1.一种有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：基于环境感知模块获取无人驾驶车辆和有人驾驶车辆的行驶状态，运用模糊推理建立车辆交互关系判定模型，并以此得到预测结果进行无人驾驶车辆决策，将车辆间驾驶交互行为分为路段交互及交叉口交互两大类，然后应用模糊逻辑方法建立车辆换道交互关系判定模型及车辆穿越交互关系判定模型，该模型综合考虑交互双方换道(穿越)意愿高低与他车驾驶员类型，模糊推理车辆间合作竞争程度，建立模糊推理输出值与交互关系预测结果之间的映射关系，以解析混行条件下的车-车交互行为，帮助无人驾驶车辆理解、判断周边有人车辆行为。
2.根据权利要求1所述的有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：上述车辆换道交互关系判定模型，结合对换道行为交互特性的理解，在建立车辆换道交互关系判定模型时，分为两个步骤：第一步为判断原车道目标车辆的换道意愿高低；第二步为判断目标车道后随车的驾驶类型，综合上述两个步骤推理车辆间交互关系，表示车辆间合作程度高低。
3.根据权利要求2所述的有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：在判断原车道目标车辆的换道意愿高低过程中，车辆换道的主要判断标准是能否在满足安全的条件下获得更好的驾驶空间，以车辆换道后增加的驾驶利益△db及与目标车道后车的冲突程度tc作为模型输入量，以换道意愿高低程度作为输出变量，驾驶利益差用△db表示，其公式如下：
δdb＝dbi-dbj
dbi＝(vpv(t)-vsv(t)+li(t))·α1
dbj＝(vtpv(t)-vsv(t)+lj(t))·α2
式中：
dbi——原车道驾驶利益；
dbj——目标车道驾驶利益；
vsv(t)——目标车辆速度(m/s)；
vpv(t)——原车道目标车辆前车速度(m/s)；
vtpv(t)——目标车道前车速度(m/s)；
li(t)——目标车辆与原车道前车的距离(m)；
lj(t)——目标车辆与目标车道前车的距离(m)；
α1——原车道前车的修正系数；
α2——目标车道前车的修正系数。
结合实测数据和现有研究构建驾驶利益差隶属度函数，将车道驾驶利益差值△db的论域范围设为{0，5，10，15，20}，模糊集为{很小(vs)、小(s)、中(m)、大(l)、很大(vl)}。
4.根据权利要求3所述的有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：冲突激烈程度tc当车辆产生换道意图之后并不会立刻执行换道操作，还需进一步判断是否满足换道安全条件，用ttc(timetocollision，ttc)表示与目标车道后车冲突的激烈程度，记为tc，在追尾冲突中碰撞点为后车车头与前车车尾发生接触，因此在计算ttc时应考虑车身长度，则其计算公式为：
式中：
xsv(t)——目标车辆sv当前的位置(m)；
xtfv(t)——目标车道后车tfv当前的位置(m)；
vsv(t)——目标车辆fv速度(m/s)；
vtfv(t)——目标车道后车tfv速度(m/s)；
l——车身长度(m)。
5.根据权利要求4所述的有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：结合实测数据和现有研究将目标车辆与目标车道后车冲突的激烈程度tc的论域范围取为{0，3，5，7，10}，模糊集为{很大(vl)、大(l)、中(m)、小(s)、很小(vs)}，由上述分析可知，当车道驾驶利益值△db越大、本车与目标车道后车冲突tc越小，车辆越有可能选择换道以追求更好的驾驶条件；反之，车道驾驶利益值△db越小，与目标车道后车冲突tc越大，驾驶人换道的可能性越小。
6.根据权利要求2所述的有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：根据目标车辆换道意愿的高低，以及目标车道后车的驾驶类型，将换道意愿高低及他车驾驶员类型作为输入变量，输出为车辆合作竞争程度高低，车辆合作程度高低值用语言变量高(h)、中(m)、低(l)表示，分别对应他车交互关系为合作关系、不明确、竞争关系3种结果。
7.根据权利要求6所述的有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：车辆能否穿越交叉口主要与车辆感受的冲突压力及冲突激烈程度有关，以交叉口冲突压力p及冲突激烈程度tc作为模型输入量，输出变量为穿越意愿高低程度，设在150m车辆进入交叉口有效通信范围，将此处的冲突压力设为0，到达冲突点的压力设为1，冲突压力表达式为：
式中：
p——冲突压力；
li(t)——第i车辆距离冲突点的距离(m)
以交叉口冲突压力p及冲突激烈程度tc作为模型输入量，输出变量为穿越意愿高低程度，构建冲突压力隶属度函数，将冲突压力p的论域范围设为{0.1，0.3，0.5，0.7，0.9}，模糊集为{很小(vs)、小(s)、中(m)、大(l)、很大(vl)}。
8.根据权利要求7所述的有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：目标车辆穿越与否需考虑与冲突车辆发生冲突的可能性，用tc评估交叉口车辆碰撞的危险程度，假设交通参与者之间存在冲突的点或面，则通过冲突点或冲突面的时间差为tc，用下式表示：
式中：
lcsv(t)——目标车辆csv距离冲突点的距离(m)；
lcfv(t)——冲突车辆cfv距离冲突点的距离(m)；
vcsv(t)——目标车辆csv的速度(m/s)；
vcfv(t)——冲突车辆cfv的速度(m/s)
结合实测数据和现有研究，将冲突激烈程度tc的论域范围设为的论域范围取为{0，3，5，7，10}，模糊集为{很大(vl)、大(l)、中(m)、小(s)、很小(vs)}。
9.根据权利要求8所述的有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：当冲突压力p越大、冲突激烈程度tc越小，驾驶人越有可能选择穿越以获取更好的驾驶条件；反之，冲突压力p越小，冲突激烈程度tc越大，驾驶人穿越的可能性越小。
10.根据权利要求8所述的有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型，其特征在于：计算得到车辆合作竞争程度与穿越意愿及驾驶类型之间的对应关系，对模糊推理输出值进行去模糊化处理，用p表示车辆合作程度的输出值，p取0～1之间值，p的量化值越低，表明车辆间竞争越激烈，反之，p的量化值越高，表明车辆间合作程度越高，下面建立模糊推理输出值与交互关系预测结果之间的映射关系，如下式：
其中3表示合作关系，2表示不明确状态，1表示竞争关系，通过车辆交互关系的预测，以解析混行条件下的车-车交互行为，帮助无人驾驶车辆理解、判断周边有人车辆行为。