车辆自适应巡航控制(Adaptive cruise control,ACC)系统是车辆高级辅助驾驶系统的重要组成部分,通过控制节气门开度和制动压力自动调整车速,从而有效减少驾驶员负担、降低驾驶员误操作概率、提高驾驶安全性。在ACC系统中,前车加减速具有主观性与不确定性,通过预测前车加速度状态,本车能提前做好加减速的准备,避免不必要的急加减速,从而可以提高乘车舒适性,减少燃油消耗,改善经济性能。因此,开展网联车辆前车状态预测与多目标巡航预测控制方法研究具有重要意义。论文在回顾总结国内外相关文献的基础上,考虑自适应巡航控制系统的安全性、经济性和舒适性等目标,采用高斯学习算法和模型预测控制方法,开展网联车辆前车状态预测和多目标巡航预测控制方法研究。论文主要研究工作如下:(1)考虑ACC系统建模问题,通过分析ACC系统中车间运动学关系以及车辆动力学关系,结合CaiSim软件平台,分别建立了网联车辆纵向运动学模型、车辆动力学模型以及车辆逆纵向动力学模型。(2)考虑ACC系统中多个性能指标冲突的问题以及前车加速度难以预测问题,通过高斯过程回归方法进行前车加速度状态预测,再采用模型预测控制算法进行多目标控制,完成了网联车辆基于前车状态预测的多目标巡航学习预测控制器设计,最后仿真验证了控制器的有效性。(3)考虑车辆不同行驶环境下对于跟车性和舒适性的不同需求,采用模糊控制方法,调整多目标预测巡航控制系统中各性能权重系数,设计网联车辆基于前车状态预测的多目标巡航变权重预测控制器,最后仿真验证了控制器的有效性。