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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于分层控制架构的异质车辆队列协同控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120183235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510438251.6，技术领域涉及：G08G1/123；该发明授权一种基于分层控制架构的异质车辆队列协同控制方法是由初亮;李世博;李骏;侯卓然;王梓旭;郭志奇设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层控制架构的异质车辆队列协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆队列协同控制领域，特别涉及一种基于分层控制架构的异质车辆队列协同控制方法。所述异质车辆队列包括纯电动汽车、混合动力汽车、燃料电池汽车；所述协同控制方法包括建立异质车辆队列模型、基于顶层集中式控制器的车辆队列协同控制、基于底层分布式控制器的车辆队列节能控制。本发明通过在顶层聚焦车辆队列纵向跟随误差、在底层专注能量管理优化，实现队列控制与能量管理的分层解耦，提高系统实时性与扩展性。顶层与底层的独立设计使算法结构更为清晰，易于在实际车辆控制系统中实现与扩展，并在不同规模和复杂度的车队环境中均具备较高的实时性与适用性，兼容纯电动汽车、混合动力汽车及燃料电池汽车，实现最优节能控制。

本发明授权一种基于分层控制架构的异质车辆队列协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层控制架构的异质车辆队列协同控制方法，所述的异质车辆队列包括纯电动汽车、混合动力汽车、燃料电池汽车中的至少两种；其特征在于：所述的协同控制方法包括以下步骤： 步骤1、建立异质车辆队列模型： 所述的异质车辆队列模型包括车辆队列动力学模型、纯电动汽车动力系统模型、混合动力汽车动力系统模型和燃料电池汽车动力系统模型； 所述的车辆队列动力学模型建立方法如下： 对于第辆车，其纵向动力学方程为： 其中，为第辆车的质量，为第辆车的纵向速度，为第辆车的驱动力，为第辆车的总行驶阻力，总行驶阻力包括滚动阻力、空气阻力和坡度阻力： 其中，为滚动阻力系数，为空气阻力系数，为车辆前表面积，为空气密度，为重力加速度，为坡道角度； 第辆车与其前车之间的车距误差和速度误差定义为： 其中，为车距误差，为速度误差，为第辆车的位置，为车头时距； 所述的纯电动汽车动力系统模型为： 其中，FT,BEV为纯电动汽车的驱动力，为电机转矩，为传动系统效率，为车轮半径，为电机输出功率，为电机转速，为电池净放电功率，ηmot为电机效率； 纯电动汽车的驱动功率为： ； 所述的混合动力汽车动力系统模型为： 其中，FT,HEV为混合动力汽车的驱动力，为发动机通过发电机输出的功率，为发动机转速，为发动机转矩，为发电机效率，为电池净放电功率； 混合动力汽车的驱动功率为： ；所述的燃料电池汽车动力系统模型为： 其中，FT,FCEV为燃料电池汽车的驱动力，为燃料电池输出功率，为氢气消耗率，为氢气低热值，为燃料电池效率； 燃料电池汽车的驱动功率为： 步骤2、基于顶层集中式控制器的车辆队列协同控制： 所述的顶层集中式控制器定义状态向量x为： 其中，为位置，为速度，为加速度； 定义控制输入u为加速度，即： 定义顶层控制的目标函数J为： 其中，为车距误差权重，为速度误差权重，为控制时域，为车距误差，为速度误差； 基于Pontryagin极小值原理构造的Hamiltonian函数为： 式中，Hx,u,λ为Hamiltonian函数，为协态向量，其中λs、λv、λa分别为位置、速度和加速度的协态量； 协态向量满足协态更新方程： 最优控制输入为： 步骤3、基于底层分布式控制器的车辆队列节能控制： 所述的底层分布式控制器针对第辆车，定义状态向量Xi为： 其中，为第辆车的电池荷电状态； 针对第辆车，定义控制输入UBDC,i为： 其中，Pbat,i为第辆车的电池净放电功率，PFC,i为第辆车的燃料电池输出功率，Peng,i为第辆车的发动机通过发电机输出的功率； 针对第辆车，底层控制的目标函数JECMS,i为： 其中，为电池能量消耗权重，为燃料电池汽车的氢气消耗权重，为混合动力汽车的燃油消耗权重，为第辆车的电池净放电功率，为燃料电池汽车的氢气消耗成本，为混合动力汽车的燃油消耗成本； 基于Pontryagin极小值原理构造的局部Hamiltonian函数为： 其中，HE,iXi,UBDC,i,μi为局部Hamiltonian函数，为描述第辆车状态动态的函数，为第辆车的局部协态向量，局部协态向量满足协态更新方程： 针对纯电动汽车的约束条件为： 针对燃料电池汽车的约束条件为： 针对混合动力汽车的约束条件为： 其中，Pdrive,i为第辆车的驱动力，为第辆车电机输出功率，为第辆车的电池荷电状态，为第辆车燃料电池输出功率，为第辆车发动机输出功率，SOCmin为电池荷电状态的下限，SOCmax为电池荷电状态的上限，为第辆车燃料电池输出功率的下限，为第辆车燃料电池输出功率的上限，为第辆车发动机输出功率的下限，为第辆车发动机输出功率的上限； 局部最优控制输入为： 。

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