1.基于变邻域搜索算法的考虑行人通行的交叉口调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对于车路协同系统下的自动交叉口，将其分为交叉口中心区和交叉口缓冲区；所述交叉口中心区定义为以自动交叉口的中心为圆心，半径为第一预设阈值的圆；所述交叉口缓冲区定义为以自动交叉口的中心为圆心的圆环，圆环的内圆半径为第一预设阈值，圆环的外圆半径为第二预设阈值；步骤2，获取进入交叉口缓冲区的网联自动驾驶车辆的运行信息与到达交叉口中心区的行人的位置信息，基于人均最小延迟的通用框架，制定交叉口内网联自动驾驶车辆与行人的通行顺序；交叉口内网联自动驾驶车辆与行人的通行顺序，用一个整数数组表示，数组分为确定部分和待定部分，确定部分代表的是交叉口中心区内的车辆和预定的行人信号，待定部分代表的是在交叉口缓冲区内而不在交叉口中心区内的车辆；所述步骤2中，基于人均最小延迟的通用框架，以网联自动驾驶车辆和行人共同的人均延迟F最小化为目标，一段时间内乘车乘客的平均延误D b 定义为：其中， 为车辆i从进入交叉口缓冲区到离开交叉口的实际时间消耗， 为不间断流情况下的期望时间消耗， 为车辆i的乘客人数；行人在一段时间内的平均延误D p 定义为：其中， 为行人j的实际时间消耗， 为不受任何干扰的期望时间消耗， 为路径d的行人数量；最小化的人均延迟为：所述步骤2中，整数数组内的正整数表示车辆到达交叉口缓冲区的顺序，即对到达交叉口缓冲区的车辆从+1开始依次分配正整数；整数数组内的负整数表示行人到达交叉口中心区等待线的顺序，即对到达交叉口中心区等待线的行人从-1开始依次分配负整数；步骤3，对于进入交叉口缓冲区而尚未进入交叉口中心区的车辆，通过变邻域搜索算法对其通行顺序进行优化；所述步骤3中，变邻域搜索算法具体如下：a)根据先到先服务协议初始化通行顺序，并使用队列数据结构维护初始的通行顺序；b)在振动过程中使用三个算子：交换、后移和前移来对初始的通行顺序进行调整；c)采用变邻域下降算法对调整后的通行顺序进行改进，得到候选解，变邻域下降算法使用的算子包括：2-opt算子、交换算子、移位算子和对称算子；d)对候选解中的不可行解进行修复，修复计算如下：对于待定部分的第i辆车与第j辆车，第i辆车的通行顺序在第j辆车之前，顺序分别为e 1 与e 2 ；当CD l [e 1 ]＝CD l [e 2 ]，并且CD p [e 1 ]>CD p [e 2 ]，交换第i辆车与第j辆车的位置，其中，CD l 为车辆所在车道的id数组，CD p 为车辆的位置数组；步骤4，根据优化后的车辆与行人的通行顺序，判断待定部分的车辆进入确定部分后是否与确定部分的行人存在潜在冲突，若存在潜在冲突，则采用投影控制方法确定车辆行驶轨迹，避免车辆与行人碰撞；否则，车辆的运行遵守车辆跟随模型，以最大速度通过交叉口，同时打开行人信号；所述步骤4中，将行人信号与车辆投影到与之存在潜在冲突的车辆所在车道上，计算出投影后的虚拟车辆到停车线的位置，让车辆跟随虚拟车辆以避免潜在冲突，用时间连续控制过程来表述；对于行人的投影控制，首先设置能使交叉口内行人安全通过的时间间隔，其次为了避免行人与车辆碰撞，根据车的位置和初始速度分为四种情况：①车辆i需要减速至0m/s一段时间后再加速，根据运动学方程计算出参数：τ 2 ＝t arrival,i -τ 1 -τ 3②车辆i先减速至0m/s一段时间后再加速，最终网联自动驾驶汽车以恒定速度移动，根据运动学方程计算出参数：τ 3 ＝t arrival,i -τ 1 -τ 2 -τ 4③车辆i直到到达停止线一直在减速，对此τ 1 的求解公式为：④在车辆进入交叉口前，行人已被清除，车辆i没有减速并保持匀速运动，τ 4 的求解公式为：其中，τ 1 表示减速时间，τ 2 表示保持时间，τ 3 表示加速时间，τ 4 表示匀速移动时间，v(t 0 )为车辆运动开始时的初识速度，d max 表示车辆最大减速度的绝对值，x(t 0 )为车辆运动开始时的初始位置，a max 表示车辆的最大加速度值，t arrival,i 为车辆的实际到达时间即交通信号的实际切换时间，V max 表示高速公路的限制。
2.根据权利要求1所述的基于变邻域搜索算法的考虑行人通行的交叉口调度方法，其特征在于，所述步骤1中，交叉口中心区覆盖整个十字交叉口以及部分进口道，第一预设阈值的取值范围为50-80米，第二预设阈值的取值范围为300-400米；进入交叉口缓冲区的网联自动驾驶车辆不得变道和超车，进入交叉口中心区的网联自动驾驶车辆不得改变车辆轨迹。
