0 引言
当前，科技飞速发展，汽车产业迎来重大机遇。然而，全球车辆保有量的激增导致交通安全事故频发、道路资源供需失衡等问题出现，促使各国政府与企业积极探索先进的技术解决方案。在此背景下，网联自动驾驶技术应运而生[1]。同时，随着5G/6G、云计算、人工智能、车路云一体化和高精度地图定位等技术的快速发展[2]，智能网联汽车的渗透率正不断提高，并逐步从单车智能向多车协同的编队模式演进[3]。相较于传统单车智能，智能网联车辆编队技术通过车-车、车-路实时通信网络，实现群体车辆的协同路径规划、动态间距控制与队列稳定性优化，在提升道路通行效率的同时，显著降低追尾事故发生率与燃油消耗量[4]，为缓解交通拥堵、减少能源浪费等问题提供了创新解决方案[5]。
近年来，国内外学者围绕智能网联车辆编队的稳定性、安全性及轨迹跟踪控制等关键问题开展了深入研究。研究早期主要集中在编队控制的基础理论构建，如Larson等[6]从分布式控制框架角度探索重型车辆协同排列，通过虚拟控制器网络协调车队编队，在德国高速公路网络模拟中实现超过5%的燃油节省；Bang等[7]基于群体智能提出智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles, CAV）排列策略，利用弹簧-质量-阻尼器系统控制编队形成和演化，为后续研究奠定了理论基础。之后的研究重点转向多技术融合与场景拓展。2019年，Li等[8]基于V2V通信的自动驾驶车辆编队控制协议，构建4层框架实现串内和跨串协作机制，设计基于车辆角色的纵横向控制器，利用稳定判据和李雅普诺夫技术验证了协议的稳定性和一致性。2020年，Lai等[9]提出新一代协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC）仿真平台，该平台不仅能验证编队性能，还可评估其在真实交通环境中的表现并量化对交通系统的影响，为编队技术的验证体系发展提供了重要支撑。2022年至今，智能网联车辆编队控制研究进入深化应用阶段，研究聚焦复杂场景适应性与工程应用。2025年，Yang等[10]针对自动驾驶卡车编队协同决策中的社会困境和编队结构僵化等挑战，提出基于多智能体强化学习的协同决策方法，融入内部协商机制和灵活编队控制策略，有效提升编队协作效率并降低碰撞率；Pan等[11]针对高速公路坡道CAV合流提出自适应鲁棒编队控制策略，有效应对时变交通量和动态不确定性挑战，体现了编队控制从理论向实践的演进。尽管智能网联车辆编队技术已取得显著进展，但现有综述研究存在以下不足：一是研究视角相对局限，多聚焦于单一控制目标（如稳定性控制[12]）或特定场景分析（如高速公路编队[13]），缺乏系统性的全局视角；二是缺乏全链条综合分析，现有研究往往将技术开发、场景应用和测试验证割裂处理，未能揭示三者间的内在关联与相互支撑关系；三是理论与实践衔接不足，技术方法研究与实际场景需求、测试验证标准之间存在脱节现象。
为弥补上述不足，本文构建“文献统计-场景需求-控制方法-测试验证”的递进式分析框架。其中，文献统计作为研究基础，通过计量分析揭示领域发展态势与研究热点演变；场景需求分析基于文献热点，从宏观和微观两个层面剖析编队控制的应用需求与技术挑战，明确“做什么”的问题；控制体系研究针对场景需求，系统梳理模型驱动、数据驱动和混合驱动3类技术路径，解决“怎么做”的问题；测试验证体系面向控制方法，构建从仿真到实车的完整验证链条，确保“做得对”。4个维度形成完整的研究闭环，共同支撑智能网联车辆编队控制的理论发展与工程应用。本文的主要贡献在于：①构建系统性框架：提出涵盖“文献-场景-技术-验证”全链条的综合分析框架，打破了现有研究的割裂状态；②分析深度需求：从宏观场景的全生命周期管理与微观行为的精细化控制两个层面，系统分析编队控制的差异化需求与技术瓶颈；③梳理技术路径：构建“模型驱动-数据驱动-混合驱动”三维技术分类体系，明确不同方法的适用边界与发展趋势；④完善验证体系：基于国内外最新标准，构建多维度测试指标体系，为编队控制技术的工程化应用提供评价依据。
1 智能网联车辆编队控制研究文献统计与分析
1.1 发文量分析
为系统梳理智能网联车辆编队控制领域的研究进展，本文基于Web of Science（WOS）核心合集与中国知网（CNKI）数据库进行文献检索。检索策略采用两类关键词组合方式：以“智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles）”“网联自动驾驶车辆（Connected Autonomous Vehicles）”“自动驾驶车辆（Autonomous Vehicles）”“无人驾驶车辆（Unmanned Vehicles）”为车辆类关键词，以“编队控制（Platoon Control）”“车队控制（Fleet Control）”“队列控制（Queue Control）”“组队控制（Formation Control）”为控制类关键词。检索时间跨度为2015年1月1日至2025年3月31日，经过筛选和去重，共获得英文文献2 122篇、中文文献833篇，文献的筛选流程如图1所示。基于文献计量分析发现，研究趋势呈现显著的阶段性特征（见图2）。如图2（a）所示，2015—2018年为该领域的起步阶段，WOS年发文量从30篇增长至84篇，CNKI年发文量从5篇增长至70篇，研究处于初步探索期，学术界对该领域的关注度开始逐渐上升。2019年后，随着自动驾驶技术的不断突破、车路协同政策的有力推动以及物流运输等实际场景需求的强劲牵引，发文量进入了加速增长阶段。至2024年，WOS和CNKI年发文量分别达到469篇和142篇。发文量的持续快速增长表明，智能网联车辆编队控制已发展为智能交通领域的重要研究方向，在学术界与产业界均受到广泛关注。
进一步地，为深入洞察发文量随年份演变的规律，本文构建了数学模型对数据进行拟合，结果如图2（b）所示。通过对比线性、指数和幂函数等多种拟合方法，发现WOS数据最适合指数模型，CNKI数据最适合幂函数模型，拟合优度R²分别达到96.03%与96.70%。根据普莱斯文献增长规律[14]，WOS数据呈现的指数增长特征表明智能网联车辆编队控制领域目前正处于快速发展期，而CNKI数据的幂函数增长模式则反映出国内研究呈现渐进式发展态势。同时，从研究质量角度分析，WOS数据库中发表在JCR Q1区期刊的文献占比从2015年的60%稳步提升至2025年的84%，CNKI数据库中发表在中文核心期刊的文献占比也从2015年的20%增长至2025年的48%（见图2（a）），表明该领域的学术影响力和研究质量都在持续提升，学术界对智能网联车辆编队控制技术研究的重视程度不断加深，为技术实际应用奠定了坚实基础。
1.2 研究主题聚类分析
1.2.1 总体情况
为深入剖析智能网联车辆编队控制领域的研究热点与发展趋势，对WOS与CNKI数据库进行关键词共现分析，形成研究主题聚类图（见图3）。
在WOS数据库中，最大的聚类圈围绕“automated vehicles”展开，主要涉及“model predictive control”“safety”“simulation”等研究主题，表明相关研究聚焦于模型预测控制等算法优化、系统安全性保障及仿真测试验证，强调通过精确的数学模型与仿真实验提升编队控制的可靠性与效率。这反映出该领域对车辆自动化底层技术的深入探索与严谨验证需求。模型预测控制等算法作为实现车辆精确控制的核心方法，其安全性与仿真测试则是技术落地前的关键验证环节。CNKI数据库中，最大的聚类圈以“智能网联车辆”“自动驾驶车辆”为核心，衍生出“模型预测控制”“路径跟踪”“协同控制”“智能交通”“交通工程”等主题。相关文献在关注控制算法优化的同时，更倾向于探讨车辆编队技术与交通系统的协同发展，研究重点涵盖交通效率提升、拥堵缓解等应用场景。这种研究特征体现了技术研发与交通场景需求深度融合的导向，显示出学术界对交通系统整体发展的持续关注。值得注意的是，两大数据库的研究主题既存在共性又各有侧重，WOS文献展现出对核心技术突破的持续深耕，而CNKI文献则突显了技术应用场景的拓展研究，这种互补性共同推动了该领域的多元化发展。
1.2.2 研究主题演变
从研究主题演变的角度来看，2015—2018年，研究主题主要集中在编队控制的基础理论与技术探索上。WOS侧重于车辆基础控制模型的研究，如早期的仿真模型与框架构建，为后续研究奠定了理论基础；而CNKI则聚焦于智能网联车辆与自动驾驶车辆的道路测试[15]、政策法规[16]及测试方法研究[17]，推动技术从理论向实践迈进。2019—2021年，随着技术的不断成熟，研究主题逐渐转向技术融合与应用场景拓展。WOS对“model predictive control”[18]与“driving behavior”[19]的关注显著增加，反映出相关研究对车辆间信息交互与协同机制的重视。同时，CNKI中“模型预测控制”与“路径跟踪”[20]等关键词的热度提升，表明相关文献正在积极探索新技术在编队控制中的应用，如基于联邦学习的多车协同感知方法，可有效提升复杂天气下的目标检测精度，推动车辆间的协同行驶与轨迹跟踪。2022—2025年，研究主题进一步深化，技术逐步向实际应用演进。WOS聚焦于复杂场景下的安全性与鲁棒性，如“mixed traffic flow”[21]、“uncertainty”[22]及“string stability”[23]等主题，以应对实际交通环境中的各种挑战；而CNKI则关注“深度强化学习”[24]、“虚拟仿真”[25]、“控制策略”[26]及“标准化”[27]等方向，推动技术的规范化与产业化发展，例如，通过构建大模型驱动的端到端控制系统，实现编队自主决策与动态避障车道分配。总体而言，该领域的研究主题正从单一的车辆控制向技术融合、系统协同、场景应用的多元化方向演进。这一演进过程涵盖了控制算法、通信技术、安全保障、仿真测试及实际交通场景应用等多维度内容，为智能网联车辆编队控制技术的发展与落地提供了丰富的研究视角与实践方向。
2 智能网联车辆编队控制场景需求分析
2.1 宏观编队控制场景需求分析
宏观编队控制指通过合理组织和动态调度路网中不同起讫点的智能网联车辆的组队、行驶及离队过程，以提升路网整体运行效率和安全性，降低能源消耗。与微观编队控制聚焦车辆局部行为（如跟驰、换道）不同，宏观编队控制侧重编队全生命周期管理与路网全局效益优化。根据应用场景的差异性，宏观编队可分为物流运输、公共交通、高速公路及特殊任务4类典型场景。本节从典型应用、核心需求及技术挑战3方面展开分析，为后续编队控制方法研究提供需求导向。
2.1.1 物流运输场景：货车编队
物流运输行业面临运输成本高、空驶率高及交通安全隐患等问题，按运输场景与作业模式可细分为以下3类子场景。
1）干线卡车编队。多辆重型卡车在高速公路或国省道上以较小的间距紧密编队行驶，从而能显著降低风阻，减少燃油消耗，大幅提高道路通行能力。该场景基于货运起讫点（OD）数据，通过云平台动态生成编队任务，并采用“领航跟随”编队模式，结合协同路径规划算法实现全局成本优化[28]。具体而言，领航卡车通过车辆到车辆通信（Vehicle-to-Vehicle, V2V）和车辆到基础设施通信（Vehicle-to-Infrastructure, V2I）技术获取交通信息和货物状态，生成最优行驶路径和速度指令；跟随卡车则通过接收指令调整自身状态，保持与领航卡车的稳定跟车距离，实现协同路径规划、动态间距控制与队列稳定性优化[29]。卡车编队控制策略需综合考虑货物装载安排、途经路线交通状况及车辆装载量等因素。该场景下的核心需求包括降低空驶率、提升燃油经济性及保障编队安全性。技术挑战主要体现为异构车辆动力协同困难、动态编队重组算法复杂度高以及跨区域通信鲁棒性不足。
2）城市配送小车编队。主要应用于城市内部的“最后一公里”物流配送。该场景由多辆小型新能源货车或无人配送车组成编队，在配送中心与多个分散的收货点之间进行高频次、小批量的货物转运。该场景的核心需求在于提升配送效率、降低运营成本及缓解城市交通拥堵。技术挑战集中在高频次编队重组与解散、狭窄道路环境下的协同控制、与行人/非机动车的安全交互以及小型车辆有限的传感器视距与计算能力方面。
3）港口/园区封闭编队。应用于港口集装箱转运、大型厂区内部物流、机场地勤等限定区域，车辆在相对封闭、结构化或半结构化的环境中运行，执行货物装卸、转运等任务。该场景的核心需求聚焦于作业效率最大化、作业安全性保障及能源利用优化。技术挑战包括与大型装卸设备的精准时空协同、高密度车辆集群的防碰撞与路径规划以及特定场景通信协议定制。
2.1.2 公共交通场景：智能网联公交车编队
公交行业面临高峰期准点率低、能耗高等问题，智能网联公交编队使得多辆公交车组成紧密编队协同运行，能更有效地利用道路资源，减少因车辆频繁启停导致的交通拥堵，同时降低公交车的运营成本[30]。编队公交车通过协同调度系统，在快速公交（Bus Rapid Transit, BRT）干线采用固定编队+动态增减车辆模式，通过V2I获取信号灯相位实现绿波通行；在地铁接驳支线，基于实时客流数据可动态生成短途编队，优化班次协同调度方案。公共交通场景的核心需求包括班次协同调度、确保车辆的准点率和提升乘客舒适性等。编队控制需着重考虑多编队调度冲突、纯电动车电池均衡管理困难以及城市复杂电磁环境下的通信干扰等问题。
2.1.3 高速公路场景：智能网联小汽车编队
在高速公路场景下，智能网联小汽车编队行驶能显著提高安全性和节能性，同时减少交通拥堵。通过编队，车辆可以利用车-车间的通信和协同控制功能，保持稳定的跟车距离和速度[31]，减少因人为驾驶操作不稳定导致的碰撞风险。同时，编队行驶能降低空气阻力，提高燃油经济性。此外，小汽车编队还能减少交通拥堵。当车辆能紧密、有序地编队行驶时，道路利用率将显著提高，交通流量分布更均匀，从而缓解交通拥堵，提升高速公路的整体通行效率[13]。该场景下的核心需求为强化行车安全性（减少协同避撞响应时间）及降低驾驶员负荷（降低自动驾驶模式接管率）。典型应用包括节假日高峰车流疏导及混合交通流协同。技术挑战涉及突发障碍物动态避让决策滞后、驾驶员信任度不足[32]及大规模编队通信负载过高[33]。
2.1.4 特殊任务场景：应急救援与军事运输车辆编队
特殊任务场景中，编队车辆需在极端环境下实现快速响应，并确保高可靠性。应急救援编队采用头车探路+尾车保障模式穿越非结构化道路，确保在灾害发生后的黄金时间内投送救援物资；军事运输编队通过量子加密V2V通信与动态伪装技术实现抗干扰隐蔽行驶[34]。该场景下的核心需求为编队在极端环境下快速适应动态变化，包括非结构化道路通过率、任务中断恢复时间及抗干扰通信能力。技术挑战涵盖非结构化道路适应性不足、异构装备协同协议缺失及复杂环境下的即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）定位失效等问题。
2.1.5 宏观编队控制场景需求对比与技术挑战
典型宏观编队控制场景的核心需求差异与技术挑战如表1所示。
表1 宏观编队控制场景核心需求与技术挑战 |
| 场景类型 | 核心需求 | 技术挑战 |
|---|---|---|
| 物流运输 （货车编队） | 干线卡车：降低空驶率、提升燃油经济性、保障编队安全性 城市配送：提升配送效率、降低运营成本、缓解城市交通拥堵 港口/园区：作业效率最大化、作业安全性保障、能源利用优化 | 干线卡车：异构车辆动力协同困难、动态编队重组算法复杂度高、跨区域通信鲁棒性不足 城市配送：高频编队重组/解散、狭窄道路协同控制、行人/非机动车交互安全保障、小型车辆感知/计算能力限制 港口/园区：与大型设备精准时空协同、高密度集群防撞与路径规划、特定场景通信协议定制 |
| 公共交通 （智能网联公交编队） | 班次协同调度，车辆的准点率和乘客舒适性提升 | 多编队调度冲突、纯电动车电池均衡管理困难、城市复杂电磁环境下的通信干扰 |
| 高速公路 （小汽车编队） | 行车安全性强化，驾驶员负荷降低 | 突发障碍物动态避让决策滞后、驾驶员信任度不足、大规模编队通信负载过高 |
| 特殊任务 （应急/军事车辆编队） | 编队在极端环境下快速适应动态变化 | 非结构化道路适应性不足、异构装备协同协议缺失及复杂环境下的SLAM定位失效 |
2.2 微观编队控制场景需求分析
微观编队控制聚焦于智能网联车辆在局部交通环境中的实时协同行为，涉及车辆动力学、信息交互与动态决策，旨在解决编队的稳定性、安全性和效率问题。与宏观编队控制不同，微观层面的控制更注重车辆间的短时交互与高精度控制，需从车辆动力学与高实时性算法层面实现精细化控制，解决跟驰、换道、分合流及紧急避障等场景下的即时协同问题，为宏观编队提供底层控制支撑。
2.2.1 车辆编队跟驰控制
2.2.2 车辆编队换道控制
换道控制需协调编队车辆的横向移动及邻车交互，确保行驶效率与安全性。其控制流程分为3步：环境感知阶段通过V2V通信获取邻域车辆状态[37]，决策阶段采用博弈论模型评估换道收益与风险，执行阶段通过模型预测控制生成无碰撞轨迹。该场景的核心需求是提升换道决策效率并规避横向碰撞风险，确保编队完整性和行驶效率。技术挑战包括高密度交通流中多车博弈决策效率低、异构车辆通信协议不兼容及多车同步换道冲突消解。
2.2.3 分合流区车辆编队控制
2.2.4 紧急制动与避障编队控制
紧急制动是保障编队安全的核心场景，需在突发情况下实现多车同步响应与避障路径协同。其控制机制包含3层：感知层通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头融合实现障碍物检测；决策层采用分层策略，优先评估减速通过可行性，若不可行则启动避障路径规划；执行层通过V2V实现制动信号同步[40]，后车基于前车制动曲线提前建立液压压力，使编队整体制动距离缩短。技术挑战包括传感器视距受限导致漏检、算法实时性及极端天气下感知与通信性能下降。
2.2.5 微观编队控制场景需求对比与技术挑战
典型微观编队控制场景的核心需求、关键影响因素与技术挑战如表2所示。
表2 微观编队控制场景核心需求、关键影响因素与技术挑战 |
| 场景类型 | 核心需求 | 关键影响因素 | 技术挑战 |
|---|---|---|---|
| 车辆跟驰 控制 | 动态稳定性、碰撞风险 | 车速、车间距、通信时延 | 多车型动力学差异适配、大规模编队的分布式控制算法计算复杂度高，以及通信时延补偿算法在动态网络环境下的精度不足和鲁棒性缺陷 |
| 车辆换道 控制 | 换道决策效率、横向碰撞风险 | 邻车速度、 车道曲率、 换道意图识别 | 高密度交通流中多车博弈决策效率低、异构车辆通信协议不兼容及多车同步换道冲突消解 |
| 分合流 控制 | 分流路径有序性及合流 效率优化 | 匝道坡度、 主路车流密度、路侧单元 （RSU）覆盖 | 多车合流路径规划计算复杂度高及无V2I环境下的自主合流预判 |
| 紧急制动与避障 控制 | 多车同步响应与避障 路径协同 | 障碍物类型、 传感器视距、 天气条件 | 弯道盲区漏检、算法实时性及极端天气下感知与通信性能下降 |
3 智能网联车辆编队控制体系
3.1 智能网联车辆编队控制要素
3.1.1 编队系统架构
智能网联车辆编队系统采用车辆层、通信层、路侧单元和云平台的分层协同架构，实现多车动态协同与环境自适应。编队系统架构示意见图4，各要素交互逻辑如下。
1）车辆层。作为执行主体，负责实现车辆的感知、决策和执行，由多模态传感器（毫米波雷达等）、执行器和车辆控制单元组成。传感器用于感知车辆状态和环境信息；执行器根据控制指令调整行驶状态；车辆控制单元作为车辆层的“大脑”，负责接收传感器信息，运行编队控制算法，并生成控制指令。编队内设领航车和跟随车，领航车主导全局路径规划与车路协同，跟随车接收指令并保持间距。
2）通信层。作为编队系统的“神经网络”，基于V2V和V2I技术构建通信拓扑网络，实现车与车、车与基础设施的信息交互与数据共享，满足实时性要求。该层采用分布式或集中式架构，分布式可提高可扩展性和鲁棒性，集中式则适合结构化场景的全局优化。
3）路侧单元。搭载传感器和数据采集设备，可实时感知道路、交通环境、障碍物和车辆状态，帮助车辆提前识别危险并决策，提升编队行驶安全性和效率。
4）云平台。作为编队系统的“决策中心”，基于云计算技术优化路径规划与编队调度，支持海量数据处理、控制算法优化迭代，提供远程监控、车队管理、车辆控制和运营维护等功能。
3.1.2 功能模块划分
为实现智能网联车辆编队行驶的复杂功能，需将其划分为多个功能模块，每个模块负责特定的功能或子系统，通过协同工作实现编队行驶的整体目标。基于智能网联车辆编队行驶的功能场景，可以将其划分为编队管理模块、行驶控制模块及异常处理模块，如图5所示。
1）编队管理模块。它是编队控制系统的核心管理单元，负责编队的创建、加入、离开、解散以及成员车辆的管理。
①编队创建：潜在领航车辆通过V2X设备发起编队初始化，生成包含自身的单车辆编队并广播编队信息，建立通信拓扑网络。
②车辆加入：潜在跟随车辆申请加入时，领航车辆或云平台验证其传感器兼容性、通信时延等条件，允许后引导其从队尾切入，通过自适应控制算法逐步缩短/增大跟车距离至目标间距。
③车辆离开：跟随车辆申请离开时，在领航车辆或云平台允许后，逐渐拉开间距至安全距离。其间禁止其他车辆交互，确保离开过程的安全和稳定。
④编队解散：当路况或车辆状态不满足编队条件时，领航车辆下达解散指令，各车退出通信网络，恢复自主驾驶模式。
⑤成员车辆管理：编队管理模块维护编队成员列表，跟踪每辆车的状态和位置，确保编队成员之间的有效协同。
2）行驶控制模块。行驶控制模块负责编队在各场景下的行驶控制，包括匀速行驶、加速/减速行驶、紧急制动、弯曲道路行驶和变道行驶等。
①匀速行驶控制：控制编队以稳定的速度行驶，并保持车辆间稳定的间隔距离，速度误差控制在目标车速的10%以内，间距误差控制在设定间距的10%以内。
②加速/减速行驶控制：控制编队整体加速或减速，并保持车辆间相对稳定的间隔距离。加速时加速度小于2.5 m/s²，减速时加速度大于-2.5 m/s²，间距误差控制在设定间距的20%以内。
③紧急制动控制：控制编队以较大的减速度进行紧急制动以确保行车安全，紧急制动加速度大于-6 m/s²且小于-2.5 m/s²，相邻车辆相对纵向距离小于100 m。
④弯曲道路行驶控制：控制编队在弯道稳定行驶，保持车辆在同一车道内，禁止压线；并控制车辆速度和加速度在安全范围内，同时保持车辆间稳定的间隔距离，间距误差控制在设定间距的20%以内。
⑤变道行驶控制：控制编队完成从当前车道到相邻车道的变道，根据自车车速、相邻车道车辆车速、距离以及编队长度，调整车速以保证安全变道，并控制车辆间距和速度误差在安全范围内，同时开启转向灯协调编队整体横向移动。
3）异常处理模块。异常处理模块负责监测和处理编队行驶过程中可能出现的各种异常情况，确保编队的安全性和稳定性。
①外部车辆侵入处理：当其他车辆切入编队车道时，领航车辆通过V2V/V2I获取侵入车辆轨迹，触发局部路径重规划；并通过强化学习算法评估风险，避免连锁碰撞。
②变道异常处理：若变道中突发障碍物，未完成变道的车辆通过分布式协同控制退回原车道，或调整轨迹绕行。
③车辆状态异常处理：当某车传感器失效或通信中断时，系统切换至冗余控制模式，同时云平台远程诊断并调度备用车辆接管任务。
④恶劣天气适配：在雨天、雾天等场景，通过多传感器融合提升障碍物检测率，降低编队速度，增大安全间距，以适应环境变化，确保编队安全行驶。
3.2 智能网联车辆编队控制方法
智能网联车辆编队控制方法可分为模型驱动控制、数据驱动控制与混合驱动控制3大类。模型驱动控制方法基于车辆动力学与交通流数学模型设计控制器，具有理论可解释性强、控制精度高的特点，但显著依赖模型准确性。数据驱动控制方法通过机器学习算法从数据中提取控制策略，擅长处理复杂非线性场景，却面临数据需求大、可解释性不足的挑战。混合驱动控制方法融合两者优势，在保持理论基础的同时增强了环境适应能力。
3.2.1 基于模型驱动的控制方法
1）模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。MPC通过滚动时域优化预测未来系统状态，并动态调整控制输入，以最小化目标函数并满足约束条件[12]，如式（1）和式（2）所示。
式（1）~式（2）中： 为系统状态（如速度、间距）； 为控制输入； 为时刻； 与 为权重矩阵； 为预测时域。
在编队控制中，MPC主要用于优化车辆的速度和间距，确保编队的稳定性和燃油经济性。相关研究中，Dong等[41]提出一种层次化集中MPC策略，通过将编队解耦为子排，构建两级信息交互机制：上层协调领头车辆，下层控制跟随车辆，能在显著减少计算时间的同时保持与理想MPC相当的稳定性；Daini等[42]则探索了集中式、分散式和准分散式MPC策略在交通流控制中的应用，发现通过少数关键车辆的优化控制即可显著提升交通流密度和燃油经济性，为编队的分布式协同提供了新思路。该控制方法的优点在于其多目标优化能力强，能灵活处理控制约束，在编队保持中可实现较高的间距控制精度。然而，其计算复杂度随车辆数量呈指数增长，实时性受限，因此适用于小规模编队和结构化道路场景。
2）滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）。SMC通过设计滑模面驱动系统状态沿预定轨迹运动，对参数摄动和外部干扰具有强鲁棒性[43]，其控制律如式（3）所示。
式（3）中： 为等效控制项； 为切换增益； 为滑模面函数； 为连续时间变量。
在编队控制中，SMC主要用于处理车辆跟驰系统中的非线性加速度不确定性问题，确保编队在频繁动态扰动场景下的稳定性。例如，Guo等[44]提出分布式自适应滑模控制策略，通过改进恒定时间间隔策略和自适应补偿项，在消除初始误差的同时显著提高了交通流密度，并证明了编队的串稳定性。Zhang等[45]针对崎岖道路的横向/纵向协同控制问题，设计嵌套自适应律的滑模观测器，结合反推控制实现规定时间内的变道和排队机动，验证了滑模控制在复杂地形下的鲁棒性。滑模控制的优势在于响应速度快，可抑制90%以上的外部干扰，但高频切换导致的抖振问题会增加执行器磨损，需通过边界层法或趋近律设计进行缓解，适合应用于动态扰动频繁的城市道路场景。
3）鲁棒控制。鲁棒控制采用H∞范数设计控制器，以保证系统在模型具有不确定性和外部干扰下的稳定性能[46]，其核心为求解以下优化问题：
式（4）中： 为扰动到输出的传递函数； 为不确定性参数； 为控制器参数矩阵。
在编队控制中，鲁棒控制主要用于处理质量变化、风阻波动等不确定因素，确保编队在通信受限或复杂环境下的稳定性。相关研究中，Sun等[47]针对智能网联车辆的时变不确定性和避碰需求，提出自适应鲁棒编队控制方案，通过微分同态变换处理车辆间空间约束，结合约束跟踪理论证明了编队的紧凑性和安全性。Zhang等[48]则将行为稳定性策略与鲁棒MPC结合，构建多层优化模型，解决异构车辆编队的凝聚力和抗干扰问题，仿真结果表明该方法在20车编队中能有效抑制随机扰动，提升编队安全性。鲁棒控制的优点是抗干扰能力强，理论保障完备，可在通信受限或复杂环境下维持编队稳定；缺点是保守的模型假设可能导致性能损失，适用于对安全性要求极高的场景，如军事编队和通信不稳定的区域。
3.2.2 基于数据驱动的控制方法
1）深度学习。深度学习通过多层非线性神经网络自动提取数据特征，实现高维输入到控制输出的端到端映射[49]。在编队控制中，深度学习主要用于处理复杂交通场景下的协同控制问题，例如，通过卷积神经网络和图神经网络处理图像、雷达点云和V2X通信信息。Wang等[50]提出基于图神经网络的大型模型框架，结合交替方向乘子法实现分布式轨迹优化，使编队在高密度车流中的变道成功率显著提升，并通过门控递归单元预测周围车辆意图，增强了协同决策的鲁棒性。另一项研究中，Wang等[51]利用深度Q网络设计车队合并控制策略，相比传统规则化方法，其合并时间明显减少，中高流量密度下通行能力提升显著，验证了深度学习在动态决策中的优势。深度学习的优势在于对高维异构数据的强大处理能力，可适应复杂非线性场景，但存在可解释性差、依赖大规模标注数据的缺陷，且在极端场景下泛化能力不足，适用于结构化道路的感知-控制一体化任务。
2）强化学习。强化学习通过智能体与环境的交互试错，以最大化累积奖励为目标学习最优控制策略[52]。在编队控制中，强化学习主要用于处理动态交互场景，例如通过Q-learning算法优化协同自适应巡航控制系统的干扰抑制问题[53]。Alves Neto等[54]提出基于深度强化学习的纵向控制策略，针对协同自适应巡航控制系统的干扰抑制问题，设计具有积分动作能力的控制器，在不确定参数和外部干扰下仍能保持稳定编队，证明了强化学习在鲁棒控制中的潜力。Qin等[55]将深度强化学习应用于信号交叉口的生态驾驶，提出自适应编队框架，通过双延迟深度确定性策略梯度算法优化领头车辆速度，使全车队油耗降低19.5%，显著优于传统方法。强化学习的显著优势是能处理动态交互场景，通过在线学习适应交通流变化，适用于港口无人卡车编队、城市信号灯协同等复杂场景，但存在样本效率低、训练成本高、奖励函数设计困难的问题。
3）自适应控制。自适应控制通过实时监测系统性能并调整控制器参数来适应系统的变化[56]。在编队控制中，自适应控制主要用于解决异构车辆协同中的模型失配问题，例如通过递归最小二乘法或扩展卡尔曼滤波估计车辆动力学参数。Rezaee等[57]提出无领导场景下的协同自适应巡航控制策略，其基于恒定时间间隔策略，使每辆车在达成速度共识的同时保持了安全间距，同时验证了自适应控制在分布式编队中的可行性。Ruan等[58]针对车队规模变化引发的控制器切换问题，设计CACC控制策略，利用Youla参数化方法确保切换过程的稳定性，将扰动幅度从2 m/s²降低至0.011 m/s²，显著提升了大规模编队的鲁棒性。自适应控制的主要优点是对参数不确定性的强鲁棒性，适用于车辆负载变化频繁或异构混编场景。但受限于传感器数据更新速率，其在快速动态变化中收敛速度不足，且长期运行可能因估计误差累积导致稳定性下降，适合作为模型驱动方法的补充，提升编队在非结构化道路上的适应性。
3.2.3 基于混合驱动的控制方法
1）基于物理信息神经网络的车辆动力学建模与控制。针对数据驱动模型可解释性差的问题，Cao等[59]建立了基于物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）的车辆动力学模型，使用物理驱动的深度学习方法代替纯数据驱动的深度学习方法来获取智能车辆的动态特性，兼顾了物理方法和数据驱动方法的优势。该方法考虑了神经网络模型的非线性和物理可解释性，基于PINN车辆动力学模型开发迭代线性二次型调节器控制算法，通过优化控制律实现智能车辆对轨迹的精确稳定跟踪。仿真结果表明，该方法可在约束条件下准确跟踪参考轨迹，控制性能优于传统算法。
2）分层式深度学习与模型预测控制融合架构。为解决传统线性荷电状态（State of Charge, SOC）参考轨迹无法适应驾驶条件的问题，Yin等[60]提出基于深度Q学习（Deep Q-Learning, DQL）优化SOC参考轨迹的插电式混合动力汽车车队分层控制方法。上层控制器使用长短期记忆神经网络实现领航车辆的全局速度预测，并使用非线性模型预测控制算法实现车队纵向控制；下层使用主成分分析和K-means聚类算法构建典型工况，通过径向基函数神经网络预测车辆速度，然后由耦合的DQL网络生成预测时域中的SOC参考轨迹。该策略显著提高了车队燃油经济性，与基于时间和基于距离的SOC参考轨迹相比，车队油耗分别降低了7.94%和3.72%。
3）编队自适应决策与模型预测控制结合。针对狭窄巷道环境下多机器人编队避障问题，Gu等[61]提出包含编队决策机制和基于模型预测控制的编队控制器自适应避障控制策略。该方法建立了包含均匀和非均匀变形两种避障方法的决策机制，为编队通过障碍区域提供灵活选择，同时考虑了编队安全和环境约束；通过预设编队参数并构建涉及结构变形、收敛速度和能耗的性能评估系统，可确定最佳避障配置，并利用基于模型预测控制的主从式编队控制器实现配置切换和保持。
4）基于数字孪生和共识的协同控制框架。针对连接不可靠、通信资源稀缺的崎岖地形中的编队自动驾驶问题，Cao等[62]提出分层数字孪生（Digital Twin, DT）和共识授权协同控制框架。该框架利用编队内信息交换，在领导者上构建编队级DT，在编队成员之间分配多个车辆级DT。领导者根据编队级DT进行关键驾驶决策，考虑到不可靠链路对编队DT精度的影响，提出分布式共识方案协商关键决策。当链路不可靠时，利用天基空地综合网络支持的信息交换更新编队DT。仿真结果表明，与现有方法相比，该方案在恶劣地区的驾驶安全性提高了21.1%，总延迟降低了24.2%。
混合驱动控制方法的优势在于兼具理论保障和环境适应性，可根据场景需求灵活调整控制策略，但也面临算法复杂度增加、多模态协同困难等挑战，适用于对安全性和适应性都有较高要求的场景，如混合交通流环境下的异构车辆编队。智能网联车辆编队控制方法特点对比如表3所示。
表3 智能网联车辆编队控制方法对比 |
| 方法类型/具体方法 | 可解释性/控制对象 | 适应性/优点 | 数据依赖性/缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 类型1：模型驱动控制 | 可解释性高 （控制逻辑清晰可追溯） | 适应性中等 （建模场景内表现优异） | 数据依赖低 （主要依赖物理定律） | 理论保障强，精度高 |
| 模型预测控制 | 速度、间距、能耗 | 多目标优化能力强， 约束处理灵活 | 计算复杂度高，实时性受限 | 小规模编队、高速公路 |
| 滑模控制 | 加速度、跟踪误差 | 鲁棒性强，响应速度快 | 高频抖振引发执行器磨损 | 动态扰动频繁的城市道路 |
| 鲁棒控制 | 系统稳定性、通信容限 | 抗干扰能力强， 理论保障完备 | 保守设计导致性能牺牲 | 军事编队、通信受限环境 |
| 类型2：数据驱动控制 | 可解释性低 （“黑箱”决策难解释） | 适应性高 （适应复杂非线性环境） | 数据依赖高 （需大量训练数据） | 环境适应性强， 可处理高维问题 |
| 深度学习 | 轨迹预测、感知控制一体化 | 高维数据处理能力强， 可端到端优化 | 可解释性差，依赖标注数据 | 结构化道路、 感知密集型任务 |
| 强化学习 | 决策策略、避障路径 | 适应复杂交互， 自主探索最优解 | 训练成本高， 奖励函数设计困难 | 仿真预训练、密集交通流 |
| 自适应控制 | 参数不确定性、异构车辆 | 实时参数调整， 适应动态变化 | 依赖更新速率， 长期稳定性不足 | 异构编队、 负载变化频繁场景 |
| 类型3：混合驱动控制 | 可解释性中高 （部分可解释） | 适应性高 （融合两种方法优势） | 数据依赖中等 （可利用物理先验） | 兼顾理论保障和环境适应性 |
| 物理信息神经网络 | 轨迹跟踪、动力学建模 | 结合物理定律和神经网络 | 网络训练复杂， 需物理约束设计 | 智能车辆轨迹跟踪、 安全应用 |
| 分层式深度学习与 模型预测控制融合架构 | 速度预测、SOC优化 | 上下层功能分离， 燃油经济性显著提升 | 多层协调复杂， 计算资源需求高 | 混合动力车队、能量管理 |
| 自适应决策与 模型预测控制结合 | 避障路径、编队变形 | 决策灵活， 适应复杂环境约束 | 决策机制设计复杂， 实时性要求高 | 狭窄环境、多约束编队避障 |
| 数字孪生协同控制 | 决策共识、链路管理 | 虚实融合， 恶劣环境适应性强 | 孪生模型维护成本高， 通信依赖强 | 崎岖地形、通信受限的环境 |
4 智能网联车辆编队控制测试验证
智能网联车辆编队控制的测试验证是连接理论研究与工程应用的关键环节，通过多维度测试全面评估编队控制策略的有效性、可靠性与适应性。本节从测试目标层、测试方法层、测试内容层、测试指标层4方面展开论述，构建覆盖虚拟验证到真实场景的完整测试体系，如图6所示。
4.1 测试目标层
测试目标层旨在验证智能网联车辆编队控制策略在实际应用中是否能够达到预期效果，具体包括有效性验证、可靠性评估和适应性测试3大目标。有效性验证旨在确保编队控制策略能准确、稳定地实现编队行驶，包括队列保持、切入/切出等基本功能。可靠性评估通过验证编队控制策略在各种复杂环境和突发情况下的稳定性和鲁棒性，确保编队行驶的安全性。适应性测试则评估编队控制策略在不同场景和不同车辆类型下的适应性，以确保其广泛的适用性。
4.2 测试方法层
测试方法层包括仿真测试和实车测试两大方面，通过虚拟与现实相结合的方式，对编队控制策略进行全面验证。
4.2.1 仿真测试
仿真测试是智能网联车辆编队控制验证的重要手段。它通过虚拟环境模拟编队场景，凭借低成本、高重复性和风险可控的优势，成为算法验证的关键环节。然而，仿真测试对复杂场景的物理建模精度不足，难以准确评估算法在真实环境中的鲁棒性，并且部分性能测试与参数标定无法实现[63]。进行仿真测试时，首先需明确测试目标，如验证特定编队控制算法的有效性。其次，依据目标选择合适的仿真平台，如SUMO或CARLA等。在选定的仿真环境中，精细设置道路布局、交通信号及车辆行为等要素，以构建贴近实际的交通场景。然后，将待测的编队控制算法集成到该环境中。之后，设计多样化的测试用例，涵盖多种编队场景，执行测试并收集数据。最后，对采集的数据进行全面分析，以评估算法性能。仿真测试流程如图7所示。
4.2.2 实车测试
实车测试是智能网联车辆编队控制验证中不可或缺的一环，它通过在真实交通环境中对控制策略进行测试，为实际应用提供可靠依据。实车测试可进行性能测试和参数标定，真实性强，但其场景数量受场地、成本和安全风险限制，测试效率较低，测试周期较长[64]。实车测试车辆需加装激光雷达、毫米波雷达、V2X通信模块及高精度定位系统等设备，以支持编队控制所需的感知、通信和定位功能，并通过总线（Controller Area Network, CAN）记录车辆状态及环境感知数据。实车测试场地可分为封闭测试场和开放道路两类。测试场地需包含直线道路、弯道、坡道及交叉口，以模拟各种复杂交通场景，同时具备模拟雨雪、雾天等恶劣天气的能力，以验证编队控制策略的环境适应性。目前，国内外针对测试场地和开放道路环境进行了多项编队运行测试工作，表4展示了一些典型的实车测试项目。
表4 国内外智能网联车辆编队运行实车测试典型项目 |
| 项目名称 | 国家/地区 | 时间 | 测试主体 | 测试内容 | 技术特点与测试结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| PATH项目[65] | 美国 | 1986—2000年 | 加州大学伯克利分校、 加州PATH项目组 | 高速公路 编队行驶 | 实现最小车间距为3 m的重型卡车编队行驶， 队列整体的燃油经济性提升8%~11% |
| SARTRE项目[66] | 欧洲 | 2009—2012年 | 沃尔沃、里卡多等 | 公路列车 编队行驶 | 利用车辆协同式自适应巡航控制和DSRC无线通信，实现2辆卡车和3辆轿车在高速公路上的编队行驶 |
| 主线科技载货 示范应用[67] | 中国 | 2024年 | 主线科技 | 高速公路 编队行驶 | 获准开展载货示范应用，开展京津塘高速3~5车编队自动驾驶测试，完成现场试乘评审 |
| 小马智行CAT 编队行驶测试[68] | 中国 | 2024年 | 小马智行 | 高速公路 编队行驶 | 成功获得测试牌照，在开放道路上进行L4级“1+N” 编队自动驾驶测试 |
4.3 测试内容层
4.3.1 国内外测试标准体系
目前，国内外针对智能网联车辆编队测试已形成系列标准体系。国际层面，《智能交通系统-卡车编队系统（TPS）-功能和操作要求》（ISO 4272：2022）规定了编队系统的基本测试要求；《协作式自适应巡航控制和编队性能要求》（SAE J2945/6 A—2023）定义了CACC和编队功能的性能测试标准；《增强3GPP对V2X场景的支持》（3GPP TS 22.186）明确了车辆编队通信性能测试指标。国内方面，中关村智通智能交通产业联盟发布的《自动驾驶车辆编队行驶能力测试内容及方法》（T/CMAX 21005—2023）规范了编队基础能力、行驶功能和应急处置3大类测试内容；中国智能交通产业联盟制定的T/ITS 0113系列标准，包括《营运车辆合作式自动驾驶货车编队行驶第1部分：总体技术要求》（T/ITS 0113.1—2019）等关键标准，详细规定了货车编队行驶的总体技术要求、驾驶场景和通信数据交互要求；中国汽车工程学会发布的《合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准（第二阶段）》（T/CSAE 157—2020）规范了车用通信系统应用层数据交互测试方法。
4.3.2 测试内容
基于上述标准要求，测试内容包括以下方面。
1）编队基础能力测试：包括静态/动态组队、编队解散、跟随性能（加减速、匀速直行、小曲率弯道行驶）、车辆基础能力（鸣笛与转向灯同步）、制动能力（空载/满载）等测试项目。
2）编队行驶功能测试：涵盖起步（路侧停车起步、左侧车辆通行起步）、直行（相邻车道车辆并行、切入、超车）、跟车（稳定跟车、前车切出、跟车停走）、变更车道、高速公路（驶入/驶出匝道、通过收费站、通过隧道）等场景。
3）应急处置测试：包括车辆或系统故障处理、系统无法处置场景的人工接管、自动紧急避让等异常情况处置能力验证。
4）通信性能测试：按照《增强3GPP对V2X场景的支持》（3GPP TS 22.186）要求，验证V2V通信的有效发送频率、丢包率、端到端时延等关键指标。
4.4 测试指标层
基于《自动驾驶车辆编队行驶能力测试内容及方法》（T/CMAX 21005—2023），从安全性、稳定性、舒适性、效率、通信性能及环境适应6个维度构建智能网联车辆编队测试指标体系，如表5所示。
表5 智能网联车辆编队测试指标 |
| 维度 | 核心指标 | 检测方法 | 典型阈值要求 |
|---|---|---|---|
| 安全性 | 碰撞发生率 | 毫米波雷达、激光雷达实时监测 | 测试过程中不应发生碰撞 |
| 制动距离差值 | 高精度定位系统测量制动前后车距变化 | 跟随车辆空载<4 m，满载<8 m | |
| 预计碰撞时间 | 车载传感器融合计算 | 保持安全阈值范围内 | |
| 稳定性 | 横向偏差 | 高精度定位设备测量车辆几何中心点相对轨迹偏移 | <50 cm |
| 纵向距离 | 激光雷达/毫米波雷达测量前后车辆中心点距离 | <25 m | |
| 数据采集精度 | 车载高精度传感器系统 | （速度±0.1）km/h，（位置±0.1）m，（加速度±0.1）m/s² | |
| 舒适性 | 系统同步响应时间 | 时间戳记录分析鸣笛/转向灯同步性 | 延迟时间≤1 s |
| 人工接管响应时间 | 制动踏板/方向盘/开关介入测试 | 能够实时退出编队模式且无异常 | |
| 编队行驶平稳性 | 车载加速度计测量纵横向加速度变化 | 保持平稳驾驶感受 | |
| 效率 | 编队创建效率 | V2V通信日志统计组队时间 | 静态/动态组队均≤10 s |
| 编队解散响应时间 | 系统状态监控解散指令执行时间 | 实时退出编队状态 | |
| 跟随性能稳定性 | GPS轨迹分析匀速/加减速/弯道跟随能力 | 满足T/CMAX 21005—2023表3跟随性能指标要求 | |
| 通信 性能 | V2V发送频率 | 网络协议分析器统计发送频次 | ≥20 Hz |
| 通信时延 | 数据回环测试计算平均时间差 | 前后车车载单元间距50 m和150 m的10 min平均延迟 | |
| 丢包率 | 数据包统计分析 | 10 min内丢失帧数/总发送帧数<设定阈值 | |
| 环境 适应 | 基础环境条件 | 通过气象监测设备和路面状态传感器等进行检测 | 晴天、白天、能见度≥500 m、干燥路面 |
| 速度适应范围 | GPS测速验证不同道路限速遵守情况 | 高速公路≤80 km/h，其他道路≤60 km/h | |
| 感知识别能力 | 目标分类算法验证机动车识别准确性 | 1 s内正确分类，距离感知精度满足安全要求 |
5 讨论与展望
5.1 既有研究的不足
智能网联车辆编队控制作为智能交通系统中的前沿领域，尽管已取得了显著的研究进展，但仍面临诸多挑战，包括以下方面。
1）复杂场景下编队控制策略泛化能力问题。现有控制方法对单一场景适配性较好，但在混合交通流、极端环境或多场景切换时，策略的动态调整能力显著下降。例如，动态编队重组算法复杂度高；模型驱动方法依赖精确的车辆动力学模型，难以应对异构车辆的参数时变特性；数据驱动方法的“黑箱”决策逻辑缺乏可解释性，并且在训练数据未覆盖的极端场景中泛化能力不足，可能引发安全风险。
2）大规模编队控制效率问题。传统集中式控制架构在车辆规模较大时，计算负载与通信延迟显著增加，难以满足实时性要求。分布式控制虽降低了中心节点依赖，但在多车协同决策的一致性问题上仍面临挑战，例如多车换道时的优先级分配。现有算法的计算复杂度随车辆数量呈指数增长，导致大规模编队的稳定性控制存在困难。
3）通信可靠性与网络安全风险问题。编队控制依赖于车辆间及车辆与基础设施间的高效通信。然而，当前V2V和V2I技术在通信时延和跨区域通信鲁棒性方面仍存在不足。此外，网络攻击可能引发编队级联失效，严重威胁行车安全。
4）测试验证体系场景覆盖与成本问题。仿真测试对复杂场景的物理建模精度不足，难以准确评估算法在真实环境中的鲁棒性，并且部分性能测试与参数标定无法实现；而实车测试受场地、成本和安全风险限制，测试效率较低，测试周期较长。
5）跨学科研究不足问题。编队控制研究多集中于交通工程与控制理论领域，缺乏与人工智能、社会学（如驾驶员信任度建模）等学科的深度交叉。例如，驾驶员对自动驾驶编队的接受度受心理因素影响显著，但现有研究较少将心理学理论融入控制策略设计。
5.2 未来发展方向
针对上述不足，未来智能网联车辆编队控制的研究可关注以下方向。
1）多模态融合的自适应控制策略
①跨场景迁移学习。结合深度学习与元学习技术，构建通用-特定双层控制框架。通用模型通过海量多场景数据学习编队控制共性规律，特定场景模型利用小样本数据快速适配新环境，提升策略泛化能力。例如，通过联邦学习实现不同区域交通数据协同训练，使编队跨区域行驶时无需重新部署算法。
②模型-数据混合驱动方法。融合模型驱动的可解释性与数据驱动的非线性拟合能力，如基于物理约束的强化学习，在保证安全性前提下，通过神经网络优化控制参数，突破单一方法的局限性。
2）分布式协同架构与通信技术研究
①分层分布式控制架构。将大规模编队划分为若干子编队，子编队内采用集中式控制，子编队间通过分布式通信实现信息共享，降低整体计算复杂度；引入边缘计算节点分担云平台实时控制任务，缩短端到端时延。
②抗干扰通信与安全机制。研发基于太赫兹通信的高速率、低时延V2X技术，提升复杂电磁环境下的通信可靠性；采用量子加密技术保障敏感数据传输安全，防止敌方窃取或干扰；建立动态通信拓扑重构算法，当部分通信节点失效时，自动切换至备用链路（如多跳中继），维持编队协同。
3）虚实融合的测试验证体系构建
①数字孪生驱动的闭环测试。基于仿真测试结果生成控制参数候选集，通过实车测试快速验证最优解，形成仿真探索与实车验证的迭代优化闭环；同时建立物理车辆与虚拟模型的实时动态映射系统，通过传感器数据驱动虚拟编队在高保真仿真环境中运行，同步验证控制策略安全性与效率，提升测试精度与效率。
②极端工况自动化生成。基于生成对抗网络与强化学习技术，自动化合成极端天气、复杂交通流等稀缺场景数据，注入仿真环境以扩展算法训练样本，减少对实车测试的依赖，为智能网联车辆编队控制的测试提供丰富的场景库。
4）跨学科协同
①人机协同的信任度建模。融合认知心理学与控制理论，建立驾驶员对编队控制的信任度评估模型，通过反馈机制调整控制策略，提升用户接受度。例如，在小汽车编队中，实时向驾驶员展示系统决策逻辑（如“因前方拥堵，编队将减速至60 km/h”），减少接管焦虑。
②新兴技术赋能编队控制。开发智能决策系统实现编队自主控制，构建大模型驱动的端到端控制系统；研究脑机接口技术在领航车辆中的应用，实现人类意图与机器控制直接交互，提升复杂场景下的决策灵活性。
6 结束语
智能网联车辆编队技术对于提高运输效率、优化交通流畅性和减少能源消耗具有重要意义。本文系统梳理了智能网联车辆编队控制的研究进展，构建包含文献统计、场景需求、控制体系、测试验证的多维分析框架，揭示编队控制研究的阶段性特征与主题演化规律，分析宏观与微观场景需求，对比模型驱动与数据驱动方法的适用边界，论述仿真与实车测试体系，揭示既有研究存在的不足并展望未来发展方向。研究表明，尽管智能网联车辆编队控制技术已取得显著进展，但在复杂场景下的策略泛化能力、大规模编队的实时控制效率、通信系统的可靠性与网络安全防护以及测试验证体系的完备性等方面，仍面临诸多挑战。未来应从多模态融合的自适应控制策略开发、分布式协同架构与通信技术优化、虚实融合的测试验证体系构建、跨学科协同研究等方面发掘新的研究方向。随着车路云一体化技术的深入发展，智能网联车辆编队控制将向高鲁棒性、强泛化能力、全场景适配的方向演进，为构建安全、高效、绿色的智能交通系统提供坚实支撑，助力交通领域的数字化与智能化转型。
