随着V2X技术和智能驾驶技术的快速发展,现有的车辆运行方式即将面临变革。研究表明,车辆以编队的形式在交通干道上行驶能够有效地缩短车头时距、减少车辆所受阻力,从而达到提高道路通行效率、燃油经济性和降低污染排放的目的。车辆编队运动控制的核心是编队速度规划,目前关于车辆编队速度规划的研究主要集中在高速公路交通场景和城市饱和交通场景,尚未考虑非饱和交通干道上的车辆行驶速度和车头时距差异明显以及信号交叉口普遍存在通行能力余量和高燃油消耗的问题。为了解决这些问题,本论文针对非饱和交通的特点,首先提出小型编队交通的运行机制,然后构建一种基于预测的智能网联汽车编队运动生态速度优化模型,最后构建一种利用通行能力余量的智能网联汽车编队运动生态速度优化模型,以引导一系列小型编队车辆安全、平滑地通过非饱和的交通干道。首先,通过对非饱和交通的特点进行分析,在网联无人驾驶环境下,提出一种车辆分组控制方法和小型编队形成方法;其次,提出一种基于预测的优化策略,以消除模型求解前后的交通状态差异对速度优化曲线所产生的影响,构建一种基于预测的智能网联汽车编队运动生态速度优化模型,并对其近似模型的有效性进行验证,同时对模型的性能进行仿真测试;最后,针对非平衡交通干道的非饱和交通场景,通过考虑信号交叉口存在通行能力余量和高燃油消耗的问题,在保证交通安全的前提下,构建一种兼顾燃油经济性和通行能力的智能网联车队生态驾驶模型,并定义三种控制方案,从燃油经济性、通行能力和交通效率三个指标对模型进行测试。研究结果表明:与大规模车队交通相比,小型编队交通可以有效降低车辆的燃油消耗量;基于预测的优化策略可以消除优化模型求解过程中因交通状态变化导致速度优化曲线产生偏差的问题;当连续的信号交叉口存在通行能力余量时,根据速度优化模型调整车辆的速度曲线以充分利用其通行能力余量,可以在不影响通行能力的前提下,稍微牺牲一点交通效率,明显地改善车辆燃油经济性。因此,有必要针对非饱和交通干道,借助V2X技术对智能网联汽车进行编队控制并对其运动速度进行优化,从而改善交通系统带来的能源消耗和污染排放问题,同时为交通运输领域的节能减排提供理论基础和技术支撑。