2022 年11 月 25 日，《绿色能源与智能交通》杂志上发表了一篇描述联网车辆 (CV) 队列的异构模型结构和外部干扰的分布式协作控制问题的论文。

近几十年来，高速公路上的CV编队协同控制问题因其对道路交通的重大影响而引起了广泛的关注。CV的编队控制具有提高公路安全、增加通行能力、减少资源消耗等优点。自我车辆的状态信息可以通过先进的车对万物(V2X)通信技术发送到其他车辆。通过控制器的作用可以保证CV排中车辆的速度和相邻车辆之间的距离处于一致且稳定的状态。

车辆动力学模型包括单积分器模型、二阶模型和三阶模型。单一积分器模型过于简单，无法准确描述车辆动力学模型。二阶模型仍然无法捕捉真实车辆动力学的许多特征，例如动力总成动力学中的惯性延迟。一种建模趋势是进一步增加一种状态以产生三阶模型。在实际交通场景中，车辆排可能由具有异构模型结构的车辆组成。

车辆通信拓扑包括前驱跟随(PF)、前驱-领导跟随(PLF)、双向(BD)、双向领导者(BDL)、两个前驱跟随(TPF)、两个前驱-领导跟随(TPLF)拓扑。分层框架无需指定拓扑为常用拓扑，如PF、PLF拓扑等，更适合真实道路场景。

许多工作假设车辆的驾驶场景处于理想条件下，因此忽略了外部干扰对CV排的影响。忽视外界干扰的影响可能会导致车排不稳定甚至发生交通事故。因此，有必要采取措施应对外部干扰的影响。

设计了分层排控制框架，其中上层为观察器，下层为ISM控制器。通过与邻近车辆的车辆间通信，观察者生成本地参考信号，即对引导车辆状态的观察。积分滑模 (ISM) 控制器生成控制输入来跟踪本地参考信号。特别是，该ISM控制器能够消除外部干扰对CV排的影响。

研究人员严格分析了 CV 排的稳定性和串稳定性。并通过数值仿真验证了所设计控制策略的有效性和优越性。结果表明，所设计的控制算法能够在外界干扰的情况下保持车队的稳定性。

在未来的工作中，研究人员将考虑CV排的纵向和横向耦合控制。此外，还会考虑通信延迟和丢包等问题。