多车协同行驶通过提高车辆密度能够改善道路利用率、缓解道路拥堵,通过减小风阻降低燃油消耗。近年来,无线通信的引入给多车协同系统带来了通信延时和通信拓扑多样化的问题。针对通信延时的问题,本文提出了一种利用状态预测器预测车辆状态的方法,车辆发出下一采样时刻的状态预测值,从而补偿通信延时带来的影响。为了使设计的控制器能够适用于不同的通信拓扑结构,解决系统耦合的问题,本文通过系统的线性变换和矩阵的特征值分解,再利用结构相似性和块对角特点,得到低维度的解耦子系统。通过构造通用的李雅普诺夫函数,将控制器求解问题转化为线性矩阵不等式的求解问题。仿真验证的结果证明了解耦控制策略能够解决多车协同系统的延时问题,并保证良好的稳定性和鲁棒性。首先,本文分析了无线通信给多车协同系统带来的通信延时问题和系统耦合问题,阐述了通信延时对系统带来的不利影响,提出了利用状态预测器预测车辆下一采样时刻状态,从而解决延时问题的思路。通过采用反馈线性化方法,对非线性的车辆纵向动力学模型线性化处理,得到描述车辆纵向动力学的三阶状态空间方程。根据节点的离散化状态空间方程,设计车辆的状态预测器。利用图论中的有向图描述车辆间的通信情况,得到描述系统通信拓扑结构的通信拓扑矩阵。针对系统的耦合问题,本文通过对系统状态空间方程的线性变换和对通信拓扑矩阵的特征值分解,得到解耦的系统方程。利用系数矩阵的块对角形式和结构的相似性,对高维的控制系统进行了降维处理,大大简化了系统的分析和控制器的求解过程。在解耦模型的基础上,本文通过构建通用的李雅普诺夫函数,得到使多车协同系统稳定的不等式约束条件,并将控制器的求解问题转化为线性矩阵不等式的求解问题。为了方便控制器的求解过程,利用求解方程的单调性,将不等式的个数减少为四个,且仅需要知道通信拓扑矩阵的最大和最小特征值。进一步,本文分析了均质多车协同系统中通信延时与系统稳定性之间的关系,得出系统容忍的最大通信延时受制于通信拓扑矩阵最大特征值的结论。最后,为验证本文提出的控制策略的有效性,在MATLAB/Simulink上搭建系统模型,并在不同通信拓扑结构和通信延时的情况下进行仿真验证。仿真结果表明本文提出的控制策略能够适用于多种通信拓扑的情况,并能解决通信延时带来的问题,再通过与未考虑通信延时的控制策略进行对比分析,进一步说明了研究多车协同系统控制策略时考虑通信延时的必要性。