1.一种快速路车道缩减区的混合交通众从牵制控制方法，其特征在于，包括：利用路测设备获取控制区内的所有车辆的位置、速度和加速度；

确定位于所述控制区域内的所有网联自动车；

将所述控制区域中的网联自动车中位于沿车流方向最前方的网联自动车记为头车网联自动车，将所述控制区域中的网联自动车中的其他网联自动车记为非头车网联自动车；

对所述头车网联自动车应用第一车辆自动控制算法:

其中，t为执行众从牵制控制的时间，τs表示车辆对自身状态的处理导致的时延，x0(t‑Tτs)＝[s0(t‑τs),v0(t‑τs)] 表示头车网联自动车在t‑τs时刻的状态向量，s0(t‑τs)＝[x0(t‑Tτs),y0(t‑τs)]表示头车网联自动车在t‑τs时刻的位置向量，x0(t‑τs)和y0(t‑τs)分别表示头车网联自动车在t‑τs时刻的横向位置和纵向位置， 表示头车网联自动车在t‑τs时刻的速度向量， 和 分别表示头车网联自动车在t‑τs时刻的横向速度和纵向速度， 表示对x0(t)中的t求一阶导数，f(t,x0(t‑τs))表示头车网联自动车在t‑τs时刻的运动状态对其自身在t时刻的影响；

对所述非头车网联自动车中的每个非头车网联自动车i应用第二车辆自动控制算法：T

其中，xi(t‑τ)＝[si(t‑τ),vi(t‑τ)]表示非头车网联自动车i在t‑τ时刻的状态向量，siT(t‑τ)＝[xi(t‑τ),yi(t‑τ)]表示非头车网联自动车i在t‑τ时刻的位置向量，xi(t‑τ)和yi(t‑τ)分别表示非头车网联自动车i在t‑τ时刻的横向位置和纵向位置；

表示非头车网联自动车i在t‑τ时刻的速度向量， 和

分别表示表示非头车网联自动车i在t‑τ时刻的横向速度和纵向速度，其中，τ取τs或τc，f(t,xi(t‑τs))表示非头车网联自动车i的在t‑τs时刻的运动状态对其自身在t时刻的影响，p(t,xj(t‑τc),xi(t‑τc))表示车辆j和非头车网联自动车i在t‑τc时刻的运动状态对非头车网联自动车i在t时刻的影响，τc表示车辆j对其周边车辆状态的采集和处理导致的时延，τc大于τs，车辆j表示所述控制区内除非头车网联自动车i之外的其他车辆，N+1表示控制区内的车辆总数，ui(t‑τi)表示牵制控制输入，τi表示牵制输入时延；

根据所述第二车辆自动控制算法，确定对非头车网联自动车i的牵制控制输入ui(t‑τi)和车辆j对非头车网联自动车i的影响p(t,xj(t‑τc),xi(t‑τc))；

将所述牵制控制输入ui(t‑τi)和p(t,xj(t‑τc),xi(t‑τc))输入非头车网联自动车i从而实现对非头车网联自动车i的控制。

2.根据权利要求1所述的一种快速路车道缩减区的混合交通众从牵制控制方法，其特征在于，所述第一车辆自动控制算法中的f(t,x0(t‑τs))为：其中，k1和k2分别表示车辆对侧向速度和道路中线的敏感度。

3.根据权利要求1所述的一种快速路车道缩减区的混合交通众从牵制控制方法，其特征在于，所述第二车辆自动控制算法中的f(t,xi(t‑τs))、p(t,xj(t‑τc),xi(t‑τc))和ui(t)分别为：ui(t‑τi)＝Pi(x0(t‑τi),xi(t‑τi))，

其中，k1和k2分别表示车辆对侧向速度和道路中线的敏感度，c1和c2分别表示车辆对速度差和车辆间距的敏感度，Pi(x0(t‑τi),xi(t‑τi))表示非头车网联自动车i的牵制控制输入，其根据自身运动状态与头车网联自动车的运动状态计算得到。

4.根据权利要求1所述的一种快速路车道缩减区的混合交通众从牵制控制方法，其特征在于，所述控制区内的车辆信息可以用加权有向图来描述：G＝{v,ε,Q}，

其中，v＝{0,1,2,...,N}是节点集，表示所述控制区域内的车辆， 是边集，表示两个车辆之间的有向边，(m,n)∈ε表示存在从节点m到节点n的有向边；当(m,n)∈ε时，称节点m为节点n的邻居；Q＝(qmn)N×N是G的邻接矩阵，qmn＝1节点m对节点n有影响，qmn＝0表示节点m对节点n没有影响。