1.一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

1)、首先检测车辆O位置的交通拥堵水平LOSo；

2)、建立用于统计并实时储存车辆O信息以及存储周围其他车辆Oi的位置信息的邻居表；

3)、当检测到交通拥堵水平LOSo为拥堵时，车辆O则进行拥堵消息验证，即获取邻居表中车辆Oi交通拥堵水平LOSi信息及车辆Oi位置信息，依据中心极限定理和基于大子样的假设检验知，假设H0为：LOS＝LOSo成立；当车辆检测到拥堵发生，车辆的邻居表中车辆信息i很大时，统计量：

服从标准正态分布N(0，1)；

给定显著水平α，存在 使得：

即：

车辆O得到i辆汽车拥堵反馈信息LOS1、LOS2、LOS3…LOSi后，计算拥堵水平平均值 以及标准差S的数值，若

则拒绝H0，即认为该区域的交通拥堵水平LOS与LOS0有显著差异，车辆检测到该区域的拥堵水平LOS0不可靠，返回步骤1)；

若

则接受H0，即认为该区域的交通拥堵水平LOS与LOS0无显著差异，车辆检测到该区域的拥堵水平LOS0可靠，该区域交通拥堵水平值为LOS0，且置信概率为1-α。

2.根据权利要求1所述的一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，步骤1)中的邻居表用于记录该车辆曾接收过至少一个beacon(信标)消息的车辆信息，并且该车辆周期性地接收周围其他车辆的位置信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，所述位置信息包括车辆ID、位置坐标P、行驶速度v、行驶方向D、时间戳T。

4.根据权利要求3所述的一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，行驶速度v分为超低速(SV)、低速(SL)、中速(SM)、高速(SH)四类速度模糊集，车流密度ρ分为低(DL)、中(DM)、高(DH)、超高(DV)四类车流密度模糊集，一个输入量可以属于不同的模糊集，基于Skycomp的拥堵评级系统，交通拥堵水平LOS定义为自由流(LF)＝0、轻度拥堵(LL)＝1/3、中度拥堵(LM)＝2/3、严重拥堵(LS)＝1。

5.根据权利要求4所述的一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，判断该交通拥堵水平LOS0是否拥堵根据Skycomp的拥堵评级系统判决，即LOS0<1/3，则车辆O认为没有拥堵，返回步骤d，LOS0≥1/3则车辆O认为已经形成拥堵，进入步骤2。

6.根据权利要求1所述的一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，步骤1)中，检测车辆位置交通拥堵水平LOS0，具体包括以下步骤：a，确定输入模糊集Si和输出模糊集S0，然后分别建立输入模糊集Si和输出模糊集S0的隶属函数，b，实时计算车辆O的行驶速度v和当前所在车流的车流密度ρ，将行驶速度v和车流密度ρ作为输入变量，c，输入模糊集Si和输出模糊集S0的隶属函数组成模糊控制器C，d，将输入变量代入模糊控制器C得到输出值即为该车辆位置交通拥堵水平LOS0。

7.根据权利要求6所述的一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，其中输入模糊集Si包括行驶速度v和车流密度ρ两个不同类别的输入模糊集；交通拥堵水平LOS构成输出模糊集S0。

8.根据权利要求6所述的一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，步骤c中，建立模糊控制器C，模糊控制器C的输出量为连续值，取值范围为[0，1]，其中0表示自由流，1表示严重拥堵。

9.根据权利要求1所述的一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，步骤3)中，车辆O进行拥堵消息验证时，向邻居表中的其他车辆Oi发出拥堵查询消息，车辆O进入睡眠状态，等待邻居表中的其他车辆Oi回复车辆发出的拥堵查询消息，邻居表中的其他车辆Oi将各自的交通拥堵水平LOSi，并将该交通拥堵水平LOSi写入拥堵验证消息中，将拥堵验证消息发给车辆O。

10.根据权利要求1所述的一种基于V2V的协作式城市道路拥堵检测方法，其特征在于，依据拥堵验证消息中记录的各拥堵车辆的位置坐标，车辆O计算得出拥堵的位置区域和拥堵长度,并将拥堵区域和拥堵长度信息定向发送给邻居表中没有检测到交通拥堵的车辆，若邻居表中所有车辆的回复消息都显示拥堵，则车辆O将拥堵消息定向发给上游的最后一辆车；具体的，在时刻ti，第i辆车的位置表示为 其中Xi表示经度，Yi表示纬度，Zi表示高度，同理，第j辆车的位置表示为 则车辆i和车辆j之间的距离表示为：

步骤b中，车流密度ρ计算公式如下：

其中：Vn表示邻居表中检测到的车辆总数，dNF表示当前车辆与邻居表中下游最前车辆的距离，dNB表示当前车辆与邻居表中上游最后车辆的距离，NL表示当前车辆所在区域的车道数。