生态驾驶辅助系统（Eco-Driving Assistance System，EDAS）通过采集道路、交通信息，驾驶员驾驶行为以及车辆状态等为驾驶员提供行车辅助以达到生态驾驶目标。车辆燃油经济性与多方面因素相关，道路环境复杂性、驾驶行为差异性、行驶工况多变性都制约了EDAS系统的发展。为扩大EDAS系统在复杂工况下的使用范围，本文提出了基于远程无线通讯车联网的经济车速控制算法。以车辆油耗特性分析为依据，结合道路条件与交通流状况，通过双层控制算法控制车辆生态驾驶，并对算法的有效性进行验证。在定义系统控制目标的基础上，应用分层控制的方法，建立基于远程无线通讯车联网的经济车速控制系统的体系结构，并阐明车辆油耗特性分析与建模、控制律设计以及验证方法设计等关键技术的难点及其相互联系。在系统分析传统油耗模型的基础上，开展了车辆油耗特性分析，选取多项式油耗模型，引入Akaike信息量准则（Akaike’s information criterion，AIC）对不同形式的多项式油耗模型进行评估，获得AIC准则下的最优油耗模型，并运用实车油耗数据进行验证，为经济车速控制算法设计提供依据。设计双层控制律，应用平均经济车速与实时经济车速控制相结合的方法，实时优化车速。第一层控制为平均经济车速控制，将交通信号灯信号、交通流与道路限速抽象为可由数学表述的节点约束和连接约束，以油耗模型估计的车辆油耗为代价函数，提出基于Dijkstra算法的多路口平均经济车速优化方法。第二层控制为实时经济车速控制，将第一层控制得到的平均经济车速作为第二层控制的附加约束，优化车辆通过交叉路口前的实时车速，使车辆平稳变速，降低车辆油耗。在第二层控制中，同时设计了基于Bellman动态规划的坡道经济车速控制算法，通过合理的速度变化减少车辆通过坡道时的燃油消耗量。为验证系统的有效性，搭建仿真平台，将各层子算法按不同方式组合成8种车速控制算法，通过仿真，对比这8种算法控制下车辆的油耗、通行时间和停车次数。结果表明：双层联合控制的经济车速控制算法能够在不增加行驶时间和停车次数的前提下优化车辆燃油经济性，节油效果显著。