基于数据驱动的网联车辆队列系统模型预测控制方法

本发明公开了一种基于数据驱动的网联车辆队列系统模型预测控制方法，包括：获取车辆队列系统中不同车型的运动数据集；结合深度学习和Koopman算子理论对车辆队列中车辆的纵向动力学进行数据驱动建模，得到数据驱动模型；确定通信拓扑结构和系统控制目标；基于数据驱动模型，设计分布式模型预测控制算法，实现控制器设计，最终实现车辆队列系统保持期望目标稳定行驶；本发明避免了非线性模型约束带来的非凸优化问题求解。