融合了车辆智能化与网联化技术的智能网联汽车被认为是智能交通系统的主要实现形式,对破解道路拥堵、车辆事故等城镇化难题具有重要研究意义。作为智能网联汽车的一个重要应用领域,多车队列系统可实现多车间感知、决策和控制的协同,对提升车辆安全性、经济性、舒适性和提高道路通行效率具有巨大推动作用。依据实现目的不同,多车队列控制通常可分为队列成形控制和队列稳定性控制。其中,队列成形控制关注于如何使处于不同状态车辆安全、平稳地组成队列,是实现队列稳定性控制的前提。队列稳定性控制则聚焦于如何使车辆按照期望车速和几何构型稳定行驶,是保证车辆安全和提高交通效率的必要条件。由于涉及到复杂外部交通环境以及车车间非线性耦合关系,多车队列控制有许多难题尚未解决。主要包括:对任意状态下的车辆难以安全及高效地实现队列成形控制,在多干扰和通信时滞下难以保持队列稳定性,对弯道队列中存在的纵横向耦合问题现有的建模及控制架构难以有效解决,队列节能和队列稳定性难以兼具等问题。针对这些问题,本文以多车队列系统为研究对象,研究了智能网联汽车队列成形控制及多因素下的队列稳定性,分别从维持多车队列成形中的车辆稳定性、保持多干扰和时滞下的队列纵向稳定性、实现弯道异质队列的纵横解耦控制、兼顾队列节能和稳定性等方面进行多车系统分布式运动控制器设计与闭环系统性能分析,以期为智能网联汽车队列分布式控制提供理论基础与方法支撑。本文的研究工作和贡献主要表现在如下几个方面:（1）针对多状态下的队列成形控制问题,深入研究多智能体群集编队控制机理,探索车辆动力学系统稳定性与多智能体编队控制间的耦合关系,基于分布式分层控制方法构建多车队列成形控制系统,保证多车队列系统编队的稳定性和高效性。针对多车队列控制中的车辆侧向动力学稳定性和执行器饱和问题,基于车辆稳定边界并结合多智能体群集控制算法,设计了一种稳定高效的分布式队列控制系统。提出了一种分布式路径跟踪控制器,形成了一种分层结构的控制体系,实现了队列编队的稳定规划和跟踪。（2）针对多干扰和时滞下队列纵向稳定性控制问题,采用等效时延、网络诱导时滞以及结构化不确定等方法,将对队列稳定性影响巨大的道路坡度、空气阻力、通信时滞与数据丢包、车载传感器数据离散化特性、车辆动力学异质性等因素整合到多车队列系统中,构建了涵盖干扰、时滞及参数不确定的多车异质队列模型;为解决队列系统中的外部干扰和通信时滞,基于李雅普诺夫—克拉索夫斯基稳定理论及H∞鲁棒控制,提出了一种弱保守性多车队列分布式鲁棒控制方法,并给出了多车队列系统在多干扰及时滞下保持内稳定条件;为保证干扰和时滞共存下的队列稳定性,提出一种具备L2范数意义上的队列系统稳定性概念,并在队列系统内稳定条件的基础上,借助多输入系统H∞范数的几何含义,提出了在干扰及时滞下的多车队列系统稳定性判据。（3）针对缺乏弯道队列稳定性研究的现状,对弯道队列涉及到纵横解耦控制及稳定性分析进行了研究。基于非线性系统反馈性化理论和弯道队列的队形几何关系,构建了涵盖道路信息的队列随路模型和队列侧向道路跟踪模型,并考虑了通信延迟和丢包、道路坡度及外界风的影响。依据李雅普诺夫—克拉索夫斯基稳定性理论和H∞鲁棒控制方法,构建了分布式队列稳定控制系统和鲁棒侧向跟踪控制系统,提出了保持队列系统内稳定和侧向道路跟踪精度的理论判据;基于所提出的L2队列稳定性定义及分析方法,分析了弯道队列系统的队列稳定性,提出了多车队列系统在弯道上的队列稳定性判断方法。（4）针对现有的队列巡航控制策略无法兼顾节能和队列稳定的研究现状,通过分析队列中跟随车以能量最优速度行驶时的位置几何关系,提出了一种全新的、可实现车辆速度在空间域上趋向一致的变间距策略方法;在考虑道路坡度的情况下,采用动态规划方法计算出了每辆跟随车的能量最优速度分布,结合李雅普诺夫-克拉索夫斯基定理和H∞鲁棒控制方法,提出了一种基于离散时间域的队列鲁棒控制方法,可在通信延迟和干扰下保持队列系统的内稳定性;根据离散时间域上非线性系统稳定性理论,重新定义了离散队列系统L2稳定,并给出了队列在通信延迟和干扰下的稳定判据。（5）搭建了智能网联汽车队列微缩平台,并针对本文中所提出的多智能网联汽车队列纵向稳定性和纵横耦合控制分别进行了实车试验。结果表明,所提出的方法可分别保证多车队列系统在直道上和弯道上的稳定性。