跟驰理论作为交通流理论的微观部分,它不仅是现代交通技术的理论基石,更是今后智能交通发展的基础。跟驰模型在交通仿真和交通控制等方面业已取得了许多重要应用成果,但仍无法很好体现车辆间的异质特性,为此需要我们对其进行进一步的研究。本文通过对全速度差跟驰模型中优化速度函数的修正,提出了考虑驾驶员和车型特征的跟驰模型,并针对该跟驰模型设计了两种交通流控制方法。首先,针对现实跟车场景中跟车间距呈现的多样化,本文从驾驶员跟车间距偏好、车身长度和跟车形式三个方面,分析了它们对跟车间距和车流的影响。为了更好的描述跟车间距各异这一现象,在经典全速度差跟驰模型的基础上,本文通过将车头时距系数引入优化速度函数,来反映驾驶员跟车间距偏好;通过将跟车形式系数引入优化速度函数,来体现车型特征对跟车间距的影响,提出了考虑驾驶员和车型特征的改进跟驰模型。应用相关控制理论分析了交通系统的线性稳定性,并对系统的lyapunov稳定进行了证明。其次,车辆通讯技术为缓解交通拥堵提供了有力技术支撑,通过利用车辆间的通讯技术,跟随车辆可以获得更多前车的状态信息。本文将加速度差(前后车辆的前一时刻加速度差)信息和间距差(实际跟车间距与可变安全间距之差)信息作为系统的反馈控制信息。从控制理论角度出发分析了反馈控制系统的结构,并应用速度传递函数给出了交通流的稳定性判据。同时,为了进一步缓解交通拥堵,提高交通流的平顺性和稳定性。从滑模变结构控制角度出发,以期望间距与实际跟车间距之差构建了基于改进跟驰模型的交通系统的滑模控制器,并运用lyapunov理论证明了控制系统是线性稳定性。最后,本文应用MATLAB仿真进一步验证了改进跟驰模型的稳定性和控制方法的优越性。改进跟驰模型的典型跟车场景仿真结果表明:改进模型能更好地反映跟车间距各异这一现象;基于改进跟驰模型的交通系统反馈控制和滑模控制的仿真结果说明,两种控制方法都能有效地缓解交通拥堵,且滑模控制方法对交通拥堵的缓解效果最为明显。