)在斜坡道路场景下考虑驾驶员激进与保守特性对交通流稳定性的影响,建立了斜坡道路下的车车协同行驶模型,研究了模型的线性稳定性,并运用非线性稳定性方法研究了模型在稳定区域、不稳定区域密度波的非线性特性。(3)针对螺旋道路场景,考虑弯道和斜坡道路特征因素,建立了一个螺旋道路下的车车协同行驶模型。并运用Lyapunov函数稳定性分析方法分析了模型的线性稳定性,得到了模型的线性稳定性条件。综上所述,论文分别在弯道、斜坡和螺旋道路场景下,从交通信息物理系统的角度分别建立了前车车速不确定性、驾驶员激进与保守特性、交通特征等因素的车辆协同系统模型,并运用线性稳定性方法和非线性稳定性方法分析了模型的稳定性特征,研究了这些因素对车车协同系统稳定性的影响。所得的研究成果不仅丰富了复杂交通场景下的车车协同系统理论内容,也可为研究交通信息物理系统视角下的车车协同系统提供理论指导。