随着我国的国民经济生活水平和科学信息技术的发展,人们对于驾驶车辆的要求不再满足于方便出行的代步工具,智能化的自动驾驶汽车逐渐成为人们对于车辆的新要求。在现有的自动驾驶的研究中,没有将无人驾驶车辆置于真正的交通流中去探讨,无法提高自动驾驶汽车的安全性,并减少道路拥堵。因此,进一步深入开展自动驾驶汽车跟随模型及控制技术的研究,具备了重要的理论意义和实际价值。本文以最优速度模型为模型基础,结合自动控制原理对车辆跟驰进行优化控制。首先,在跟驰模型方面,本文引入自动驾驶条件下的最优速度模型,并在已有的比例微分和速度反馈控制策略的基础上,将前馈控制策略引入无人驾驶车辆交通流的控制中,运用劳斯判据以及小增益定理得到交通流稳定性条件。通过计算机数值仿真,证实引入速度反馈、比例微分控制器和前馈控制器均可有效的提升交通流系统的稳定性。若将三种控制器结合起来形成混合补偿控制器,则无人驾驶车辆在交通流中既能获得很好的稳定性,面对扰动时,又能快速的恢复稳定。其次,将现代控制理论的状态分析法及状态反馈反馈策略运用到自动驾驶车辆交通流系统的控制当中,进步一分析跟驰控制系统内部变量之间的相互作用。在对系统内部变量分析的基础上设计状态反馈控制器,得到改进后的传递函数以及动力学方程。通过仿真分析发现,状态反馈控制策略对交通流系统有很好的控制作用,能够有效的提升交通流系统的稳定性,使自动驾驶车辆获得更稳定的跟驰效果。然后,引入了更加先进的内模控制方法,设计了基于内模控制方法的PID控制器,通过MATLAB仿真实验,发现引入内模控制器可以有效的提高交通流的稳定性。在此基础上,引入最大敏感度的概念,基于最大敏感度对内模PID控制器进行了整定,得到了兼顾系统鲁棒性和稳定性的内模PID控制器,提高了自动驾驶车辆跟驰行进过程中的抗干扰能力。最后,对本文创新点进行总结,并且列举了自己目前还存在的不足之处以及针对今后仍然有必要继续努力和完善的相关工作。综上所述,本论文将无人驾驶车辆与跟驰理论相结合,运用控制理论中的控制方法,设计控制器提升了车辆跟驰系统的稳定性,改善了自动驾驶车辆的跟驰效果,为提高自动驾驶车辆的稳定安全性提供了一种新方法。