从自动驾驶的单车智能过渡到车辆协同多智能体,体现了车联网和智慧交通的巨大优势。为了减缓道路堵塞、提高燃油利用率并增强行车安全性,有必要保持车辆间具备互相通讯的能力,并且实时交换信息。从发展趋势看,高速公路具备网络化和智能化的特点。道路结构更为简单,通行能力强,适合多智能体技术的早期实现。交通运输是经济发展的先行官,关于高速公路的新技术变革正方兴未艾。本文以高速公路作为研究场景,针对多车协同驾驶进行了研究,设计了系统核心算法并加以验证,主要内容如下:（1）CACC协同式自适应巡航CACC队列行驶中最基本的环节。智能驾驶车辆之间的交互主要根据汽车编队控制。信息共享是多智能体系统中的关键任务。文章选定“BDL双向领导”作为最佳通讯拓扑结构,在此基础上进行CACC研究。采取速度和距离线性叠加的方式,克服了单一速度或距离跟踪效果不一致的缺陷。协同一方面体现在群体动作的一致性,另一方面表现在速度和位移差的结合。稳定性是衡量队列性能的重要指标之一,当系统产生扰动时应尽快使其收敛,不随队列规模扩大而发散。为了探究队列在理想情况、存在通讯延迟、存在执行器延迟时的行驶效果,把时域内的控制律转换至复数域,判断稳定性及稳态下的误差。当系统不能始终保持稳定时,计算能够让其稳定时的参数范围。进而更好地反推设计队列规模及通讯方式。（2）碰撞危险评估及多车协同避撞策略研究车辆的碰撞风险辨识和预警是智能驾驶系统的关键技术之一。以前后车距为边界研究范围,通过比较TTC、THW、RF三个指标的优劣性,提出了预警距离S_RF和最小预警距离S_min的概念。由于事态紧急,在避撞模式下采取“BD双向”通讯结构。根据当前风险值的不同,进一步细分为前端避撞和后端避撞。对于后端避撞,设计了一种基于队列总相对动能的策略TRM,它以质量和速度差为直接控制对象,以车辆编号为权重系数。这种方法的好处是充分利用了制动距离和响应时间,控制目标不再是单一个体而是整个系统。控制器的目的就是使目标函数在每一个采样点达到最小值。然后将目标函数转变为QP问题进行求解。当危险程度进一步增加,主车当前条件不足以安全制动时,采取前端避撞策略。即主车分配给前车一个协同加速度,并设计了协同加速度的计算式。（3）基于MPC的多车协同换道控制策略研究与前两种工况不同,多车协同换道涉及了纵横向耦合控制。首先确定了同步换道模式,它比分步式换道的换道时间更短,更适于高速公路这种结构简单的场景。按照时间先后,将整个过程分为准备阶段、开始阶段、换道中、换道结束、以及调整阶段。分析了换道动机的起因及切换逻辑,提出了双车道协同换道策略。针对每个车辆进行了运动学分析,求解满足安全条件下的纵横向运动方程,设计了基于五次多项式的换道轨迹。接下来用线性时变MPC策略实行轨迹跟踪,对比最优预瞄算法,MPC具有更好的仿真表现。最终验证了该决策和算法基于队列的安全性、舒适性、稳定性以及换道效率。以上三种工况为高速公路队列行驶的最基本场景,进行算法开发及验证对加速车联网技术发展及落地,具有重要意义。