在自动驾驶的多车辆系统中，如何通过分布式模型预测控制（DMPC）来提高行车安全性和协同性？请结合实际的matlab源码演示。

在多车辆自动驾驶系统中，分布式模型预测控制（DMPC）是提高车辆协同性和行车安全性的重要手段。为了理解DMPC的实现，推荐参阅《基于分布式MPC的三车多车队列控制算法研究》。该资源详细阐述了DMPC的理论基础和实践应用，特别是在三车辆队列控制中的研究成果。

参考资源链接：[基于分布式MPC的三车多车队列控制算法研究](https://wenku.csdn.net/doc/3r97zxjohi?spm=1055.2569.3001.10343)

分布式模型预测控制算法通过将控制任务分散到各个车辆，使得每个车辆都能够根据当前的系统状态和预测的未来状态来做出最优决策。这样不仅可以提高单个车辆的控制性能，还能够提升整个车队的协同性和行车安全性。

具体来说，DMPC算法通常包括以下步骤：
1. 建立车辆模型：首先需要建立适用于DMPC的车辆运动模型，通常为非线性模型，以模拟真实车辆的动力学行为。
2. 状态预测：基于当前车辆状态和控制输入，预测未来一段时间内的车辆状态。
3. 成本函数设计：设计一个成本函数，用于评估控制策略的优劣，成本函数通常包括行驶效率、安全距离和能耗等指标。
4. 优化与求解：采用优化算法（如二次规划QP）求解优化问题，得到最优的控制策略序列。
5. 实施控制：将优化得到的控制序列中的第一步应用到车辆控制系统中，然后循环回到步骤2重新开始预测和优化。

为了进一步说明，以下是一个简化的DMPC算法实现示例代码（Matlab）：

% 假设车辆模型和约束已定义
% 初始化预测时间步长、车辆状态等

% 求解DMPC问题
for k = 1:num_steps
    % 预测未来状态
    predicted_states = predict_states(current_states);
    
    % 设计成本函数
    cost = calculate_cost(predicted_states);
    
    % 求解优化问题
    optimal_controls = solve_optimization_problem(cost);
    
    % 实施控制策略
    apply_controls(optimal_controls);
    
    % 更新车辆状态
    current_states = update_states(current_states, optimal_controls);
end

function controls = solve_optimization_problem(cost)
    % 使用Matlab的优化工具箱求解优化问题
    controls = quadprog(cost.H, cost.f, cost.A, cost.b, [], [], cost.l, cost.u);
end

% 其他辅助函数如predict_states, calculate_cost, update_states等根据具体问题实现。

通过上述流程，DMPC能够在不断变化的交通环境中，通过多车辆之间的实时协调，实现对行车距离、速度和路径的优化，从而提高整个车队的行车安全性和协同性。

在深入学习并实践DMPC算法后，强烈建议继续探索《基于分布式MPC的三车多车队列控制算法研究》中的其他高级概念和应用案例。这本资源不仅包含了理论阐述，还提供了丰富的实际应用案例和Matlab源码，能够帮助读者从基础到高级全面提升对DMPC的理解和应用能力。

参考资源链接：[基于分布式MPC的三车多车队列控制算法研究](https://wenku.csdn.net/doc/3r97zxjohi?spm=1055.2569.3001.10343)