Los estudios existentes sobre la optimización de la trayectoria de pelotones de vehículos conectados y automatizados enfrentan desafíos para equilibrar la eficiencia computacional, la privacidad y la seguridad. Este estudio propone un método de optimización distribuida que descompone el problema de planificación de la trayectoria del pelotón en tareas independientes de vehículos individuales, asegurando al mismo tiempo espacios de seguimiento seguros entre vehículos y maximizando la eficiencia del viaje y la comodidad del pasajero. Los problemas de los vehículos individuales optimizan de manera independiente su trayectoria para mejorar la eficiencia computacional, y solo intercambian variables duales relacionadas con los espacios de seguimiento seguros para preservar la privacidad. Se realizaron experimentos de simulación bajo escenarios de un solo pelotón con diferentes horizontes de simulación, así como escenarios de múltiples pelotones y fusión de pelotones, para analizar el rendimiento de control del método distribuido en contraste con el método centralizado. Los resultados de la simulación demuestran que el tiempo medio de computación se reduce en un 50% y el consumo de combustible disminuye en un 4% en comparación con el método centralizado, manteniendo de manera efectiva los espacios de seguimiento seguros entre vehículos. El método distribuido muestra su escalabilidad y adaptabilidad para problemas a gran escala.