列车全自动驾驶技术凭借其安全、灵活、经济以及高服务质量的特点正成为未来城市轨道交通列车驾驶控制技术发展的方向。列车自动驾驶系统的一个重要性能指标是精确停车,该性能指标要求自动驾驶精确控制算法能够确保列车在任何条件下都能实现精确停车,该功能的实现不仅方便了旅客上下车,同时也保证了行车效率,因此该算法的研究有其特有的现实意义。另外,列车经历长时间连续运行,其载荷条件和运行环境会随时间变化,这使得列车出现故障的可能性较高。随着控制系统变得越来越复杂,而实际的应用对系统的可靠性和可维护性的要求越来越高,也需要它们具备检错和容错的能力,以便在较长一段时间维持正常的运作。因此开展对列车驾驶故障检测和容错控制技术的研究具有重大和深远的意义。本文基于列车运行控制的实际应用需求,介绍了众多学者在故障检测和容错控制领域所进行了持续深入的研究及所取得了重要的成就。这些成就为研究具有检错和容错能力的列车自动驾驶控制算法奠定了理论基础。本文基于已提出的城市轨道列车制动模型,采用U1O算法对列车的传感器故障进行监测,通过阈值判断大小的方法来判断列车传感器是否发生故障,解决了在列车测量条件复杂的环境下的故障诊断问题。本文研究了列车运行过程中的性能监测的问题,采用检测滤波器的方法对列车的制动率变化进行了实时监测,同时还尝试了自适应控制参数估计和IMM模型估计的设计方法,并给出相应的对比分析结果。基于上面所描述的模块提供的检测信息,本文最后提出了基于模型参考滑模控制的列车精确停车容错控制算法。该控制算法根据目标停车点和停车阶段开始前的列车速度,通过参考模型生成目标曲线,解决了目标曲线生成的问题；并通过跟踪目标曲线完成停车。利用变结构控制的强鲁棒性很好地克服列车参数(传输延时、相应时间、制动率)变化对列车运行的影响。同时,该控制算法还可以灵活地根据故障检测的结果快速地调整参考模型以保证列车运行性能维持一致。实验室仿真试验全面地检验和体现了所提出性能检测与控制算法的有效性,在仿真过程中,即使考虑了许多苛刻的条件,但仿真结果仍然表明所提出的算法非常有效。理论分析和实验室仿真都表明了本文所提出的算法具有优越性。本文的研究成果对列车全自动驾驶系统的进一步研究具有重要意义。