康奈尔大学土木与环境工程教授Oliver Gao曾发表《智能十字路口的交通控制：自动化网络基础图》一文，他表示：“对于未来的移动出行，自动驾驶汽车受到了很多的关注。如果道路上真的有很多自动驾驶汽车，我们的道路和十字路口可能会成为限制因素。因此，在论文中，我们研究了自动驾驶汽车与地面基础设施之间的相互作用，以释放出自动驾驶交通真正的力量。”
研究人员设计的模型可以为一组自动驾驶汽车，即“自动驾驶车队”提供支持，让自动驾驶汽车能够在无需等待的情况下顺利通过单向十字路口。根据微模拟的研究结果显示，与传统的交通信号系统相比，该模型将城市街道上的车辆通行能力提高了138%。该模型假设道路上只有自动驾驶汽车，未来，研究人员将结合自动驾驶汽车和人工驾驶汽车以解决城市交通拥堵的问题。
全球的汽车制造商和研究人员都在研发自动驾驶原型车，预计将于2025年正式推出。不过，到目前为止，很少有研究关注为此类无人驾驶汽车提供支持的基础设施。
自动驾驶汽车能够互相交流，提供协调、提升效率的机会。研究人员的模型利用了自动驾驶汽车的这一能力，还利用智能基础设施，以优化交通，让汽车能够快速且安全地通过十字路口。
Gao表示：“十字路口的红绿灯亮起的周期不是固定的，可以动态进行调整，而且能够调整至让自动驾驶汽车车队通过。”
现有的模型能够优化当今的十字路口，以缓解交通流量，但是不能直接适用于自动驾驶汽车。有多少汽车能够在城市街道上运行取决于传感器、车到车、车到基础设施通信以及实际控制此类机器的系统的精度和速度。
大多数模型都假设，为了提高效率，自动驾驶汽车会以车队的形式行驶，在离开和加入不同的车队之前，都会朝着同一个方向行驶一段时间。研究人员的框架配置最优交通情况，将每个车队中接近十字路口的汽车数量作为主要变量之一。
不过，与协调车辆有关的数学错误可能会导致操作失败或事故。为了解决该问题，研究人员开发了一个公式，该公式考虑到了失败的概率，因此，在两个车队交叉之前，相应地增加了一个最佳的时间间隔。
Gao表示：“通过协调车队规模和车辆与车队之间的间隔距离，我们可以最大限度地提高流量和容量，因而可以让自动驾驶汽车在没有交通信号灯的十字路口畅通无阻，防止交通拥堵。”
