当前,国内汽车工业发展迅速,汽车保有量快速增加,道路交通安全形势愈发严峻。随着车联网技术的发展,特别是车联网中V2V技术的研究深入,为提高车辆行驶安全性奠定了坚实的基础。V2V技术是一种智能网联技术,运用该技术可以监测交通行驶过程中其他车辆的速度、位置等对驾驶员无法开放的隐藏数据,同时根据所设计的主动避撞策略能够自动提醒驾驶员道路前方发生的碰撞危险,也可主动控制车辆采取相应措施减少车辆行驶危险情况的发生。本文以预测控制理论和力学理论为基础,将V2V技术作为车辆状态信息获取条件,设计了两种多车协同主动避撞策略,借助于Matlab/Simulink和CarSim联合仿真平台,对所设计的主动避撞策略在提高交通流安全性机理进行了理论和数值分析。首先,运用分块建模思想,对车辆纵向行驶受力进行分析推导,建立车辆纵向动力学模型和逆动力学模型,包括逆发动机模型和逆制动系统模型。通过Matlab/Simulink和CarSim联合仿真环境对所建模型进行精度检验,为后续多车纵向协同避撞系统控制量转换提供条件。然后,对V2V技术进行详细介绍,并对多车纵向协同避撞系统进行分析,提出了队列耦合组概念。以耦合组为研究对象,引入相对动能密度指标来衡量碰撞风险,并从运动学角度和能量角度对该指标进行合理性分析,基于模型预测控制理论,以耦合组中多车总相对动能密度最小为优化目标,建立多车纵向协同避撞策略。同时,运用阻抗理论对耦合组中多车进行受力分析,考虑驾乘人员舒适性和道路利用率设计了多车阻抗参考模型,以该模型为基础设计了基于阻抗法的多车纵向协同避撞策略。最后,选用Matlab/Simulink和CarSim联合仿真平台,针对车辆耦合组中头车紧急制动工况,在不同车辆初始速度和间距下对所建车辆模型和多车协同避撞策略有效性进行检验。搭建GM跟驰模型,将所建避撞策略仿真结果与GM跟驰模型仿真结果进行对比与分析。同时,基于LabVIEW和线控理论建立多车协同避撞半实物仿真平台,对平台所涉及的传感器、控制器和执行器进行介绍。仿真分析结果表明:GM跟驰模型由于驾驶员自然反应时间的限制避撞效果最差;总相对动能密度法避撞成功率最高,但停车后车间距较大,驾乘人员舒适性较差;阻抗法控制下车辆停车间距较均衡,车辆能充分利用车间距制动,驾乘人员舒适性较优。