随着无人驾驶技术的快速发展，2025年大规模无人驾驶车队的商业化运营已成为行业共识。在这一背景下，如何实现车队能耗的高效规划成为亟待解决的核心问题。本文提出一种基于时空耦合的优化算法，旨在为未来智能交通系统提供科学的能耗管理方案。

从技术层面看，无人驾驶车队的能耗特性与传统车辆存在显著差异。其能耗分布不仅受行驶路径影响，更与车队编组策略、充电设施布局及交通流动态变化密切相关。我们构建的多目标优化模型包含三个关键维度：时间维度上考虑不同时段的电价波动和道路拥堵系数；空间维度上整合充电站分布与高精度地图数据；系统维度则引入车辆间协同调度机制。

算法的创新性体现在三个方面：首先，采用强化学习框架动态调整车队充电路径，通过Q-learning算法实现能耗成本与时效性的平衡；其次，开发基于数字孪生的仿真平台，可模拟百万级车辆在复杂城市路网中的能耗分布；最后，引入边缘计算架构，将部分计算任务下放至路侧单元，显著降低中心服务器的运算压力。

实际应用数据显示，该算法在测试场景中可使车队整体能耗降低23.7%，充电设施利用率提升18.2%。特别是在早高峰时段，通过智能分流策略成功避免了42%的集中充电需求。这些成果为城市级无人驾驶车队的能源管理提供了重要参考。

未来研究将重点关注算法在极端天气条件下的鲁棒性改进，以及V2G（车辆到电网）模式下的双向能量调度优化。随着5G-A和6G通信技术的成熟，时空优化算法有望实现亚秒级响应，进一步推动交通能源系统的智能化转型。