1.一种智能网联汽车队列信号交叉口通行引导方法，其特征在于，包括：获取路口交通信号灯的相位配时信息及控制区域内待行车辆队列信息，其中控制区域内待行车辆队列信息包括控制区域内待行车辆数目信息、车辆速度信息与车辆位置信息；

利用所获取的路口交通信号灯的相位配时信息和控制区域内待行车辆数目信息、车辆速度信息与车辆位置信息，对控制区域内的智能网联车辆进行队列划分；

确定车辆队列能够顺利通过信号交叉口的允许时间范围；

分析并构建车辆队列中领航车和跟随车的行驶轨迹车速集；

所述分析并构建车辆队列中领航车和跟随车的行驶轨迹车速集，具体包括：vmin×TS≥X，车辆队列得以任意速度行驶通过信号交叉路口；

vmax×TL≤X，说明车辆队列不得以任意速度行驶通过当前信号交叉路口，此时车辆编队通过信号交叉口的最短和最长时间需更新到下一个绿灯间隔的起止时间；

vmin×TS≤X≤vmax×TL，车辆队列得以速度v∈[vcri,vmax]行驶通过信号交叉口；

其中，vmax与vmin为车辆队列所允许的最大行驶速度和最小行驶速度；vcri为最小临界速度，且所述车辆队列可以保持现有速度顺利通过信号交叉口的条件包括：其中，v0表示车辆队列进入控制引导区域时领航车的初始速度；N表示车辆队列中的车辆数目；

所述领航车的行驶轨迹分为0‑TSi和TSi‑TLi(i＝2,3)两个阶段：在0‑TSi阶段，领航车的行驶轨迹车速满足约束：

在TSi‑TLi(i＝2,3)阶段，领航车的行驶轨迹车速满足约束(2)：其中，dmin和amax是使领航车平稳减速和加速的最小减速率和最大加速率；a1和a2分别是

0‑TSi和TSi‑TLi(i＝2,3)两个阶段的加速/减速率；T1和T2分别是0‑TSi和TSi‑TLi(i＝2,3)两个阶段的加速/减速时间；v1和v2分别是领航车在0‑TSi和TSi‑TLi(i＝2,3)两个阶段的末速度；

S1为领航车在0‑TSi阶段行驶的距离；

相同绿灯间隔内车辆队列中跟随车得以顺利通过信号交叉口的数目由以下约束获得：若

没有解，则说明车辆队列中所有跟随车能在相同绿灯间隔期间通过信号交叉口；若有解，则说明车辆队列中前K+1辆车可以通过信号交叉口，后N‑K‑1辆车被划分为第二个车辆队列，在下一绿灯间隔期间通过信号交叉口，且第K+2辆为第二个车辆队列的领航车，重复上述过程；

以车辆队列能耗最小为目标，利用动态规划算法对车辆队列行驶轨迹车速进行优化。

2.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车队列信号交叉口通行引导方法，其特征在于，控制区域内车辆数量信息由安装在信号灯路口的摄像头获得，路口交通信号灯的相位配时信息由路侧设备获得，车辆位置信息由车载GPS获得，车辆速度通过轮速传感器获得，车辆数目信息与路口交通信号灯的相位配时信息利用V2I技术传至车载终端，车速则采用CAN总线直接传输至车载终端。

3.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车队列信号交叉口通行引导方法，其特征在于，所述对控制区域内的智能网联车辆进行队列划分具体包括：选取车头时距与车辆速度两个变量作为参考，同一队列中的车辆需满足以下约束：其中，Hj表示同一车辆队列中第j与第j‑1辆车之间的车头时距；Aj表示同一车辆队列中第j与第j‑1辆车的相对速度误差；Hbase与Abase为常数，分别表示事先确定的相邻车辆之间的标准车头时距与相对速度误差；Sj表示第j辆车与下游信号交叉口停车线之间的距离；vj表示第j辆车的速度。

4.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车队列信号交叉口通行引导方法，其特征在于，所述确定车辆队列能够顺利通过信号交叉口的允许时间范围包括：车辆队列通过信号交叉口的最短时间TS为：

车辆队列通过信号交叉口的最短时间TL为：

车辆进入控制引导区域时信号灯为红灯，则trea值为负值，trea绝对值等于红色剩余时间；

其中，tn‑1表示下游车辆通过信号交叉口的时间；tsafe表示保证车辆队列行驶安全的最小时间间隔；trea表示车辆队列进入引导控制区域时绿灯剩余时间；X表示引导控制区域边界与路口停车线之间的距离；R表示标准红灯持续时间；G表示绿灯持续时间。

5.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车队列信号交叉口通行引导方法，其特征在于，所述以车辆队列能耗最小为目标，利用动态规划算法对车辆队列行驶轨迹车速进行优化包括：采用质点模型描述车辆纵向动力学模型：

其中，g为重力加速度，m为汽车质量，f为摩擦阻力系数，k为动态规划算法迭代步数，θ(k)为动态规划算法迭代到第k步时道路坡度，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，d为行驶距离，δ为汽车转动惯量换算系数，F为牵引力，v(k)为动态规划算法迭代到第k步时汽车行驶T速度，x(k)＝[dv] 表示动态规划算法迭代到第k步时车辆状态量，x(k+1)为动态规划算法迭代到第k+1步时的是车辆状态量的微分；

车辆能耗模型为：

其中， 为车辆动态规划算法迭代到第k步时车辆瞬时油耗率，a0、a1、a2、a3，β0，β1，β2为车辆油耗系数；a(k)为动态规划算法迭代到第k步时的车辆加速度；

优化问题为：

满足条件为：

x(0)＝[vs，0]

v(k)∈[vmin，vmax]

u(k)∈[Fb(k)，Fd(k)]

其中，J为车辆能耗，u为优化问题控制量，vs为初始车速，vp为终端车速，vmin为最小车速，vmax为最大车速，Q为优化问题长度，Fd为最大驱动力，Fb为最大制动力，Δt为离散时间间隔，X为领航车距离路口停车线的距离；

定义动态规划算法终端代价函数为：

其中，argmin()表示取最小值时控制量和状态量函数；

定义动态规划逆向迭代代价函数为：

通过求解上述方程，即可获得满足控制要求的每辆车的能耗最优车速取均值可得到整个车辆队列的能耗最优速度，即:

当车辆队列以速度v＝vopt通过信号交叉口时，可使行驶消耗能耗最小。