1.一种基于最优速度的车辆跟驰模型及其安全性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于交通场景中的的车辆和驾驶员信息，构建最优速度模型；

步骤2：引入车头时距确定最优速度模型的临界情况，分析得到跟驰模型的加速度受限条件；

步骤3：对跟驰模型进行稳定性分析，得到跟驰模型的稳定条件；

步骤4：将所得到的稳定的跟驰模型与其他跟驰模型进行对比，验证模型的拟合精度；

步骤5：仿真模拟三个典型的交通场景：车队启动过程、车队停止过程和车队匀速过程，验证跟驰模型安全性；

其中，所述步骤1中最优速度模型为：

an+1(t)＝α{V[ΔXn(t)‑vn+1(t)]}其中，t为时间，ΔXn(t)为车间距，α为驾驶员敏感系数；V为优化速度函数vn+1(t)表示第n+1辆车的速度，an+1表示第n+1辆车的加速度；

其中，车间距ΔXn(t)计算方法如下：

ΔXn(t)＝xn(t)‑xn+1(t)

式中，xn(t)与xn+1(t)分别表示在t时刻引导车距和跟驰的位置；

其中，所述步骤2中计算出跟驰车期望车间距Dn+1与实际车间距ΔXn(t)之间的偏离差εn(t)，其中 ΔXn(t)＝xn(t)‑xn+1(t)，εn(t)＝ΔXn(t)‑Dn(t)，式中，xn′(t)、xn′+1(t)分别代表引导车和跟驰车在t时刻的车距，x′n(t)、x′n+1(t)分别代表引导车和跟驰车在t时刻的速度，τ代表反应时间，L表示引导车的车长距离，k表示停车后两车之间的缓冲距离，an(t)、an+1(t)分别表示引导车和跟驰车的最大减速度；

其中，所述步骤2中加速度受限条件：

步骤2.1：确定在引导车速度变化后得出跟驰车期望车间距与实际车间距偏离差：其中，t+τ时刻至t+τ+T时刻之间，跟驰车以an+1(t+τ)的加速度行驶，在t+τ+T时刻，跟驰车的偏离差εn(t+τ+T)的值最接近于0，即min|εn(t+τ+T)|，式只有跟驰车加速度an+1(t+τ)是未知量；

步骤2.2：合并常数项，偏离差εn(t+τ+T)可化简为：其中，α、β、μ、λ、κ、γ均是常数，具体计算公式分别如下：α＝xn(t)+x′n(t)·τ‑xn+1(t)‑x′n+1(t)·τ+x′n(t)·T‑x′n+1(t)·T，κ＝L+k；

步骤2.3：利用牛顿迭代法得到跟驰车加速度受限条件；

其中，所述步骤3的具体实现步骤：

步骤3.1：假设车队稳定行驶，得到车辆n的稳态位置Xn(t)＝(n‑1)ds+vst，其中，车辆的速度为vs，相邻车辆的车头间距为ds；

步骤3.2：假设引导车在t时刻受到微弱干扰 其中，xn(t)为车辆n在时刻t的实际位置,z为特征值,ωj为第j个傅里叶展开参数，具体公式为步骤3.3：令an+1(t+τ)＝g(dn(t),x′n+1(t),x′n(t))，对y″n+1(t+τ)进行线性化处理，可得y″n+1(t+τ)＝g1[yn(t)‑yn+1(t)]+g2y′n+1(t)+g3y′n(t)，其中步骤3.4：利用泰勒展开近似函数，得到跟驰模型稳定性条件为：

2.根据权利要求1所述基于最优速度的车辆跟驰模型及其安全性分析方法，其特征在于，所述步骤4的具体实现步骤：步骤4.1：使用真实数据集，筛选可用跟驰对；

步骤4.2：利用所筛选的可用跟驰对数据，根据所提出的模型，进行仿真实验，得到t+τ时刻跟驰车与引导车的车间距；

步骤4.3：利用所筛选的可用跟驰对数据，根据其他模型，进行仿真实验，计算得到t+τ时刻跟驰车与引导车的车间距；

步骤4.4：计算所提出的模型、其他模型及真实数据集中车间距的均值、中位数、最小值、最大值，进行对比。