运输成本及温室气体的排放是衡量智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)的重要指标,有效的运输调度可以降低运输成本和环境损害。针对路网中集成环保型货运车辆的运输问题,本文研究一种基于交通信息物理系统(Transportation Cyber Physical Systems,TCPS)的大规模车辆协同调度及合并方案,以最大限度降低运输成本和碳排放量。首先,针对单个重型车辆的能耗优化问题,提出了一种基于生态路径的车辆调度方案。该方案结合高速公路车速-流量实用关系模型与交通流量的预测结果,反推得到车辆能耗,对车辆通过拥堵路段的行驶过程量化分析。根据车辆到达拥堵路段的车流波,提出避免拥堵的优化策略。将避免拥堵的优化策略与初始运输方案的能耗异同进行比较,得到车辆能耗最优化的路径与速度,完成车辆调度。并规划出前N条最短生态路径,为大范围车辆的合并调度提供备选路线。仿真表明,通过本文方案完成车辆的调度可有效减少能耗。其次,针对分散在道路上的货运车辆如何形成车队的问题,提出了一种以速度和整体能耗为基础的车辆最优合并决策策略及对应的合并控制方法。通过两辆车的简单情况,获得合并条件、最优合并加/减速度、合并前后速度以及合并位置。并将上述研究结果推广到通用的多车合并决策之中,形成最优合并决策算法及合并控制设计方法体系。仿真实验表明,用本文方法将车辆编组合并为车队行驶,可显著降低车辆的整体能耗。最后,结合小间距车队行驶的优势及车辆调度的可行性,提出了一种大规模车辆协同运行优化调度方案。结合局部车辆调度策略,领队车辆选择算法及聚类分析,将分散在道路中的车辆划分为可合并车辆集合;通过非线性规划方法,实现每个车队集合中所有车辆路径与速度的改进优化处理;通过对网络异常及突发交通状况的简易处理,证明本文调度策略的可扩展性。仿真实验表明,用本文的协同调度方案将分散的车辆编组合并成车队行驶,较固定路径合并策略可显著降低路网中货运车辆的整体能耗。