隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的發(fā)展和智慧交通體系的構(gòu)建，車路云一體化系統(tǒng)成為提升交通效率、改善交通安全和降低能耗的重要技術(shù)路徑。其中，車群智能調(diào)度技術(shù)和網(wǎng)聯(lián)監(jiān)控技術(shù)作為車路云協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)模塊，對(duì)實(shí)現(xiàn)多車輛協(xié)同優(yōu)化、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃和交通異常監(jiān)控具有重要意義。

車群智能調(diào)度技術(shù)旨在通過(guò)車端、路端和云端的深度協(xié)同，實(shí)現(xiàn)多車輛的高效協(xié)作，優(yōu)化交通資源分配，其典型應(yīng)用場(chǎng)景包括多車編隊(duì)、多車協(xié)同避障等。通過(guò)融合V2X通信、大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，車群智能調(diào)度技術(shù)能夠顯著提升交通流的穩(wěn)定性和車輛運(yùn)行效率，有助于減少擁堵和碳排放。

網(wǎng)聯(lián)監(jiān)控技術(shù)是保障車路云一體化系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)手段。該技術(shù)通過(guò)車端傳感器、路端監(jiān)控設(shè)備和云端數(shù)據(jù)中心的聯(lián)動(dòng)，可以實(shí)時(shí)感知交通環(huán)境、監(jiān)控車輛狀態(tài)，并對(duì)異常行為或潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行快速響應(yīng)。網(wǎng)聯(lián)監(jiān)控技術(shù)不僅有助于提高針對(duì)突發(fā)事件的應(yīng)急處理能力，還可以為交通管理部門提供數(shù)據(jù)支撐，助力智慧交通體系的全局優(yōu)化。

依托多場(chǎng)景自動(dòng)駕駛云協(xié)同控制技術(shù)課題研究，研發(fā)了一套面向智能網(wǎng)聯(lián)汽車的協(xié)同控制與網(wǎng)聯(lián)監(jiān)管算法?；谠瓶鼗A(chǔ)平臺(tái)匯聚的全量交通參與者信息以及環(huán)境信息，一方面可以對(duì)道路中的異常交通事件進(jìn)行識(shí)別，為車輛提供超視距的感知信息以及決策建議。另一方面可以通過(guò)云端對(duì)道路中具有相同路徑的車輛進(jìn)行臨時(shí)編隊(duì)，并可以針對(duì)道路施工或者道路本身車道數(shù)量變少等易造成交通擁堵的場(chǎng)景，通過(guò)動(dòng)態(tài)車輛編隊(duì)算法，保障輛能夠安全高效通過(guò)交通瓶頸路段，提升交通效率。此外，基于云控基礎(chǔ)平臺(tái)匯聚的車輛軌跡信息，能夠?qū)Ξ惓５能囕v駕駛行為進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警，有效降低交通事故發(fā)生的可能性?；谏鲜鲅芯砍晒纬闪恕蹲詣?dòng)駕駛車群智能調(diào)度技術(shù)報(bào)告》和《自動(dòng)駕駛車輛網(wǎng)聯(lián)實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)報(bào)告》兩項(xiàng)技術(shù)研究報(bào)告。

《自動(dòng)駕駛車群智能調(diào)度技術(shù)報(bào)告》面向車路云一體化協(xié)同決策控制場(chǎng)景，分別針對(duì)單車及編隊(duì)研究在交通瓶頸路段的協(xié)同控制。報(bào)告從項(xiàng)目背景，國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，多車協(xié)同編隊(duì)算法設(shè)計(jì)、超視距障礙物預(yù)警及避障算法設(shè)計(jì)，仿真驗(yàn)證，測(cè)試用例集設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化需求及建議等方面展開(kāi)，驗(yàn)證了在云控系統(tǒng)環(huán)境下，通過(guò)對(duì)道路中各類異常事件的感知以及對(duì)交通參與者狀態(tài)信息的感知，云端可以獲得對(duì)全局交通的全量高精度感知，基于云端的分場(chǎng)景協(xié)同決策控制模型，可以對(duì)車輛的駕駛行為進(jìn)行優(yōu)化，提升自動(dòng)駕駛的安全性及行駛效率。

《自動(dòng)駕駛車輛網(wǎng)聯(lián)實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)報(bào)告》聚焦于基于軌跡數(shù)據(jù)的異常車輛行駛的識(shí)別與預(yù)警。通過(guò)對(duì)車輛異常駕駛行為分類、數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建、異常駕駛行為樣本集構(gòu)建，建立異常駕駛行為識(shí)別模型，并基于異常駕駛行為識(shí)別結(jié)果實(shí)現(xiàn)車輛預(yù)警算法，為車輛提供建議車速以及建議行駛車道，確保車輛行駛的安全。