车辆编队技术通过将道路上车辆组织成以固定间距紧随的车队,在减少了风阻的同时保证了车辆行驶的安全,为减少能源消耗、提升道路安全与交通效率带来了贡献。基于V2X（Vehicle-to-Everything）和MEC（Mobile Edge Computing/Multi-access Edge Computing,移动边缘计算）的车云融合技术,为车辆编队提供了车辆与周边交通环境的通信能力,以及可用于编队车辆环境感知与编队控制所需的计算能力。本论文以车云融合技术为基础,针对车辆编队的协同机制进行研究,提升车辆编队对道路环境的感知能力以及编队的整体性能。本论文从基于车云融合的车辆编队协同感知和协同编队管理两个方面开展工作,主要内容包括:首先,本论文提出了一种基于车云融合的编队协同感知机制,利用车云融合克服单车感知范围受限的问题,为编队提供区域性感知能力支撑。本论文对感知信息进行了定义和描述,设计了感知信息融合的方法以及感知信息维护的流程。并通过仿真验证了该机制可以提升车辆编队对道路环境的感知能力。然后,本论文提出了一种基于车云融合的编队协同管理算法,利用上述协同感知信息,通过道路上不同车辆、不同编队、MEC服务器之间的协同,提升了车辆编队的性能。具体而言,针对车辆加入编队的场景,将车辆加入操作分为匹配编队和加入编队两个阶段,在匹配编队阶段设计了分布式算法或集中式算法完成目标编队选择,在加入编队阶段计算编队加入操作的最优时机和加入位置。最后通过仿真实验说明了算法对编队行驶的通行效率和道路总体的通行效率都带来了提升,同时显著地降低了编队操作受到行驶环境的影响程度。