La optimización cooperativa de trayectorias longitudinales y laterales es esencial para los pelotones de vehículos terrestres no tripulados (UGV) para mejorar la seguridad, la capacidad y la eficiencia. Sin embargo, los enfoques existentes a menudo enfrentan formaciones inestables bajo tasas de penetración bajas y dependen de estrategias de control fragmentadas. Este estudio desarrolla un marco de seguimiento de trayectorias longitudinales y laterales cooperativas adaptado para el pelotón de UGV, integrado en una arquitectura de control jerárquica. Se propone un Control Predictivo de Modelo (MPC) multiobjetivo de doble etapa, descomponiendo la planificación de trayectorias en fases de persecución y pelotón. Cada etapa emplea un ponderado adaptativo para equilibrar la eficiencia del pelotón y el rendimiento del tráfico en diversas condiciones operativas. Además, se diseña un módulo organizativo consciente del tráfico para permitir la apertura dinámica de carriles dedicados a UGV, asegurando que la formación del pelotón siga siendo compatible con el flujo de tráfico general. Los resultados de simulación demuestran que la estrategia de ponderación adaptativa reduce el tiempo de formación del pelotón en un 41.6% con solo una reducción del 1.29% en la velocidad media del tráfico. Además, el mecanismo de gestión dinámica de carriles produce pelotones de UGV más largos y estables bajo diferentes niveles de penetración, particularmente en entornos de alto flujo. El marco cooperativo propuesto proporciona una solución escalable para avanzar en el control de pelotones de UGV y demuestra el potencial de los sistemas no tripulados en futuras aplicaciones de transporte inteligente.