Este estudio propone un modelo adaptativo de seguimiento de vehículos basado en el algoritmo del filtro de Kalman sin ruido para permitir el control de velocidad coordinado en pelotones de vehículos y abordar las limitaciones clave presentes en los modelos convencionales de seguimiento de vehículos. Los modelos tradicionales generalmente asumen una velocidad máxima fija dentro de la función de velocidad óptima, lo que restringe la regulación efectiva de la velocidad del pelotón a través de segmentos de carretera con límites de velocidad variables y carece de adaptabilidad a escenarios dinámicos, como cambios en la velocidad del líder del pelotón o la sustitución del vehículo líder. El modelo adaptativo propuesto utiliza la estimación de estado basada en el filtro de Kalman sin ruido para identificar dinámicamente la velocidad máxima alcanzable de cada vehículo y ajustar las restricciones entre vehículos, lo que permite imponer una referencia de velocidad unificada en todo el pelotón. Al estimar estas velocidades máximas y transmitirlas a los vehículos seguidores individuales a través de la comunicación vehículo a vehículo, el modelo promueve un comportamiento de aceleración y desaceleración suave, reduce la variabilidad del intervalo entre vehículos y mitiga la propagación de ondas de choque dentro del pelotón. Los estudios de simulación, que cubren tanto escenarios de aceleración de un solo líder como escenarios de aceleración intermitente, demuestran que, en comparación con los modelos convencionales de seguimiento de vehículos, el modelo adaptativo basado en el filtro de Kalman sin ruido logra una sincronización de velocidad superior, una mejor estabilidad del intervalo y transiciones de aceleración más suaves. Estas mejoras conducen a mejoras sustanciales en la eficiencia del flujo de tráfico y la estabilidad de cadena. El enfoque propuesto ofrece una solución práctica para el control de velocidad coordinado en pelotones en sistemas de transporte inteligentes, con perspectivas de aplicación prometedoras para su implementación en el mundo real.