本书对车路协同控制与服务技术进行了系统描述。全书共分为5章，其中第1章主要介绍了车联网技术的发展趋势和车路协同控制与服务技术研究现状；第2章提出了基于车路云融合的智能网联汽车云控系统的概念、架构与运行过程，强调其在智能网联汽车领域的应用，并通过构建系统架构、突破关键技术等手段实现车辆行驶与交通运行的性能优化；第3章详细介绍了单车智能网联控制的前沿技术，包括动态因素分析、风险演化分析、碰撞预测、有限和无限时域控制策略的优化，以及融合跟车与领航功能的智能交通控制系统设计，旨在优化混合交通性能并克服现有系统的应用障碍；第4章探讨了多车协同中的决策与服务问题，涵盖了基于扩展卡尔曼滤波的协同定位估计算法、智能网联汽车编队协同控制方法，以及交叉路口多车行为冲突的解耦与图论建模方法，提出了多种前沿技术以优化交通效率和降低燃油消耗；第5章总结了车路协同控制与服务技术，并对未来发展与技术进行展望。

本书可为政府相关部门、企业和研究机构提供参考，也可供高等院校相关专业师生及对车路协同技术感兴趣的读者阅读。

前言

第1 章

绪　论

1. 1　引言/ 001

1. 1. 1　发展意义/ 001

1. 1. 2　发展目的/ 002

1. 2　车联网技术发展趋势/ 004

1. 2. 1　国外/ 004

1. 2. 2　国内/ 010

1. 3　车路协同控制与服务技术研究现状/ 012

1. 3. 1　城市交叉路口车路协同控制技术研究现状/ 012

1. 3. 2　高速直路工况车路协同控制技术研究现状/ 026

1. 4　小结/ 033

第2 章

车路协同控制与服务总体方案框架

　2. 1　概念提出与系统设计/ 034

2. 2　运行过程与系统特征/ 038

2. 3　系统整体架构/ 041

2. 4　控制与服务应用架构/ 042

2. 5　关键技术架构/ 048

2. 6　融合控制模型与典型应用控制架构/ 062

2. 7　小结/ 066

第3 章

车路协同面向单车的优化控制技术

3. 1　行车风险评估与量化分析方法/ 067

3. 1. 1　风险演变状态分析/ 068

3. 1. 2　风险演变趋势预测/ 076

3. 1. 3　典型场景下应用示例/ 080

3. 2　有界对抗信息下智能网联车辆控制方法/ 084

3. 2. 1　无对抗信息约束集的计算/ 085

3. 2. 2　基于SMT 的控制策略求解及验证/ 088

3. 2. 3　控制策略最优化求解算法/ 091

3. 2. 4　数值仿真验证/ 094

3. 3　智能网联汽车领航巡航控制方法/ 112

3. 3. 1　领航巡航控制系统基本概念/ 113

3. 3. 2　领航巡航控制系统动力学建模/ 114

3. 3. 3　领航功能与可控可观性分析/ 118

3. 3. 4　跟随功能与队列稳定性分析/ 127

3. 3. 5　通信限制下领航巡航控制方法/ 133

3. 3. 6　数值仿真验证/ 138

3. 4　小结/ 147

第4 章

车路协同面向多车的决策服务技术

　4. 1　多车协同定位技术与目标关联技术/ 148

4. 1. 1　基于信息融合的多车协同定位/ 148

4. 1. 2　雷达与车车通信的目标关联算法/ 161

4. 1. 3　数值仿真验证/ 165

4. 2　基于车云协同的路段编队控制技术/ 173

4. 2. 1　多车道路段场景/ 173

4. 2. 2　面向多车道路段的编队控制流程/ 173

4. 2. 3　目标位置动态生成/ 174

4. 2. 4　车辆- 目标位置指派与无冲突运动规划/ 176

4. 2. 5　数值仿真验证/ 188

4. 3　全网联交叉路口车路协同服务技术/ 197

4. 3. 1　交叉路口场景/ 198

4. 3. 2　改进深度优先生成树算法/ 205

4. 3. 3　最小团覆盖算法/ 210

4. 3. 4　分布式控制器/ 215

4. 3. 5　数值仿真验证/ 218

4. 4　混合交通交叉路口车路协同服务技术/ 226

4. 4. 1　交通场景设置/ 227

4. 4. 2　混合队列动力学模型/ 228

4. 4. 3　混合队列控制性能分析/ 230

4. 4. 4　混合最优控制框架/ 233

4. 4. 5　算法设计/ 238

4. 4. 6　数值仿真验证/ 242

4. 5　小结/ 248

第5 章

总结与展望

5. 1　车路协同控制与服务技术总结/ 250

5. 2　未来发展与技术展望/ 251

参考文献/ 252

随着大数据、大模型和云计算等技术的飞速发展，以自动驾驶技术与车联网技术为基础的新能源汽车、智能网联汽车和智能交通等领域的融合创新正在迅速发展，显著提高了车辆行驶和交通运行的安全性与效率。同时，作为车联网的重要应用领域，车路协同技术将带来信息通信业和汽车业的深度融合与创新。国家层面提出的战略目标旨在通过发展智能网联汽车和车路协同技术，形成自主可控的完整产业链，从而促进国民经济和社会发展。其中，全网联协同控制与混合交通协同控制是智能网联汽车中需要解决的技术难题之一。解决以上难题将成为本书的重点内容。

为了让读者更好地理解智能网联汽车、全网联协同控制与混合交通协同控制，本书对车路协同控制与服务技术的发展意义与发展目的、智能网联汽车云控系统的概念与架构、单车智能网联控制、多车协同中的决策与服务进行了完整描述。本书结构合理、层次清晰、内容完整，注重理论与实践相结合，力求使读者对车路协同控制与服务有一个清晰的认识，激发读者对车路协同控制的兴趣。本书共分为5章，其中第1章主要介绍了车联网技术的发展趋势和车路协同控制与服务技术研究现状；第2章提出了基于车路云融合的智能网联汽车云控系统的概念、架构与运行过程，强调其在智能网联汽车领域的应用，并通过构建系统架构、突破关键技术等手段实现车辆行驶与交通运行的性能优化；第3章详细介绍了单车智能网联控制的前沿技术，包括动态因素分析、风险演化分析、碰撞预测、有限和无限时域控制策略的优化，以及融合跟车与领航功能的智能交通控制系统设计，旨在优化混合交通性能并克服现有系统的应用障碍；第4章探讨了多车协同中的决策与服务问题，涵盖了基于扩展卡尔曼滤波的协同定位估计算法、智能网联汽车编队协同控制方法，以及交叉路口多车行为冲突的解耦与图论建模方法，提出了多种前沿技术以优化交通效率和降低燃油消耗；第5章总结了车路协同控制与服务技术，并对未来发展与技术进行展望。

本书的作者均来自清华大学车辆与运载学院，具有多年的学术研究基础，希望本书能使读者了解车路协同控制方面的相关研究成果。