在日益繁忙的交通网络中,车辆队列行驶策略能对交通拥堵问题起到有效的缓解作用。在车辆队列行驶过程中,车辆间需要频繁的信息交换、状态检测以及控制器更新,为了减少通信、测量和计算等环节中的能量消耗,本文采用事件触发控制理论对多智能车系统设计分布式事件触发队列控制,在控制器设计时采用了固定距离的车间距离策略,然后进行了严格的闭环系统稳定性分析,最后通过数值仿真实验验证了算法的有效性。本文的主要研究内容如下:首先,设计了集中式基于事件触发机制的队列控制。通过对单个智能车设计分布式事件触发控制器,设计事件触发函数,由此得到智能车的事件触发时刻。进一步,为了避免对测量误差进行实时检测,在事件触发控制的基础上对单个智能车设计了分布式自触发控制算法。理论分析和数值仿真结果表明,车队在行驶过程中能够实现一致渐近稳定,且每个跟随车辆的控制器仅在事件触发时刻更新,有效减少了控制过程中的能量消耗。同时,事件触发时间间隔为正数,保证了系统不存在Zeno行为,从而验证了控制算法的有效性。然后,设计了不需要依赖于系统全局状态信息的分散式基于事件触发机制的队列控制。每个智能车辆具有自己的事件触发时刻,事件触发条件仅与车辆自身及其邻居的状态信息有关。进一步,设计了分散式自触发队列控制,车辆的下一次事件触发时刻可以通过前一触发时刻的状态计算得到。此外,还考虑了通信时延下基于事件触发的队列控制。理论分析和数值仿真结果表明,闭环系统在达到渐近一致稳定的同时,能够避免Zeno行为的发生。最后,为了直观地展示智能车队列的运动轨迹和演化进程,本文设计了智能车队列控制可视化系统。该系统使用Matlab GUI界面库进行开发,通过可视化界面完成系统状态初始化、动态仿真、状态输出等功能。通过采用瀑布模式分别从需求分析、程序设计、程序测试与维护等三个主要阶段对整个程序的设计过程进行了详细的阐述。该可视化系统对本文设计的控制算法进行了实现。