作为物联网在智能交通领域的应用,车联网极具发展潜力。为了提高交通和旅行环境的安全性,车联网技术需要协作运用先进的感知、通信、控制以及计算机技术来实现,只有结合多种技术手段进行协作感知,准确获取道路交通及周边环境的实时状况,才能使整个交通系统变得更加稳定和高效。物联网产业的快速发展推动着车联网研究的快速进步,目前已有大量车联网理论和仿真结果出现,接下来,如何利用更多实际的数据和模型对车联网关键技术进行评估是关键的问题。尤其对于大规模的车联网实验评估,由于受到可用空间、可重复性、花费、安全性、参数可调性等方面的限制,相关测试的实施将会变得非常困难。为了有效地解决这些问题,本文提出了基于协作感知技术的车联网缩微模型,设计了能够在室内环境下对周围环境感知,无线数据组网以及场景分析的硬件和软件,最后,通过对车联网缩微模型的实例验证,证明了该模型的可行性和实用性。本文的主要研究内容如下:(1)构建了车联网缩微模型系统框架,设计了具有信息采集处理、自动循迹和防碰撞功能的智能缩微车,以便实时获取车的速度、位置以及电量等信息,通过无线设备发送至控制中心进行处理和分析;(2)组建了ZigBee(IEEE 802.15.4)+Wi-Fi(IEEE 802.11a)模式的协作通信网络,实现了车与车之间(Vehicle-to-Vehicle,V2V),车与路之间(Vehicle-to-Road Side,V2R)的信息共享和协作控制;(3)通过对车辆自主协调和协作定位场景的设计、测试和分析,其结果表明该车联网缩微模型在降低测试成本,验证协调方法以及系统可靠性等方面具有一定的实用价值。