想象一下，駕車行駛在山坡上，前方是交通燈且仍然是綠色，很想在變燈前加速通過該路口，但車內設備發出提醒，交通燈將在兩秒內變化，顯然時間不足以通過該路口。這時，可以松開油門并減速，不僅節省燃油，且無需闖紅燈，或在十字路口發生碰撞事故，保障了個人安全。

　　互聯和自動化的車輛可以在車輛與車輛之間（V2V）以及車輛與道路基礎設施之間進行交互，例如交通信號燈和停車標志（V2I），可節省能源并提高安全性。據外媒報道，密歇根理工大學的工程師們提出了V2V和V2I協同駕駛的建模框架。

　　協同駕駛可幫助汽車及駕駛員安全有效地駕駛。該框架采用生態駕駛算法，可優先考慮節省燃料和減少排放。該自動化算法可使用地圖和地理信息計算基于位置的交通控制設備和道路約束。這項研究由密歇根理工大學土木與環境工程副教授、計算機科學副教授Kuilin Zhang領導，國家電網公司高級定量分析員Shuaidong Zhao也參與其中。

　　過去三年里，密歇根州霍頓有五個交通信號燈安裝的路測單元，可進行V2I通訊。Zhang使用密歇根州安阿伯市聯網車輛測試環境的實際交通信號定相和定時消息進行仿真分析，并計劃在霍頓地區擴大測試范圍。

　　Zhang表示：“協同駕駛自動化理念是使用十字路口信號燈通知駕駛員駕駛前方的路況。該傳感器可使所有通過十字路口的聯網車輛獲益。自動環保駕駛算法改善了聯網車輛和自動化車輛的駕駛決策。”仿真結果表明，協同式自動化生態駕駛算法可在交通暢通情況下節約能耗7%，交通擁堵情況下節約能耗23%。

　　Zhang稱：“汽車走走停停時油耗較大。生態駕駛概念不僅可以使車輛使用其前方車輛的數據，還可以使用交通信號燈提供的信息做出駕駛決策。”Zhang的模型添加高清（HD）地圖，使用互聯車輛的硬件和軟件提供厘米級精準導航。高清地圖包含多種類型的環境感應，如遠程雷達、激光雷達、攝像頭、短/中程雷達和超聲波。

　　Zhang表示，對于自動駕駛而言，重要的是了解地標以控制汽車駕駛方式及坡道。 汽車可使用山坡來減慢或加快汽車行駛速度，從而節省更多能耗。在平直的高速公路上節約能耗是非常容易的，但在交通繁忙和交通信號燈多的城市干道上，節能并非那么簡單。在城市街道上，Zhang和Zhao的在線預測連接和自動化生態駕駛模型還將考慮各種交通條件下的交通控制設備和道路幾何約束。