《智能网联汽车队列控制：理论、技术与应用》针对《交通强国建设纲要》以及“碳达峰与碳中和”等国家重大战略在汽车和交通领域的迫切需求，助力汽车行业向智能化和网联化转型升级，将智能网联汽车队列控制作为主要研究对象，重点对智能网联车辆队列控制中的基本概念、控制方法、核心技术以及典型应用，进行了较为系统、全面和详细的介绍。从介绍构成智能网联车辆队列系统的车辆模型、通信拓扑以及间距策略出发，深入浅出地介绍了车辆队列系统稳定性和串稳定性相关理论和分析方法，同时细致严谨地介绍了先进的智能网联车辆队列控制器以及该领域的新技术，并以大量的应用案例帮助读者了解、掌握和应用智能网联车辆队列协同控制领域的相关理论和技术。

目录
第一篇　理论基础部分
第1章　车辆模型　3
1.1　车辆纵向运动学模型　3
1.2　车辆纵向动力学模型　4
1.2.1　车辆纵向动力学特性　5
1.2.2　面向车辆队列控制的车辆纵向动力学模型　7
1.3　车辆多自由度模型　8
1.3.1　车辆二自由度模型　9
1.3.2　车辆三自由度模型　10
1.3.3　车辆平面五自由度模型　12
1.3.4　车辆七自由度模型　13
1.3.5　车辆十四自由度模型　14
参考文献　32
第2章　通信拓扑　35
2.1　图论　35
2.1.1　图的定义　35
2.1.2　顶点的度　35
2.1.3　图解表示法　36
2.1.4　图论相关的矩阵　36
2.2　通信拓扑结构建模　37
2.2.1　基于图论的通信拓扑建模　38
2.2.2　考虑V2V通信环境的通信拓扑结构表征方法　39
2.3　固定拓扑结构与切换通信拓扑结构　41
2.3.1　固定拓扑结构　41
2.3.2　切换拓扑结构　42
参考文献　42
第3章　间距策略　44
3.1　恒定间距策略　44
3.1.1　恒定间距策略定义　44
3.1.2　恒定间距策略的特点　45
3.2　恒定时距策略　46
3.2.1　恒定时距策略定义　46
3.2.2　恒定时距策略的特点　46
3.3　延时距离策略　47
3.3.1　延时距离策略定义　47
3.3.2　延时距离策略的特点　47
3.4　可变时距策略　48
3.4.1　可变时距策略定义　48
3.4.2　可变时距策略的特点　49
3.5　非线性距离策略　49
参考文献　50
第4章　稳定性分析　51
4.1　车辆队列系统稳定性分类　51
4.1.1　个体稳定性　51
4.1.2　串稳定性　52
4.1.3　两种稳定性的关联　52
4.2　车辆队列系统串稳定性的分类定义　52
4.2.1　串稳定性的原始定义　52
4.2.2　频域串稳定性的定义　53
4.2.3　时域串稳定性的定义　53
4.2.4　Lp串稳定性　54
4.3　各类串稳定性定义的等价关系　54
4.3.1　李雅普诺夫串稳定性　55
4.3.2　输入-输出串稳定性　55
4.3.3　输入-状态串稳定性　55
4.3.4　等价关系　56
4.4　队列稳定性的分析方法　56
4.4.1　频域分析　56
4.4.2　时域分析　58
4.5　分析方法的比较　58
参考文献　59
第5章　队列控制器设计与分析方法　61
5.1　单队列控制　61
5.1.1　结构化道路场景下的车辆队列纵向控制　61
5.1.2　基于积分滑模的车辆队列制动控制研究　73
5.1.3　非结构化道路场景下的车辆队列控制　85
5.2　汇入-汇出控制　98
5.2.1　车辆队列控制场景设计　98
5.2.2　纵向车辆队列控制算法　99
5.2.3　横向车辆队列控制算法　101
5.2.4　车辆队列控制算法的串稳定性分析　103
5.2.5　小结　104
5.3　多队列控制　104
5.3.1　问题描述　104
5.3.2　基于群一致性的多个车辆队列协同控制算法设计　106
5.3.3　一致性和稳定性分析　107
5.3.4　群侧向一致性和稳定性分析　110
5.3.5　数值仿真　111
5.3.6　小结　116
参考文献　116

第一篇 理论基础部分
　　第1章 车辆模型
　　在过去的几十年中，不同学者建立了多种类型的整车动力学模型以对车辆不同方面的性能（操纵稳定性、行驶平顺性等）进行分析。根据研究的具体情况，车辆动力学模型应结合车辆的预期行驶工况与控制目标选取合适的控制变量，通过约束简化与近似，在尽可能降低算法数学求解复杂性的同时，准确表征车辆的动力学特性，并保证控制器的实时性与稳定性需求。本章将介绍不同自由度下车辆的动力学模型、面向车辆队列的车辆纵向动力学模型和面向车辆队列的车辆纵向运动学模型。
　　1.1 车辆纵向运动学模型
　　一些研究直接使用非线性模型进行排控制[1-3]。控制参数的选择可以保证系统的渐近稳定性和串稳定性，但在给定的空间策略和通信拓扑条件下，显式的性能限制很难分析。实际上，线性模型更多地用于可处理的问题。在文献中，常用的模型有单积分模型、二阶模型、三阶模型、单输入单输出（single input single output，SISO）模型。
　　单积分模型是*简单的模型，它以车速为控制输入，以位置为单独状态，即
　　（1.1）
　　式中，控制输入是每一辆车的速度。
　　单积分器模型[式（1.1）]可以大大简化控制器设计的理论分析。例如，在单积分器假设下，车辆队列的结构*优控制问题可以转化为突出的问题，但这个问题对其他模型具有挑战性[4]。然而，除在很大程度上偏离实际的车辆动力学之外，单积分模型也不能再现串不稳定性[5]。
　　假设节点运动学为点集合，从而产生双积分模型[4-5]：
　　（1.2）
　　许多重要的理论结果，如分散*优控制[4]、稳定裕度分析[6]和通信延时影响[7]，都依赖于二阶动力学的假设。这种假设仍然没有抓住真实车辆动力学的许多特征，如系统动力学中的惯性延迟。
　　一种建模趋势是进一步增加一种状态并产生三阶模型。附加状态通常是近似于动力系统的输入/输出性能，这相当于将控制输入退化为发动机转矩和/或制动转矩，大多数近似使用反馈线性化技术[8]或底层控制技术[9-10]，推导过程如下。
　　车辆动力学模型如下：
　　（1.3）
　　式中，为轮胎半径；为齿轮比；为引擎转速；为引擎转矩；为空气阻尼系数；为摩擦阻力；为引擎转动惯量。
　　考虑车辆传动系统的迟滞特性，建立一阶模型：
　　（1.4）
　　式中，为车辆动力传动系统的时间常数；为期望输出力矩。
　　为了简化计算，设计线性反馈控制律：
　　（1.5）
　　式中，为车辆的控制输入。
　　由上述反馈线性化策略，可得到三阶车辆动力学模型：
　　（1.6）
　　式中，为状态；为每辆车的期望加速度；为近似动力系统的动力学时间常数，刻画了动力传动系统的惯性时间，不同类型的车辆具有不同的惯性时间，其刻画了车辆动力学的异质特性。
　　上述模型的另一种选择是传递函数模型，该模型常用于分析弦在频域的稳定性。
　　（1.7）
　　式中，和分别为车辆位置、速度和加速度的拉普拉斯变换；为控制输入；为一个SISO严格合适的传递函数。
　　传递函数模型具有两个积分器和一个较低阶的延迟，导致了车辆队列的一些基本限制[11]。该模型的先驱工作始于Seiler等[11]，后来广泛应用于许多其他研究，见文献[12-13]。
　　1.2 车辆纵向动力学模型
　　以往对车辆队列控制的研究多集中在纵向动力学行为上。只有少数研究讨论了纵向和横向综合控制[14]。1.1节提及的车辆二自由度模型通常用于描述横向动力学的控制设计。在本节，我们将着重讨论车辆纵向动力学的特性以及常见的面向车辆队列控制的车辆纵向动力学模型。
　　1.2.1 车辆纵向动力学特性
　　车辆纵向动力学总成包括发动机、液力变矩器、自动变速器、车辆传动行驶及整车运动系统。各总成的特性参数及相互间的力矩及转速传递关系如图1.1所示。图中粗实线表示力矩传递路线，虚线表示转速传递路线，细实线表示信号量。
　　图1.1 车辆纵向动力学模型
　　进行如下的假设：①忽略进气歧管的动力学和燃烧室的燃烧，整体动力总成的动力学归为纵向惯性传递函数；②该车与轮胎摩擦较大的干燥路面上行驶，忽略了轮胎的纵向滑移；③车身只考虑刚性和对称，没有垂直运动、偏航运动、俯仰运动；④将液压制动系统简化为无纯时滞的一阶惯性传递函数。
　　基于上述假设，发动机输出的静态扭矩表示如下：
　　（1.8）
　　式中，为非线性函数，表示发动机扭矩特性，如图1.2所示；为发动机转速；为节气门开度。
　　图1.2 发动机扭矩特性
　　发动机扭矩特性函数是在节气门开度和发动机转速稳定在某一固定值时测得的，为表示节气门开度及发动机转速变化时发动机输出扭矩的动态特性，根据前述假设，将发动机扭矩特性函数与一个一阶惰性环节相结合，以