近几年,多智能体系统的蜂拥控制引发了各个领域的关注和研究,其对应的蜂拥控制算法在很大程度上推动了分布式控制理论的发展,研究成果更是广泛的应用在海底自治潜艇、无人机编队、水下机器人编队等方面。蜂拥运动是有群体共同目标,大量个体相互作用的群体行为。本文针对智能车队通行效率与安全性问题,设计基于多智能体位置信息的多智能体蜂拥控制算法,然后将其应用于智能车队中,并设置了四种不同类型的典型场景联合仿真对算法进行分析验证。研究内容及成果主要包括以下几个方面:1、多智能体系统位置距离控制。基于BOIDS模型中的蜂拥准则,构造虚拟力及距离碰撞函数设计人工势能函数,并利用计算机仿真验证函数的可行性,实现蜂拥模型中的分离和聚合问题。2、多智能体系统速度一致性控制。在传统Olfati-saber蜂拥控制算法中,多智能体系统的所有智能体都能通过信息交流来获取其他智能体的位置信息和速度信息,但在道路车辆中很难实现。为了解决这一问题,本文研究是在保证系统中智能体的通讯能力有限且各个智能体通讯半径一致的前提下,运用分布式控制方法,利用人工势能函数解决智能体之间的位置距离关系,再结合一致性原理,设计一种基于位置关系的多智能体蜂拥控制算法。再基于李亚普洛夫稳定性判据对算法进行理论分析,并结合计算机仿真结果证明了算法的正确性。3、具有虚拟领导者的蜂拥控制算法。考虑系统中无领导者的蜂拥控制算法存在群体分裂的现象,在基于位置信息的多智能体蜂拥控制算法的基础上,添加虚拟领导者,提出一个具有虚拟领导者的多智能体蜂拥控制算法,并从理论上对算法进行了分析,最后从计算机仿真结果证明该算法可以使系统中所有智能体准确的跟随虚拟领导者。4、典型场景下智能车队的联合仿真分析。综合考虑智能车队在道路上行驶的实际情况,用参数化建模软件CarSim分别搭建了单车纵向场景、车队直行场景、三岔路口转弯场景及十字路口车队分流场景仿真,再结合Simulink对智能车队进行联合仿真分析。仿真结果表明,本文中设计的蜂拥控制算法能实现智能车队跟随虚拟领导者行驶。