1.一种智能车辆人-机协同驾驶的变结构控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)协同驾驶系统建模步骤：选择并确定车辆及交通场景参数，再构造出由驾驶员控制模型、车辆自动驾驶控制器自动驾驶模型以及交通模型构成的协同驾驶系统模型，驾驶员、车辆及交通场景参数包括人相对机器的反应延迟时间tτ、本车速度vs、前车速度vt、两车间的距离d、本车实际加速度as、前车实际加速度at，以及控制器输出的车辆控制参数，车辆控制参数包括安全距离d0及本车理想加速度asdes；

(2)稳定范围计算步骤：根据协同驾驶系统模型及参数，设交通流的初始状态稳定，计算初始稳态流受到扰动后仍能保持稳定的临界曲线；设驾驶员控制模型与自动驾驶模型初始状态相同，分别代入临界曲线，计算出驾驶员控制模型与自动驾驶模型各自的稳定区域；

(3)控制器设计步骤：根据驾驶员控制模型与自动驾驶模型对应的控制量，将车辆运动学模型中的本车加速度值作为切换判据，根据驾驶员控制模型的稳定区域得到切换函数，使得当协同驾驶系统的状态达到设定的切换函数值时，系统从驾驶员控制结构自动转换到车辆自动驾驶控制器控制结构，实现人-机控制器的平滑切换。

2.根据权利要求1所述的一种智能车辆人-机协同驾驶的变结构控制方法，其特征在于，将驾驶员控制模型与自动驾驶模型分别代入交通模型来计算各自的稳定区域，包括以下步骤：(1)假定交通流初始状态稳定，根据交通模型中常数参量与车辆模型变量之间关系，得到交通模型里初始稳态流受到扰动后仍能保持稳定的临界曲线其中V(d)为优化速度函数，d为车间距，σ是敏感系数，λ为速度差的反应系数，e1为稳定常数；

(2)假定人、机初始状态相同，将控制器模型与交通模型结合，通过交通模型的稳定性曲线，分别得到驾驶员控制模型与自动驾驶模型中状态变量的稳定范围。

车辆自动驾驶模型状态量为

其中xM是自动驾驶下车辆状态，uMsta是自动驾驶输出的稳定边界值，BM是车辆控制状态参数矩阵，DM是机器驾驶初始状态参数矩阵，xMsta是自动驾驶下车辆状态的稳定边界值；

驾驶员控制模型状态量为

其中xH是驾驶员驾驶下车辆状态，uHsta是驾驶员控制输出的稳定边界值，BH是驾驶员控制状态参数矩阵，DH是驾驶员驾驶初始状态参数矩阵，xHsta是驾驶员驾驶下车辆状态的稳定边界值。

3.根据权利要求1或2所述的一种人-机协同驾驶的变结构控制方法，其特征在于，控制器的设计包括以下几个步骤：(1)通过驾驶员控制模型及自动驾驶模型，得出模型状态量与输出量的关系，并根据驾驶员和自动驾驶系统的输出量，构造出切换前后变结构控制器的控制量(2)根据控制量u(t)，将车辆运动学模型

的状态量x＝[as,vs,vt,d]T中的本车加速度值as作为切换判据，根据驾驶员控制模型的稳定区域xHsta，得到切换函数其中e1为稳定常数，I＝[0 0 0 1]，F＝[1 0 0 0]，G＝[0 1 0 0]。