随着城市化进程的加快,城市人口和车辆数量激增,给城市路网带来了巨大压力。而随着人工智能技术的进步,自动驾驶汽车以及车路协同系统为缓解交通拥堵提供了新的解决方案。在交通路网中,交叉路口是提高通行效率的关键环节。基于自动驾驶和车路协同的交叉路口车辆调度问题既是具有挑战性的理论研究问题,又是具有广泛应用价值的工程实践问题。本文基于车路协同技术提出了一种交叉路口自动驾驶车辆智能调度的策略,并结合车辆编队技术,将同车道的车辆进行编队,进一步提高城市交叉路口的通行效率,同时利用SUMO对提出的调度策略进行了仿真测试,验证了策略的有效性。具体研究内容如下:1.提出了一种基于V2I（Vehicle-to-Infrastructure）的交叉路口管理策略。假设所有车辆均为自动驾驶,并与交叉路口管理单元通信,以获取当前路况信息。通过交叉路口的优先级由静态车道冲突矩阵和动态车辆信息列表决定,静态车道冲突矩阵表示不同方向车道之间的潜在冲突,动态车辆信息列表可以捕获交叉路口中每条车道的实时占用情况。仿真结果表明,相比于传统交通灯和自适应交通灯控制策略,本文提出的策略能够显著降低交叉路口造成的平均时延和相应的方差,体现了该策略在交叉路口管理中的有效性和公平性。2.在研究内容1的基础上,进一步考虑车辆编队情形,将行驶路线相同的若干车辆进行编队,同一车队中的车辆之间稳定保持较小且安全的距离,由头车来获取交叉路口的路况并做出最优决策,然后将要调整的车辆信息传递给同车队的其他车辆,以协作自适应巡航控制的方式保证车队内部车辆速度以及启停同步。采用SUMO（Simulation of Urban MObility）及其扩展Plexe搭建车辆编队仿真环境,并与同密度下的单车调度策略进行比较,结果表明,车辆编队之后可以进一步提高交叉路口通行效率。