1.一种无人车车道级轨迹的线性规划优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立DTA模型，该模型须处理进入车道和离开车道两种情况；

设单向道路长度为L，K表示车道，R表示车辆跑完全程的道路路径给定的时间范围 中，集合C中的所有车辆打算从各个入口位置行进到期望的道路R的出口位置；

设车辆为c，车辆的轨迹由2个独立的时间同源变量表示： 和是连续变量，记录车辆c从道路的起始位置0到时间t的实际位置C的移动距离；

c

道路R上的车辆c的行驶时间τ可以写为如下公式:引入另一个二元变量 来记录车辆的道路历史使用情况，如果车辆t时刻在道路上，则车辆t时刻不在道路上，则

使用变量，模型能最大限度地减少总旅行成本，其车辆轨迹表述为：式中α是旅行时间的单位成本，t代表时刻，ρ为一个参数，代表一个足够小的值；

步骤2，建立车辆运行约束，如下式：其中 是车辆c在时间t的速度变量， 分别表示最大速度，最小速度，最大加速度和最大减速度；

步骤3，建立冲突约束，如下式：是二进制变量，表示车辆c和c'的先后顺序， 代表在t时刻时车辆c在车辆c'之前，相反， 时则代表车辆c’在车辆c之前；Δc代表两辆车之间的最小车辆间隙；

步骤4，变换车道约束，如下式：通过采用独立车道决策变量 和连续距离变量 将整个车道变换行为解耦为2个部分，从而净化车道变化行为可以用该组约束后两个公式来表示；第一个公式确保每个车辆每次最多可使用一个车道，即如果车辆c在时间t不在路上，车道占用总和等于0；后两个公式表示每个车辆仅在下一个时间间隔切换到当前车道旁边的车道，不允许在一个时间间隔内跳到其他车道；距离变量不存在从车道变换的限制，这意味着车辆可以改变他们的车道在路上的位置；

步骤5，建立变量一致性约束，如下式：c

其中 和L 代表车辆c的进入位置和离开位置；车辆的轨迹由变量 和辅助历史变量 决定，一辆车的三个变量应该在任何时刻一致，以绘制统一的车辆轨迹；

步骤6，车辆初始及最终状态建立；

参数 分别代表进入车道，进入时间，进入速度，出口车道，最早离开时间和最后离开车辆c的时间；

步骤7，最大及最小运行时间建立，如下式：c

对于在模型中给出的车辆的最大和最小速度，每辆车的运行时间τ可以限制在一个有限的范围内；上式表示每辆车的运行时间不得超过最低车速情况下的最长行驶时间，且不得低于在最高车速情况下的最短运行时间；

步骤8，成对序列变量建立，如下式：两辆车的顺序由2个不同的变量 和 表示。

2.根据权利要求1所述的一种无人车车道级轨迹的线性规划优化方法，其特征在于：模型使用过程需要满足如下条件：

1.首先需要定义模型中需要的参数值：道路的总长度，车辆运行的时间范围，车辆的速度区间，最大的减速和加速度，车辆的数量，参数Δc以及目标函数中的α和ρ；

2.设置车辆进入/离开道路时的状态，包括车辆进入道路的时间，进入的车道号，进入时的速度，以及期望的离开时间和离开车道；

3.使用商用实施求解器求出目标函数值，即旅行总成本；同时输出每辆车在每个时间戳的 位置以及速度，依据此得出车辆的运行轨迹。

3.根据权利要求1所述的一种无人车车道级轨迹的线性规划优化方法，其特征在于：步骤1中车辆轨迹表述替换为：

4.根据权利要求1所述的一种无人车车道级轨迹的线性规划优化方法，其特征在于：步骤3中冲突约束为

其中 是二进制参数，表示车辆c和c'的顺序。

5.根据权利要求1所述的一种无人车车道级轨迹的线性规划优化方法，其特征在于：步骤5中为了构建可行的轨迹，应考虑三个方面，i位置车道一致性：在任何时间t，车辆位置和被占用车道必须统一以反映实际的车辆位置；ii长度使用一致性：只有当车辆C在其进入距c

离 和出口距离L之间行驶时，车道决策变量 才为1，否则，任何车道的变量应该为0；

iii当前历史一致性：必须建立道路使用历史变量 和 之间的一致性关系。

6.根据权利要求1所述的一种无人车车道级轨迹的线性规划优化方法，其特征在于：步骤6中车辆最终状态替换为：

上述公式要求每辆车在允许的最终时间之前到达目的地；需要注意的是离开的车道或时间，进入的车道或时间没有制定，所以模型可以自由地为每辆车分配轨迹。

7.根据权利要求1所述的一种无人车车道级轨迹的线性规划优化方法，其特征在于：本方法还引入车道禁止约束

式中Lf是禁区的起始位置；如果车辆c的位置 大于Lf，则 被限制为0，这意味着k车道被禁止。