主要采用分层控制策略，即上位控制与下位控制的分层策略。其中上位控制器用来产生车辆的期望速度与加速度；下位控制器用来接受上位控制器产生的期望车辆状态值，并通过控制节气门开度与制动压力实现对车辆速度的控制。在实际运用本控制策略时，需要在单车环境感知与车联网信息交互的基础上，获取车辆实时的行驶状态信息与路况信息，并以特定的智能算法计算车辆的期望车距、速度与加速度，通过控制车辆的动力系统（以发动机与制动系统为主），使车辆达到期望的行驶状态。

智能车辆纵向控制

对应的控制系统为高度非线性的非完整约束系统，其控制模型及应用场景存在不确定性与时变性，且控制要求的精度高，适应性强。因此，对高精度、高鲁棒性的控制模型及高自适应性的控制器的研究显得尤为重要。一般来说，本控制策略会与智能车辆横向控制（lateral control of intelligent vehicle）综合使用，以满足智能车辆安全与功能的各种需求。自适应巡航控制系统（adaptive cruise control;ACC）、车距自动控制系统（automatic distance control;ADC）均采用智能车辆纵向控制技术。