随着科技的发展,无人车的集群化程度不断提高,无人车集群逐渐进入大众视野,其在物流输送、环卫清洁、交通运输和军事作战等领域应用愈加广泛。但是现阶段无人车集群在定位、感知、决策和控制等多个方面仍存在着一定的技术难题,因此,无人车集群的控制和无人车轨迹分析平台的研究对无人车集群发展具有现实意义。针对无人车存在的上述技术问题,本文搭建了一个低时延、高精度定位、分布式异构、精确轨迹控制和姿态异常检测功能的集群控制和轨迹分析平台。本文主要完成的工作如下:（1）设计了一个具备实时性数据传输、高精度定位和分布式异构的无人车集群控制与轨迹分析平台。该平台采用双数据链的无线通信架构,有效解决了无人车辆与平台之间的数据传输阻塞问题;采用基于滤波的单目摄像头与里程计融合的定位方法,提高了无人车定位数据的精确度;具备多线程处理并行任务处理的功能,克服了多辆无人车高并发数据处理的问题,提高了无人车集群的协同工作能力;设置了上位机波形界面以及数据显示功能,直观显示无人车的实时状态,并采用给定阈值的方法来确保无人车行驶时的安全稳定性。（2）完成了无人车集群平台下位机和上位机的设计与开发。使用n RF24L01无线传输技术,并结合自定义的底层通信协议,完成对无人车集群的数据交互;设计具备多线程高并发能力和分布式异构特性的平台,解决多辆无人车并发处理的问题;构建一系列平台子界面,实现高通量数据采集和存储、无人车姿态信息显示、单目摄像头实时图像处理和一键策略等功能,使平台具备高拓展性和稳定性。（3）完成了无人车集群控制平台的系统测试和性能分析。通过测试各子系统的性能,验证了该平台低时延、高精度定位和分布式异构的特性。测试结果表明,该系统的无线传输时延低于5ms,定位精度约为5cm,并且具备多辆无人车协同工作的能力。（4）构建了基于LSTM的无人车机动能力模型,用于进一步开展平台无人车控制验证。利用平台采集的无人车姿态数据,建立无人车数据集,训练控制模型,然后将训练后的模型导入平台,最终对无人车自动控制轨迹进行误差分析。结果表明,模型预测值的均方根误差均低于3,简单轨迹平均误差率均低于10%,平台具备精确自动化控制能力。