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摘要：本发明提供了一种信号交叉口混合车队协同生态驾驶控制方法及系统，涉及生态驾驶技术领域，包括获取信号交叉口识别区域的车辆信息，包括时刻、速度、能耗类型和控制类型，并将其发送至到达时刻模块进行预测处理，以得到车辆到达交叉口的预测信息。基于预测信息，进行车辆队列划分，得到队列信息，然后发送至轨迹优化模块进行轨迹优化，生成车辆的控制信息。最终，根据控制信息对所有车辆进行控制，直至所有车辆通过交叉口。该方法充分考虑了车辆的动态特性和能源消耗，可提高交通通行效率、降低能源消耗、提升交通安全性，为城市交通管理带来创新解决方案。

主权项：1.一种信号交叉口混合车队协同生态驾驶控制方法，其特征在于，包括：获取信号交叉口识别区域的车辆信息，所述车辆信息包括车辆进入识别区域的时刻信息、速度信息、车辆能耗类型信息和车辆控制类型信息；将所述车辆信息发送至到达时刻模块进行预测处理，其中到达时刻模块是对所有的车辆到达交叉口的时刻进行预测的模块，得到车辆到达交叉口的时刻预测信息；基于所述车辆到达交叉口的时刻预测信息进行车辆队列划分，得到所有车辆对应的队列信息；将所有车辆对应的队列信息和所述车辆信息发送至轨迹优化模块进行轨迹优化，得到车辆的控制信息；基于所述车辆的控制信息对所有车辆进行控制，直至所有车辆经过信号交叉口；其中，将所有车辆对应的队列信息和所述车辆信息发送至轨迹优化模块进行轨迹优化，包括：基于所有车辆对应的队列信息和所有的车辆信息构建三维空间网络模型，其中所述三维空间网络模型包括时间维度、空间维度和状态维度，所述三维空间网络模型为包含至少一个网格；基于所述三维空间网络模型构建轨迹优化模型，其中通过最小化整体能耗的计算公式、车辆流平衡约束公式、车辆的辅助变量计算公式、车辆的安全约束计算公式、人工操作的车辆的轨迹预测公式和自动驾驶车辆的决策变量计算公式进行组合，得到轨迹优化模型；将所有的车辆信息发送至三维空间网络模型进行变量确定，并将确定后的变量发送至轨迹优化模型进行轨迹优化，得到车辆运行的轨迹信息，并将所述车辆运行的轨迹信息作为该车辆的对应控制信息；其中，最小化整体能耗的计算公式、车辆流平衡约束公式、车辆的辅助变量计算公式、车辆的安全约束计算公式、人工操作的车辆的轨迹预测公式和自动驾驶车辆的决策变量计算公式如公式4、公式5、公式6、公式7、公式8和公式9所示：minZ＝∑a∈A∑i,j,t,s,u,v∈Ecai,j,t,s,u,v·xai,j,t,s,u,v4 其中，minZ表示最小化的能耗值，cai,j,t,s,u,v表示车辆a在弧i,j,t,s,u,v的运动成本，xai,j,t,s,u,v表示车辆a是否选择i,j,t,s,u,v，若选择这表示为1，若不选择则表示为0，i,t,u:i,j,t,s,u,v∈E表示属于时空状态网络的节点，j表示空间维度，oa表示车辆a的起点，s表示时间维的索引，DTa表示车辆a到达停车线的时刻，v0表示初始速度，da表示T车辆a的终点，T表示时间集合，vT表示终点速度，Ac表示自动驾驶车辆集合，otherwise表示其他情形，θai,t表示车辆a是否经过时空节点i，t，i表示空间维度索引，t表示时间维度索引，若经过，则取1，A表示车辆集合，u表示状态维度索引，i′表示网络中表示空间维度的任意位置，τ表示网络中表示时间维度的任意时刻，φi′,τ表示网络中的由空间和时间两个维度确定的点，xa-1i′,j′,t,s,u′,v′表示前一辆车a-1,在t,s时刻对应的状态，θai,t,u表示车辆a经过时空节点i,t,u，Ah表示人工车集合,E表示时空状态弧集合，L表示空间集合。

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