随着汽车保有量的增加,造成了日益严重的交通拥堵,威胁交通安全,同时大量的燃油消耗、尾气排放,使环境受到了严重污染,一辆重型卡车在使用寿命内三分之一的花费消耗在燃油上。如果能给车辆规划更为合理的挡位和速度变化趋势,就能减少车辆的燃油消耗,改善经济性能。因此开展基于混杂模型的网联车辆协同自适应巡航预测控制研究具有重要意义。由于包含挡位的车辆模型往往呈现出典型的混杂特性,现有的基于连续系统建模或离散系统建模的方法均难以满足混杂控制的要求,因此从混杂控制建模和控制方法上的创新研究有待深入。因此,本文基于混合逻辑动态(Mixed Logic Dynamic,MLD)的建模方法,利用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)方法对网联车辆协同高效自适应巡航控制进行了深入研究。主要研究内容如下:(1)研究了基于混杂系统的网联车辆混合逻辑动态建模。分析了混合逻辑动态系统的定义及原理,并且通过两个典型的混杂系统建模案例来进一步解释,最后总结了建立混合逻辑动态模型的具体过程和注意事项。(2)利用HYSDEL(Hybrid System Description Language)语言对网联车辆的混合逻辑动态模型进行编辑分析,得到模型的HYSDEL程序。在MATLAB中,通过HYSDEL编辑器,将模型程序编译为混杂计算模型,并进行模型可行性验证。(3)研究了基于MLD形式的混杂系统的预测控制。将模型预测控制推广到混合逻辑动态系统控制中,分别研究了网联车辆在PID(P为比例,I为积分,D为微分)算法、传统MPC算法和采用阶梯式策略的优化MPC算法下的控制效果。本文的研究结果表明混合逻辑动态建模方法可以有效地建立包含挡位信息的网联车辆模型,并且基于模型预测控制方法能够很好地跟踪控制目标,起到很好的控制效果。本文的研究成果对于提高网联车辆协同式自适应巡航的控制效果、提升通行能力、探索车辆控制新方法具有重要的理论和工程借鉴意义。