​✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现点击Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言在智能交通系统的发展进程中车辆编队行驶作为提高道路运输效率、增强交通安全以及降低能源消耗的重要方式受到了广泛关注。异构车辆车队由于车辆类型、动力学特性等方面的差异其协同控制面临诸多挑战。分布式模型预测控制DMPC策略能够充分利用车辆间的局部信息交互为单向拓扑结构下异构车辆车队的协同控制提供了有效的解决方案。本文将深入探讨基于 DMPC 的单向拓扑结构下异构车辆车队的相关研究。二、单向拓扑结构下异构车辆车队概述异构车辆特性异构车辆车队由不同类型的车辆组成例如轿车、卡车、客车等。这些车辆在质量、尺寸、动力系统以及动力学响应特性等方面存在显著差异。例如卡车通常质量较大其加速、减速性能相对轿车较差制动距离也更长。这些差异增加了车队协同控制的复杂性需要在控制策略设计中充分考虑。单向拓扑结构在单向拓扑结构的车辆车队中车辆之间的信息传递具有方向性。每辆车仅接收前一辆车的信息如速度、加速度、位置等而不考虑后车的信息。这种拓扑结构在实际应用中较为常见例如在高速公路上的车辆行驶场景车辆主要依据前车的行驶状态来调整自身行为。虽然单向拓扑结构相对简单但由于异构车辆的特性实现车队的稳定、高效协同行驶仍具有一定难度。三、分布式模型预测控制DMPC原理模型预测控制基础模型预测控制MPC是一种基于模型的先进控制策略。它通过建立被控对象的预测模型预测系统在未来一段时间内的输出然后根据预测结果和设定的目标函数通过滚动优化计算出当前时刻的最优控制输入。MPC 具有处理多变量、约束条件以及跟踪时变参考信号的能力在工业过程控制等领域得到了广泛应用。分布式模型预测控制在分布式模型预测控制中整个系统被划分为多个子系统每个子系统都有自己的局部模型和控制器。各个子系统之间通过信息交互协同进行控制决策。对于单向拓扑结构下的异构车辆车队每辆车可视为一个子系统。每辆车的 DMPC 控制器根据自身的车辆模型、接收到的前车信息以及自身的状态信息预测未来一段时间内本车的行驶状态并通过优化计算得到当前时刻的最优控制输入如油门开度、制动压力等以实现与前车的协同行驶。同时车辆将自身的部分状态信息传递给后车作为后车 DMPC 控制器的输入。四、基于 DMPC 的异构车辆车队控制策略设计车辆模型建立针对不同类型的异构车辆需要建立各自准确的动力学模型。以纵向动力学为例通常可采用线性时不变模型来描述车辆的运动状态。对于第 i 辆车其状态方程可表示为⛳️ 运行结果 参考文献[1]王皆书.基于多智能体的分布式驱动电动汽车多目标协调转矩优化分配控制方法[D].长春工业大学[2026-06-22].更多免费数学建模和仿真教程关注领取