1.一种基于先验信息的道路选择判断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，初始化，根据组合导航，获取车辆位置、车辆的航向角，并计算水平保护级；步骤2，根据车辆状态和地图数据，决定是否进行基于先验信息的道路选择判断；步骤3，根据先验信息，进行道路选择判断；其中，步骤3中所述的进行道路选择判断，包括以下步骤：步骤3-1，道路选择权值计算；步骤3-2，道路选择权值归一化；步骤3-3，进行道路选择；步骤3-1中所述的道路选择权值计算，具体包括：设第一历元为开始历元，计算第一历元下所有备选路段的道路选择权值的方法如下：D ml ＝I m ·R m ·(A·d ml +Δθ ml )其中，D ml 表示第m个备选道路的道路选择权值，A、I m 和R m 为超参数，将备选道路在路口处沿着备选道路的切线方向延长，d ml 为车辆位置到第m个备选道路及其延长线上的投影之间的距离，单位为米，Δθ ml 为车辆的航向角到第m个备选道路的方向角之差，单位为度；步骤3-1中所述的超参数A、I m 和R m ，计算方法如下：超参数A为位置及姿态权重参数，当空间位置精度因子PDOP值小于3时，将超参数A的值设置为2；当空间位置精度因子PDOP值大于3时，减小超参数A的值，将超参数A的值设置为2e 3-Y ，Y为空间位置精度因子PDOP值；超参数I m 为路径规划权重参数，设定如下：超参数R m 为交通规则权重参数，设定如下：其中，路径规划和交通规则，即为所述的先验信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于先验信息的道路选择判断方法，其特征在于，步骤1中所述的获取车辆位置，具体方法包括：所述组合导航包括：惯性测量元件和全球导航卫星系统GNSS；利用惯性测量元件测量结果进行力学编排；通过计算全球导航卫星系统GNSS伪距的最小二乘解；将上述结果结合并进行扩展卡尔曼滤波，得到车辆位置。
3.根据权利要求2所述的一种基于先验信息的道路选择判断方法，其特征在于，步骤1中所述的水平保护级，根据如下方法进行计算：HPL＝max(slope i )·P bias其中，HPL表示水平保护级，P bias 表示在设定的虚警率和漏检率下检测到的最小测量偏差值，slope i 为第i颗卫星的特征斜率，计算方法如下：其中，Λ 1j 表示矩阵Λ的第1行第j列，Λ 2j 表示矩阵Λ的第1行第j列，S jj 表示矩阵S的第j行第j列，n表示卫星数量，其中，矩阵Λ＝(A T A) -1 A T ，矩阵S＝[I-A(A T A) -1 A T ]，A为量测矩阵。
4.根据权利要求3所述的一种基于先验信息的道路选择判断方法，其特征在于，步骤2中所述的决定是否进行基于先验信息的道路选择判断，具体方法如下：步骤2-1，对所述车辆的速度进行判断，若车辆速度为零，则选择当前所在道路不变，判断结束，否则执行步骤2-2；其中，车辆速度由步骤1中获取车辆位置的同时计算得到；步骤2-2，结合地图数据中的道路结构信息，判断在以步骤1中得到的车辆位置为中心，水平保护级为半径的圆形区域内是否存在与所述车辆所在道路连通的允许驶入的道路，若存在，则将所述道路标记为备选道路并执行步骤3，否则重新执行步骤1。
5.根据权利要求4所述的一种基于先验信息的道路选择判断方法，其特征在于，步骤3-2中所述的道路选择权值归一化，具体包括：道路选择权值的归一化方法为：其中，P ml 表示第m个备选道路的归一化道路选择权值，M为备选道路集合。
6.根据权利要求5所述的一种基于先验信息的道路选择判断方法，其特征在于，步骤3-3中所述的进行道路选择，具体包括：将连续k个历元中的归一化道路选择权值的最小值应用滑动窗进行判定，若滑动窗内最小权值项对应的道路未改变，则选择该道路，完成道路选择并结束；若滑动窗内最小权值项对应的道路不一致，则进行如下判断：根据车辆位置判断车辆是否驶入新道路，若驶入新道路，则选择新道路，完成道路选择并结束，否则，重新进行道路选择，更新P ml 重新进行道路选择直到完成道路选择并结束。
7.根据权利要求6所述的一种基于先验信息的道路选择判断方法，其特征在于，步骤3-3中所述的滑动窗的大小k，计算方法如下：其中，fs为全球导航卫星系统GNSS的采样率，q为当前路口连通的最多车道道路的车道数。
