将编队问题转化为跟随车和领航车保持一个特定的相对距离和角度行驶的问题 . 所以 ， 采用固定车辆间距跟随策略 ，时变相对距离，时变相对角度， 用它去控制两车之间的距离 ， 考虑了车辆之间的距离和车辆的速度有关 ， 且车辆和道路以及道路和两旁设施之间也能够互相感知和通信 [1]. 在 CVIS 下 ， 应用滑模变结构控制方法得到了关于车辆间距误差的车辆纵向跟随系统数学模型 . 然后利用非线性关联大系统的稳定性判定条件来设计控制参数 ， 对一类无限维非线性关联系统的稳定性进行研究 . 仿真结果表明设计的车辆纵向跟随控制律能使车辆速度误差和间距误差具有较快的收敛速度 [12]. Xuan 和 Lu 在系统中每个元素只能获得相对局部信息的条件下提出了一个车辆跟随控制方法 . 并且为了增加车辆跟随系统的可扩展性 ， 将考虑使用滤波方法或者加入抗干扰的控制算法对领航车车速传感器检测的速度中带有的噪声进行处理 . 作者简介 张立威 北京交通大学研究生 .2011 年于北京石油化工学院获得学士学位 . 主要研究方向为无人车编队系统控制和优化 .E-mail:[email protected] 王剑 北京交通大学教授 .2007 年于北京交通大学获得博士学位 . 主要研究方向为列车运行控制及卫星导航在铁路领域的理论研究、技术创新 .E-mail:[email protected] 李润梅 北京交通大学副教授 .2005 年于中国科学院自动化研究所获得博士学位 . 主要研究方向为智能车路协同系统 ， 44(11): 2031-2040. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170106 LI Run-Mei， 弯曲的道路以及颠簸的道路等 ， 主要是车辆速度和间距的控制 . Nouveliere 等使用一个二阶滑模技术去控制实验车辆的纵向行驶 ， 用 Barbalat 引理从理论上证明了跟踪误差渐近收敛 . 使用 Matlab 仿真软件对两无人车的跟随行驶进行仿真 ， 而且跟踪误差能够很快地渐近收敛到 0.