1.混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：分析车辆预包络区周围的范围M内行人和非机动车的行动轨迹，根据车辆前端与行人和非机动车间的距离、行人和非机动车的预行动轨迹是否偏离车辆预行驶轨迹、行人是否看到车辆，指示车辆进入停车等待、减速行驶或原速行驶；

所述车辆预包络区为车身轮廓经过车辆预行驶轨迹形成的区域；所述范围M为车辆预包络区向前、向两侧分别扩展距离a后形成的矩形区域。

2.根据权利要求1所述的混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：所述无人驾驶汽车的行驶速度V1低于10km/h，则进入超低速蠕行模式；设V1为车辆第一行驶速度。

3.根据权利要求2所述的混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：所述车辆预行驶轨迹为以车辆第一行驶速度V1，计算车辆预行驶时间T内车辆质心或几何中心的预计行驶路线；所述车辆预行驶轨迹长度S为1～4m。

4.根据权利要求3所述的混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：所述行人和非机动车的预行动轨迹为所述车辆预行驶时间T内，行人和非机动车在各自当前速度大小、方向下形成的预计行动轨迹。

5.根据权利要求1所述的混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：包括以下步骤，

A1、绘制所述车辆预包络区、范围M，计算所述车辆预行驶时间T=S/V1，分析行人和非机动车的预行动轨迹；

A2、对范围M内的行人和非机动车的数量之和N实时进行判断，当N小于第一阈值，则进入步骤A7，所述第一阈值的取值范围为2‑5；当N大于第一阈值，则判断最小距离L是否大于第一安全距离b1，若大于第一安全距离b1，则进入A3，若小于第一安全距离b1，则进入A4；所述L为车辆前端与范围M内的行人或非机动车间的最小距离；

A3、车辆减速至V2继续向前行驶，当最小距离L小于第一安全距离b1，则进入A4；V2为车辆第二行驶速度；

A4、判断范围M内距离车辆前端最近的行人或非机动车的预行动轨迹是否偏离车辆当前行驶速度V的行驶方向，若偏离则进入A6，若不偏离，则进入A5；

A5、停车等待，并实时监测，当范围M内距离车辆前端最近的行人或非机动车的预行动轨迹偏离车辆预行驶轨迹，则进入A6，当最小距离L大于第一安全距离b1，则返回A3；

A6、车辆减速至V3继续向前行驶，直至最小距离L小于第二安全距离b2时，停车等待至最小距离L大于第二安全距离b2，则返回步骤A4；所述V3为车辆第三行驶速度；

A7、车辆继续行驶，实时监测范围M内的N值，当N值大于第一阈值，则返回步骤A2。

6.根据权利要求5所述的混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：所述步骤A6中，最小距离L小于第二安全距离b2时，判断车辆前方是行人还是非机动车，若为非机动车，停车等待至最小距离L大于第二安全距离b2，则返回步骤A4；

若为行人，则判断此时图像中是否能识别到行人的眼睛，若能不识别到行人的眼睛，则停车等待；若能识别到行人的眼睛，则车辆减速至V4的速度继续行驶至最小距离L小于第三安全距离b3后，停车等待；若无法捕捉行人眼睛，则停车等待；当最小距离L大于b2时，返回步骤A4；所述V4为车辆第四行驶速度。

7.根据权利要求6所述的混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：所述b1、b2和b3的大小关系为b1 > b2 > b3。

8.根据权利要求6所述的混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：所述V1、V2 、V3 和V4的大小关系为V1 > V2 > V3 > V4；

所述V1为8～12km/h，所述V2为5～7km/h，所述V3为3～5km/h，所述V4为0～3km/h。

9.根据权利要求6所述的混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：所述车辆第四行驶速度V4=V3*α，所述α为避让系数，其数值为0.1～0.9。

10.根据权利要求6所述的混合道路拥堵状态下无人驾驶汽车的超低速蠕行方法，其特征在于：所述步骤A3至步骤A6中，实时监测范围M内的行人和非机动车的数量之和N，当N小于第一阈值，则直接进入步骤A7。