干线协调控制通常以干线方向通行效率最大为目标,导致一些小型交叉口次路方向延误较大.针对该问题,基于车路协同环境,研究了车速引导下的双周期干线多目标优化方法.针对上游交叉口饱和交通流与非饱和交通流2种情况,提出了考虑排队消散和相位差的动态车速引导模型.以干线延误、通行能力、停车次数,双周期交叉口次路方向延误为优化目标,构建了车速引导下的双周期干线多目标优化模型,采用遗传算法对模型进行求解.基于COM接口,采用Python和Vissim搭建车路协同仿真环境,以北京市两广路的3个路口为例进行仿真验证.对比了本文模型与原配时方案、无车速引导下双周期干线多目标优化模型的效果,结果表明,本文模型相比于原配时方案和无车速引导下多目标优化模型,干线平均延误分别减少19.6％,8.3％,通行能力分别提升5.6％,8.4％,平均停车次数分别减少11.2％,24.2％,双周期交叉口次路方向平均延误分别减少33.9％,5.8％,表明本文模型将速度引导与多目标优化相结合,提高了双周期干线的通行效率,降低了双周期交叉口次路方向的延误,达到了干线和双周期交叉口共同优化的目的.