随着传感技术和信息处理技术的高速发展,实现更安全、舒适和智能的车辆驾驶已成为未来车辆的发展趋势。近年来,无人驾驶技术已得到一定的发展,但距离该技术完全应用于日常生活中还有很长的距离。如何合理利用无人车自身的感知信息,通过无人车之间、无人车与基础设施间的交互实现安全、高效的行驶过程还是亟待解决的难题。交叉路口作为典型的车路交互场景,是近年来无人车领域研究的热点。通过车辆组网,无人车可以得到超越视界的情景感知信息,显著改善由于突发事件引发的安全隐患。然而,实现路口无人车调度时,调度系统将面临如下问题。作为多条车道的汇集区,路口区域往往存在大量待调度车辆,这要求无人车调度系统应具有较低的求解复杂度。考虑到真实行车场景中无人车的到达具有随机性,因此系统需要根据实时交通状态动态处理调度问题的能力。另外,路口可占用的资源有限,系统需要关注调度过程的高效性来充分发挥无人车的优势。本文针对环境复杂、资源受限的交叉路口无人车调度网络易发生车道拥堵,道路资源利用率不高的问题,提出基于无人车位置和速度信息的车路协同实现路口高效调度方案。分别对无人车的到达、排队和调度过程建立合适的数学模型,并运用有效求解算法给出最优解,同时针对模型的非凸性,提出分阶段求解方案,降低了调度问题的求解复杂度。为了解决部分车道拥堵率过高的问题,运用随机优化理论对路口资源灵活分配,充分利用调度系统资源,在满足高效性的前提下实现车道的稳定性。仿真数据表明,相比于传统的交通灯调度,本文提出的动态调度算法在吞吐量和稳定性上均有大幅提升。算法可以充分利用无人车的感知信息,对交通态势实时分析决策,在保证调度系统稳定性的前提下得到系统吞吐量的上界。对比于静态无人车调度算法,本文所提算法显著降低了问题的求解复杂度。综上,本文给出了复杂环境下,稳定的无人车路口调度方案,提高了路口资源的能效利用率。