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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于分布式模型预测控制的多车队列协同控制方法及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119987429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510459811.6，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权基于分布式模型预测控制的多车队列协同控制方法及介质是由王正武;文强;吴锯强;胡源设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式模型预测控制的多车队列协同控制方法及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于分布式模型预测控制的多车队列协同控制方法包括如下步骤：构建多车队列系统及动力学模型，建立单向的通信拓扑结构，基于所述通信拓扑结构，定义车辆和队列的耦合约束，构建分布式模型预测控制优化问题及代价函数，所述分布式模型预测控制优化问题包括车辆节点局部优化问题、队列全局优化问题以及多目标优化问题；为每个车辆节点求解优化控制问题，调整各车辆的控制输入和运动状态。本发明的技术方案中，单向通信拓扑设计，和引入队列内部和队列间的耦合约束，构建局部优化问题，结合全局协调机制，实现车辆间和队列间的动态同步与稳定控制，能够有效提高多车队列系统在复杂动态环境下的协同控制性能。

本发明授权基于分布式模型预测控制的多车队列协同控制方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式模型预测控制的多车队列协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 构建多车队列系统及动力学模型，所述动力学模型包括系统状态向量、单个车辆的运动状态方程以及队列长度状态方程，多车队列系统包括由个车辆队列组成的多队列系统，每个车辆队列k包含辆车，队列k的车辆集合为：，系统中所有车辆的集合为，可表示为： ；定义系统的状态向量为，其中、、和分别表示第k个队列的第i辆车在时刻t的位置、速度、加速度和驱动力或制动转矩；第k个队列的第i辆车的运动状态方程包括： ； ， ； 其中，，分别表示第k个队列的第i辆车的状态和控制输入的权重矩阵，，，，分别表示第k个队列的第i辆车t时刻的状态，车辆质量，t时刻控制输入，纵向动力学的惯性滞后，表示轮胎半径、为传动系机械效率； ； 其中，表示领航车到队尾车辆之间的距离，，分别表示第k个队列的领航车、尾车的位置； 建立单向的通信拓扑结构，所述通信拓扑结构包括队列内部通信拓扑和队列间通信拓扑，队列内部通信拓扑包括以领航车为根节点的有向生成树，队列间通信拓扑包括以系统首队列领航车为根节点的有向生成树； 基于所述通信拓扑结构，定义车辆和队列的耦合约束，构建分布式模型预测控制优化问题及代价函数，所述分布式模型预测控制优化问题包括车辆节点局部优化问题、队列全局优化问题，以及整合所述车辆节点局部优化问题和所述队列全局优化问题的多目标优化问题；所述车辆节点局部优化问题用于对每一车辆节点，求解局部最优控制输入，所述队列全局优化问题用于对每一队列节点，利用所述多目标优化问题，求解队列间的协调控制输入； 为每个车辆节点求解优化控制问题，根据优化结果调整各车辆的控制输入和运动状态，以实现队列内部及队列间的协同控制。

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