目的 为了研究含有未知外部扰动和未知非线性项的领航车辆和跟随车辆的同质车队控制问题，实现车队协同控制并达到车队控制目标，以解决交通拥堵、减少尾气排放和提高道路交通容量。方法 本文提出一种新的分布式车队协同滑模控制策略，结合车辆间距策略和通信拓扑结构，确保车队的稳定性以及间距误差和速度误差的收敛性。针对车辆动力学模型中的未知非线性项，提出分布式神经网络自适应律，用于估计和补偿系统中未知非线性项的影响。并且，由于车队系统不可避免地会受到外部扰动的影响，设计扰动观测器并调整其参数，以逼近系统的实际外部扰动。结果 通过Lyapunov稳定性分析证明分布式车队控制策略的正确性和有效性，并通过相应的车队控制实例进行验证。结论 所提出的分布式协同滑模控制策略和分布式神经网络自适应律能够有效实现车队协同，保证系统的快速响应、稳定性和鲁棒性。

国家自然科学基金资助项目(61873004)；

1 智能车队控制问题描述
1.1 车辆动力学模型描述
1.2 车队控制目标及误差定义
1.3 车队通信拓扑结构
2 神经网络自适应估计
3 车队控制策略设计与稳定性分析
3.1 分布式协同滑模控制策略
3.2 扰动观测器设计
3.3 神经网络自适应律
3.4 车队稳定性分析
4 仿真实例及结果分析
5 结论

[1]董晖,杨超宇,刘宇宁.带有扰动观测器的智能车队分布式协同控制[J].安徽理工大学学报(自然科学版),2024,44(03):25-34.