1.一种联合车辆关联度和博弈论的车路协同驾驶系统，其特征在于，包括车路协同驾驶行为决策子系统、本车驾驶行为关联子系统以及车车重复动态博弈协同驾驶子系统，其中车路协同驾驶行为决策子系统，用于获取周围V2X设备信息计算车道级道路通行能力，结合驾驶员驾驶期望进行期望分析，进行驾驶行为决策；

本车驾驶行为关联子系统，用于根据本车的驾驶行为决策，计算周围车辆相对于本车驾驶行为的关联度，筛选出需要密切交互的车辆ID，减少后续协同驾驶计算的目标车辆；

车车重复动态博弈协同驾驶子系统，根据决策驾驶行为分为基于动态重复博弈的协同跟驰驾驶模型和基于动态重复博弈的协同换道驾驶模型，其中基于动态重复博弈的协同跟驰驾驶模型以本车和同车道前车行驶速度作为博弈策略的重复动态博弈；基于动态重复博弈的协同换道驾驶模型采用多曲线融合换道轨迹模型，本车换道时纵向速度vx不变，综合换道距离、换道时间和横向加速度对协同换道驾驶进行博弈收益分析，根据收益最高的方案进行协同驾驶；

所述基于动态重复博弈的协同跟驰驾驶模型为：以本车和同车道前车车辆行驶速度作为博弈策略的动态重复博弈，策略集为：{‑V1、‑V2、0、+V1、+V2}，目标车道前后车速度{‑V1、‑V2、0、+V1、+V2}为策略集的多目标动态重复博弈，其中Vi表示目标车道前后车基于当前速度的变化值；其中策略集中最大策略和最小策略的差值在设定范围内，选择策略后车辆速度HV不超过最大速度Vmax限制；本车速度收益表达式为： 其中V

(t)表示t时刻本车的速度， 表示t时刻所选择的博弈策略；本车道前车速度收益表RV达式为： 其中V (t)表示t时刻本车道前车的速度，

表示t时刻本车道前车所选择的策略速；本车与本车道前车安全收益表达式为：其中ΔD表示车辆间实际距离，Dm表示

两车安全距离；协同驾驶跟驰博弈本车收益表达式为：

其中，δ1、ε1表示本车在速度、安全收益

之间的权重系数且δ1+ε1＝1，f(*)表示收益值归一化处理的值；本车道前车收益表达式为：车辆安全距离为：同车道两车相对速度为零之前两车应该保持的安全距离Dm＝S1+ΔS‑S2，其中S1表示本车与前车相对速度为零的变速距离，包括驾驶员反应距离、控制器协调距离、变速距离，S2表示前车与本车相对速度为零的变速距离，ΔS表示本车与前车相对速度为零时的最小安全距离；

基于动态重复博弈的协同换道驾驶模型为：以博弈的思想，换道车辆以横向加速度来作为车辆换道操作的博弈策略，目标车道车辆以纵向速度构成博弈策略，以换道车辆行驶到换道目标点于目标车道车辆行驶到换道目标点的时间差作为安全收益；

所述基于动态重复博弈的协同换道驾驶模型为：采用多曲线融合换道轨迹模型，本车换道时纵向速度vx不变，综合换道距离、换道时间和横向加速度来对协同换道驾驶进行博弈收益分析，以本车横向加速度{‑a1、‑a2、0、+a1、+a2}为策略集，其中ai表示本车基于当前横向加速度的变化值，目标车道前后车速度{‑V1、‑V2、0、+V1、+V2}为策略集的多目标动态重复博弈，其中Vi表示目标车道前后车基于当前速度的变化值；本车速度收益表达式为：RV1 HV

其中V (t)表示目标车道前车在t时刻的速度，V (t)表示

本车在t时刻的速度；目标车道前车速度收益表达式为： 其

中 表示目标车道前车在t时刻的策略速度；目标车道后车速度收益表达式为：其中 表示目标车道后车在t时刻的策略速度；目标车

道前车安全收益表达式为： 其中ΔT1表示本车到换道目标

点与目标车道前车到换道目标点的时间差，Tm1表示本车到换道目标点与目标车道前车到换道目标点的安全时间差；目标车道后车安全收益表达式为： 其中ΔT2表示本车到换道目标点与目标车道后车到换道目标点的时间差，Tm2表示本车到换道目标点与目标车道后车到换道目标点的安全时间差；本车安全收益表达式为：所以协同换道驾驶博弈本车的收益表达式为：

目标车道前车收益表达式为：

目标车道后车收益表达式为：

所述换道目标点为：根据多曲线融合换道轨迹模型，车辆横向换道轨迹为：

其中Sroad表示道路宽度，th表示换道时间；车辆横向

加速度为： 可得在最大横向加速度下的换道时间为：

可得换道的纵向距离为：Sx＝vx·th，所以换道目标点为以换道起点为坐标原点的(Sx，Sroad)位置。

2.根据权利要求1所述的一种联合车辆关联度和博弈论的车路协同驾驶系统，其特征在于，所述获取周围V2X设备信息计算车道级道路通行能力，具体包括：车道通行能力Epass的计算公式为： 其中Epass为车道通行能力，η为车道通行效率，ρ为车道交通密度， 其中Vf为自由流行驶速度，Vi为V2X通信范围内的第i辆

车，Vr为实际车道平均行驶速度； 其中n表示V2X通信范

围内车道实际车辆数量，Nmax表示范围道路最大容纳车辆，l表示路侧单元可视车道长度，da表示自由流行驶速度车辆间的安全距离，dc表示车辆平均长度，dz表示车辆平均制动距离，ds表示司机反应制动距离，γ表示修正系数。

3.根据权利要求1或2所述的一种联合车辆关联度和博弈论的车路协同驾驶系统，其特征在于，驾驶员驾驶期望分析为：y＝yc‑yp，其中yc表示HV在[t‑t0,t]时间内车辆速度相对于Vr的标准差，yp表示范围内同一车道车辆速度相对于Vr的标准差，若两标准差相差较小，则说明驾驶员对该车道的期望度较高，否则反之；

所述驾驶行为决策为：根据车道通行能力和驾驶员对车道的驾驶期望的乘积

来决策是否换道，若邻车道 值小于当前车道 值，则说明邻车道的通行情

况好于当前车道，再结合交通规则限制决策换道或者跟驰，提高车辆行驶效率。

4.根据权利要求3所述的一种联合车辆关联度和博弈论的车路协同驾驶系统，其特征在于，所述本车驾驶行为关联子系统中，本车驾驶行为关联度计算与筛选具体为：关联度S＝α·d，其中α表示车辆相对于本车的位置系数，d表示车辆与本车之间的实际距离；根据本车的驾驶行为确定位置系数，若本车驾驶行为为跟驰，则本车道前方与后方的位置系数分别为α11、α12，其它车道方向为α13；若本车驾驶行为为换道，则本车道和目标车道的前方位置系数分别为α21、α22，目标车道后方位置系数为α23，其它车道方向为α24；当车辆关联度小于阈值S’，则筛选并记录其车辆ID。

5.根据权利要求4所述的一种联合车辆关联度和博弈论的车路协同驾驶系统，其特征在于，本车驾驶行为关联度阈值S’为：根据本车驾驶行为计算阈值S’，若本车为跟驰，则S′＝2α·Dg，其中Dg为本车制动距离，若本车为换道，则S′＝2α·Dh，其中Dh为最大横向加速度换道时间的纵向行驶距离。

6.一种基于权利要求1‑5任一项所述系统的车路协同驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：车路协同驾驶行为决策步骤：获取周围V2X设备信息计算车道级道路通行能力，结合驾驶员驾驶期望进行期望分析，进行驾驶行为决策；

本车驾驶行为关联步骤：根据本车的驾驶行为决策，计算周围车辆相对于本车驾驶行为的关联度，筛选出需要密切交互的车辆ID，减少后续协同驾驶计算的目标车辆；

车车重复动态博弈协同驾驶步骤：根据决策驾驶行为分为基于重复动态博弈的协同跟驰驾驶模型和基于重复动态博弈的协同换道模型，其中基于重复动态博弈的协同跟驰驾驶模型以本车和同车道前车行驶速度作为博弈策略的重复动态博弈；基于重复动态博弈的协同换道驾驶模型采用多曲线融合换道轨迹模型，本车换道时纵向速度vx不变，综合换道距离、换道时间和横向加速度对协同换道驾驶进行博弈收益分析，根据收益最高的方案进行协同驾驶。