1.一种基于无人机的全自动交通故障警示方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)启动无人机并于故障车辆后方F米的位置悬停无人机；所述无人机底部安装有故障警示牌；

(2)通过安装于无人机上的摄像头拍摄无人机后方全部车道实时图像并对图像进行数据处理，获取车辆位置信息与车道位置信息；通过安装于无人机上测速雷达实时获得故障车辆所在车道上车辆的速度；

(3)通过比较车辆位置信息与车道位置信息，判断当前故障车辆所在车道的后方是否有来车，若有来车则识别当前故障车辆所在车道上距离故障警示牌最近的车辆；根据该距离故障警示牌最近的车辆对应的速度计算得出故障车辆所在车道上车辆的速度推荐值；所述速度推荐值公式为：式中，vt为推荐速度；v1为交通量最大时对应的运行速度；Kj为车道阻塞密度；v0表示故障车辆所在车道上距离故障警示牌最近的车辆速度；L表示故障车辆与故障车辆所在车道上距离故障警示牌最近的车辆的距离；w1表示驾驶员直觉反应时间，w2表示驾驶员反应时间，w3表示驾驶员实际操作时间；jmax表示汽车动量性能；weather＝1表示为沙尘暴、雾霾、雨雪天气，weather＝0表示其他天气；t表示加速变道时间；θ表示车辆换道时车头与道路的横向夹角；a为故障车辆所在车道上距离故障警示牌最近的车辆的宽度，m表示故障车辆所在车道的宽度；

(4)根据车辆位置信息与车道位置信息判断除当前故障车辆所在车道外的车道是否均被占用，当全部被占用时，警示牌上显示禁止通行；当存在未被占用的车道，将速度推荐值传输至故障警示牌显示，通过故障警示牌显示的推荐速度和方向对位于故障车辆所在车道上的车辆进行指示。

2.根据权利要求1所述的基于无人机的全自动交通故障警示方法，其特征在于，步骤(3)中的θ值的取值范围为：

式中，b表示故障车辆所在车道上距离故障警示牌最近的车辆的长度。

3.根据权利要求1所述的基于无人机的全自动交通故障警示方法，其特征在于，步骤(3)中的w1的取值范围为[0.3,1.0]；w2的取值范围为[0.2,0.6]；w3的取值范围为[2.5,

3.0]。

4.一种基于无人机的全自动交通故障警示系统，其特征在于，包括：无人机、故障警示牌、车辆信息获取模块；

所述无人机用于当车辆发生故障时，于故障车辆后方F米的位置悬停；

所述故障警示牌安装于无人机底部，用于向故障车辆所在车道上且位于故障车辆后方的车辆进行警示并展示推荐速度值；

安装于无人机上的车辆信息获取模块包括车辆速度获取模块、车辆图像获取与处理模块；车辆图像获取与处理模块用于无人机后方全部车道实时图像并对图像进行数据处理，获取车辆位置信息与车道位置信息；车辆速度获取模块用于获取故障车辆所在车道上车辆的速度；

无人机具有推荐速度生成模块，推荐速度生成模块包括信息获取模块、推荐速度计算模块；所述信息获取模块用于接受车辆信息获取模块获取的车辆位置信息、车道位置信息以及车辆速度信息；推荐速度计算模块用于比较车辆位置信息与车道位置信息，判断当前故障车辆所在车道的后方是否有来车，若有来车则识别当前故障车辆所在车道上距离故障警示牌最近的车辆，根据该距离故障指示牌最近的车辆对应的速度计算得出故障车辆所在车道上车辆的速度推荐值；根据车辆位置信息与车道位置信息判断除当前故障车辆所在车道外车道是否均被占用，当全部被占用时，警示牌上显示禁止通行；当存在未被占用的车道，将速度推荐值传输至故障警示牌显示，通过故障警示牌显示的推荐速度和方向对位于故障车辆所在车道上的车辆进行指示；具体速度推荐值计算公式为：式中，vt为推荐速度；v1为交通量最大时对应的运行速度；Kj为车道阻塞密度；v0表示故障车辆所在车道上距离故障警示牌最近的车辆速度；L表示故障车辆与故障车辆所在车道上距离故障警示牌最近的车辆的距离；w1表示驾驶员直觉反应时间，w2表示驾驶员反应时间，w3表示驾驶员实际操作时间；jmax表示汽车动量性能；weather＝1表示为沙尘暴、雾霾、雨雪天气，weather＝0表示其他天气；t表示加速变道时间；θ表示车辆换道时车头与道路的横向夹角；a为故障车辆所在车道上距离故障警示牌最近的车辆的宽度，m表示故障车辆所在车道的宽度。

5.根据权利要求4所述基于无人机的全自动交通故障警示系统，其特征在于，故障警示牌可折叠；车辆图像获取与处理模块选用高清摄像头；车辆速度获取模块选用毫米波测速雷达。