车联网技术和自动驾驶技术快速发展,使得网联自动车的大规模应用成为可能,这也为城市交通管理与控制带来了新的机遇和挑战。在网联自动车大规模应用后如何进行城市交通管理与控制,成为交通管控决策部门亟需解决的问题。另一方面,近年来有学者提出了一些新的交叉口交通组织方式,可在理想情况下有效增加交叉口通行能力。本文将结合新的交通组织方式,研究智能网联条件下有效可行的交通管控方法。在全自动驾驶环境下,网联自动车可直接作为交通管控的执行器,协同控制多车运动轨迹对提高交通服务水平有着重要意义。本文在智能网联条件下通过控制车辆横纵向运动实现不同的驾驶目的,提高交通流运行效率。本文主要研究内容如下:(1)基于“交通流稳定状态”,研究了车辆纵向运动轨迹与路段长度、交叉口信号配时之间的关系。根据时空图中连续交叉口车辆不停车通过所需路段长度、交叉口信号配时方案与路段限速值之间的几何关系,推导得出车辆不停车通过连续交叉口所需的最小道路长度,以及给定路段长度后车辆纵向行驶速度的取值方法。(2)研究了控制车辆横纵向运行轨迹的浮动点算法。该算法通过一系列规则确定各网联自动车在交通流中的相对位置演变过程,可从初始状态开始完整描述每辆自动车的行驶轨迹。该算法可以适用于上下游路段间车道数不匹配的情况。算例结果表明浮动点算法可以在较短的计算时间内完成网联自动车的轨迹优化工作,使车辆完成既定的驾驶目标。(3)研究了控制车辆横纵向运行轨迹的滚动时域算法。提出了车辆在行驶过程中同时保证横向和纵向安全的安全区域概念。将实现分转向车流串联排列问题分解为不同转向车辆纵向分离和同一转向车辆均匀分布两个步骤,分别建立了 SEPARATION和PLATOON两个非线性规划模型,然后应用滚动时域算法进行求解。算例结果表明滚动时域算法可以比浮动点算法更快地实现目标排列状态。