智能网联汽车融合了汽车的智能化与网联化技术,其可通过车车通信组成多车系统,实现感知、决策和控制的协同,有效提升车辆性能。多车系统协同控制受到网联车辆、通信网络与行驶道路的共同影响,然而,现有研究难以在一般通信拓扑下显式处理车辆的动力学特性异质性,难以在切换通信拓扑下实现优化控制,在非信控路口约束下依赖于集中式决策。针对这些问题,本文以多车系统为研究对象,提出了显式处理车辆动力学特性异质性的分布式控制方法、考虑切换通信拓扑的分布式预测控制方法和面向非信控路口约束的多车系统分布式协同方法,为复杂车-网-路条件下的多车系统分布式运动控制提供了理论基础与方法支撑。首先,提出了显式处理动力学特性异质性的多车系统分布式控制方法。针对有向无环图拓扑,基于拓扑排序对系统进行相似变换,并利用变换后系统的下三角结构实现系统结构分解,进而导出了内稳定性的充分必要条件。进一步,针对多前车跟随拓扑,给出了保证队列稳定性的反馈增益存在性的充分必要条件。该方法解决了一般通信拓扑下难以显式处理动力学特性异质性的问题。其次,提出了考虑切换通信拓扑的多车系统分布式预测控制方法。在分布式模型预测控制的框架下,构造了关于切换邻居集的分布式优化问题,利用有向无环图的性质给出了预测状态终端收敛至期望状态的充分条件。针对切换通信拓扑,提出了一种基于联合邻居集的李雅普诺夫函数设计方法,进而导出了关于不等式约束权重系数和代价函数权重系数的闭环系统渐近内稳定充分条件。该方法解决了切换通信拓扑下多车系统难以进行优化控制的问题。然后,提出了面向非信控路口约束的多车系统分布式协同方法。针对典型非信控路口场景,设计了多车系统的分区协同架构,将交叉路口区域划分为观测区、优化区与控制区,并分别设计了分布式车辆状态观测算法、到达时间优化算法与轨迹跟踪控制算法,证明了各个算法的收敛性并推导了算法的镇定时间。该方法实现了非信控路口约束下的多车系统分布式决策与控制。最后,搭建了仿真与实车平台,进行了非信控路口协同的仿真验证和异质队列控制的实车试验。结果表明,所提出的方法可实现非信控路口的车辆协同通行和异质车辆的稳定编队行驶。