1.一种异构自动驾驶车辆编队计算任务协同执行方法，其特征在于：车辆编队由N+1个装有计算单元和V2V通信单元的车辆Vi组成，其中，i＝0,...,N；由编队排头车辆V0逐车交换获得各车辆的车载计算和通信能力信息；

若车辆编队需要执行计算任务时，该计算任务由编队排头车辆V0负责按照编队中N+1辆车的计算能力和通信能力及任务类型进行总任务的分配和计算结果回收；

设定每辆车所分配的子任务分别占总任务的比例为ai(i＝0,...,N)；

分配到某车辆上的子任务所占总任务的比例ai为：

其中，fi+1＝[(1+m)(zi+zi+1)Tcm+wi+1Tcp]/wiTcp；

Tcp是整个所需计算的计算任务在标准计算单元上任务处理的时间，Tcm是在车辆间标准链路上传输这个计算密集型任务的全部输入数据的时间；wi是车辆Vi相对于标准计算单元的计算速度，zi是车辆间链路li相对于标准车间通信速度的数据传输速度；m是任务执行结果所占原始任务大小的比例；

具体的计算任务分割方法为：

将总任务分割为N+1个部分，分别在N+1辆车上进行计算，即

任务分配时，编队中各车辆任务执行时序关系符合下式(2)时，总任务完成时间最短；

aiwiTcp＝ai+1(zi+zi+1)Tcm+ai+1wi+1Tcp+mai+1(zi+zi+1)Tcm           (2)其中，aiwiTcp是车辆Vi上车载计算单元完成所承担子任务的时间，ajziTcm(j＝i,…,N)是车辆Vi‑1通过车辆Vi‑1和Vi间的链路li向车辆Vi发送相应子任务的时间，maiziTcm车辆Vi‑1通过车辆Vi‑1和Vi间的链路li向车辆Vi发送相应子任务的时间；

令fi+1＝[(1+m)(zi+zi+1)Tcm+wi+1Tcp]/wiTcp，则得：ai＝fi+1ai+1                                       (3)结合式(1)和式(3)，得到：

分配到任何车辆上的子任务所占总任务的比例ai得为：

2.根据权利要求1所述的异构自动驾驶车辆编队计算任务协同执行方法，其特征在于，总任务的分配过程具体为：当有计算任务到达时，排头车辆V0保留比例为a0的子任务通过本地车载计算单元进行计算，同时将分配给第2辆车V1的比例为a1的子任务发送到第2辆车V1；

第2辆车V1在接收到比例a1的子任务后开始执行任务，同时开始接收分配给第3辆车V2的比例为a2的子任务，并将比例为a2的子任务发送给第3辆车V2；

当第3辆车V2接收到比例为a2的子任务后开始执行任务，同时开始接收第2辆车V1发送给第4辆车V3的比例为a3的子任务，依次执行至第N+1辆车VN。

3.根据权利要求1所述的异构自动驾驶车辆编队计算任务协同执行方法，其特征在于，计算结果回收的过程具体为：当第N+1辆车VN计算完分配给它的比例为aN的子任务后，将计算结果经第N辆车VN‑1发送给第N‑1辆车VN‑2，依次向排头车辆V0发送；

当第N‑1辆车VN‑2收到该计算结果时，第N辆车VN‑1完成分配给它的比例为aN‑1的子任务，车辆VN‑1向车辆VN‑2发送自己的计算结果，车辆VN‑2在收到该任务结果后立即向第N‑2辆车VN‑3发送第N辆车VN‑1的计算结果；

依次进行到排头车辆V0，当排头车辆V0接收完第2辆车V1发送来的任务计算结果时，排头车辆V0将其本地的子任务计算完成，此时总任务的计算结果回收完成。

4.根据权利要求1所述的异构自动驾驶车辆编队计算任务协同执行方法，其特征在于，总任务完成时间为：Tf＝a0w0Tcp

Tf是总任务完成时间，即从排头车辆开始执行任务分配到收到所有车辆的任务计算结果的时间；Tcp是整个所需计算的计算任务在标准计算单元上任务处理的时间，w0是排头车辆V0相对于标准计算单元的计算速度，a0是排头车辆V0所分配的子任务比例。