无人驾驶碾压技术是降低人工劳动强度、提高作业效率、确保作业质量的重要技术手段。压路机在水电大坝建设中的典型作业场景是直线往复碾压一段条带后,横向移动到下一直线条带继续碾压。压路机性能波动和路面条件变化都会影响压路机的循迹精度,则碾压条带时就会产生漏碾。为了避免漏碾,相邻条带需要一定的重复碾压宽度（简称搭接距离）。为简化作业工艺,目前行业中多采用固定搭接距离方法,但面临的问题是:1)若搭接距离太小,漏碾严重,影响碾压质量;2)若搭接距离太大,容易造成超碾,不仅影响作业效率和能耗,还对路面造成剪切破坏,影响碾压质量。针对这个问题,本文提出了基于云车协同的漏碾规避方法研究。主要研究内容如下:1)开发了基于CCP协议的一对多远程上位机监控模块,实现了实时准确的监控压路机碾压轨迹和碾压合格率的功能。2)针对上位机采集频率低（1Hz）,不能准确反映压路机实时位置的问题,采用了埃米尔特插值算法来获取频率为5Hz的压路机位置数据。经过实车数据验证,通过插值方法生成的插值点坐标和压路机真实坐标之间的偏差小于0.03m。3)针对无人驾驶压路机使用固定搭接距离碾压条带过程中出现的漏碾问题,提出了基于云车协同的漏碾规避算法。通过分析距离误差沿东向坐标的分布特性,将无人驾驶压路机碾压条带产生漏碾的情况分为两种:存在补碾区域和不存在补碾区域。针对无补碾区域的条带,根据正态分布的3σ准则求出合适的搭接距离对漏碾区域完成重复碾压;针对有补碾区域的条带,通过代价函数确定搭接距离,并对超出搭接距离的漏碾区域进行补碾。总体验证结果表明,在不同漏碾情况下,该算法都将仓面的碾压合格率提高到99%以上。