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智能交通系统(ITS)是未来智慧城市的重要组成部分,而各类智能车辆则将成为提供智能社会服务的移动载体。基于不断发展的环境感知、自动控制、通信网络等支撑技术,以智能化为主要特征的车辆无人驾驶技术近年来受到了广泛的关注,现已日益成熟并开始进入现实生活。随着智能交通系统向着协同式智能交通系统(C-ITS)方向发展,面向服务的多无人车自主协同问题已经成为C-ITS领域中需重点研究的关键问题。论文依托国家自然科学基金面上项目和中央高校基础研究基金的支持,以模型抽象、机制研究、策略设计、仿真验证相结合的方式,重点研究了在多车道交叉路口的、面向服务质量的异构多无人车自主协同问题。在分析面向服务和预约的多无人车协同过程与特征之后,本文首先在“时-空-服务”域以信息、物理相融合的方式研究并建立了交通对象模型,主要包括交叉路口、临界区、带有位置与速度约束的车道以及四轮无人车的物理模型、动力学模型、服务属性、统一的动作模型与状态模型等。进而,基于对无人车时空域冲突的分析,设计了车-车、车-临界区域空间距离到时间距离的转换模型,并进一步研究给出了无人车的全局延迟计算模型,以实现对阻塞的预先判断。在上述基础上,研究了面向预约的连续临界区车辆调度过程,实现了基于车辆到达时间的调度算法,并进一步研究、提出了基于动态车辆优先级管理的无人车调度算法。最后,在基于所开发的交通参数可定制的多无人车协同调度仿真软件QoS-CITS v2.0中实现了本文所研究、提出的所有模型与算法。基于该仿真软件,设计了一组典型的实验对所研究模型的正确性以及算法的效能进行了场景化验证与评估。不同参数环境下的实验结果表明,论文所研究、设计的模型可有效地刻画智能交通系统,所设计的调度算法可将具有紧急服务属性的车辆的通行效率提升3~6倍,对中优先级车辆的通行效率有1~4倍的性能提升。并且,通过实验进一步分析、归纳了不同交通参数对所研究算法性能的影响,为自适应交通流调度和全局交通优化研究提供了量化依据。