CN108572651A - 一种智能化程度高的无人驾驶车辆 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种智能化程度高的无人驾驶车辆，包括环境感知系统、行驶工况构建系统和控制系统，所述环境感知系统用于获取行驶环境信息，所述行驶工况构建系统用于构建当前城市行驶工况，所述控制系统用于根据行驶环境信息和城市行驶工况对车辆进行控制。本发明的有益效果为：通过对当前城市行驶工况进行构建，实现了高度智能的无人驾驶。

Description

一种智能化程度高的无人驾驶车辆
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种智能化程度高的无人驾驶车辆。
背景技术
随着经济和社会的不断发展，汽车数量的增多从而引发的一些社会问题也日益突出，比如城市的交通、车辆行驶的安全、能源的供应、环境污染等。这些现实的社会问题都源于现有的交通基础设施与汽车这个载体之间的矛盾，这不仅体现在交通拥堵问题上，同时还体现在由于交通不畅而造成的环境污染及相对落后的道路状况和先进的车辆技术对人们的生命、财产所产生的安全隐患。无人驾驶车辆的出现为这些矛盾的解决提供了契机。但是现有的无人驾驶车辆智能化程度低，无法对根据城市行驶工况对车辆进行控制。
城市行驶工况是描述车辆行驶速度与时间的曲线，它主要用于确定车辆污染物排放量和燃油消耗量，为新车型的技术开发和评估等提供参考依据。世界各国均重视开发适合本国的典型行驶工况，国内不少城市也都构建出了适合本地区的典型行驶工况，对行驶工况构建方法的研究不仅具有理论意义，而且具有实用价值。目前国内外行驶工况构建方法的研究主要集中在行驶数据的采集上，对如何选取合理的特征参数来构建工况车辆行驶的研究较少。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种智能化程度高的无人驾驶车辆。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种智能化程度高的无人驾驶车辆，包括环境感知系统、行驶工况构建系统和控制系统，所述环境感知系统用于获取行驶环境信息，所述行驶工况构建系统用于构建当前城市行驶工况，所述控制系统用于根据行驶环境信息和城市行驶工况对车辆进行控制。
本发明的有益效果为：通过对当前城市行驶工况进行构建，实现了高度智能的无人驾驶。
优选的，所述行驶工况构建系统包括工况数据采集模块、工况数据预处理模块、工况数据处理模块、行驶工况构建模块，所述工况数据采集模块用于确定城市行驶工况数据并对行驶工况数据的采集，所述工况数据预处理模块用于对采集的行驶工况数据进行预处理，所述工况数据处理模块用于对于经过预处理的行驶工况数据进行处理，所述行驶工况构建模块用于根据经过处理的行驶工况数据构建城市行驶工况。
优选的，所述工况数据采集模块采集的行驶工况数据为车辆行驶速度，所述工况数据预处理模块包括一次去噪模块和二次去噪模块，所述一次去噪模块用于去除行驶工况数据的脉冲噪声，所述二次去噪模块用于去除行驶工况数据的高频噪声。
所述一次去噪模块用于去除行驶工况数据的脉冲噪声，采用下式进行：
式中,v1(t)表示经过一次去噪后车辆在t时刻的行驶速度，v(t)表示车辆在t时刻的行驶速度。
优选的，所述二次去噪模块用于去除行驶工况数据的高频噪声，采用下式进行：
式中，v2(t)表示经过二次去噪后车辆在t时刻的行驶速度。
优选的，所述工况数据处理模块包括一次处理模块和二次处理模块，所述一次处理模块用于将预处理后的行驶工况数据划分为工况子块，所述二次处理模块用于选择工况子块特征参数并对工况子块进行分类处理。
优选的，所述一次处理模块用于将预处理后的行驶工况数据划分为工况子块，具体为：将相邻两个停车点之间的车辆行驶过程作为一个工况子块。
优选的，所述二次处理模块包括特征选择子模块和分类子模块，所述特征选择子模块用于确定工况子块的特征向量，所述分类子模块用于根据特征向量对工况子块进行分类；
所述特征选择子模块用于确定工况子块的特征向量，具体为：采用下式确定工况子块的第一特征参数：
式中，T1表示工况子块的第一特征参数，n表示工况子块的时间长度，vi表示车辆在工况子块内i时刻的车速；
采用下式确定工况子块的第二特征参数：
式中，T2表示工况子块的第二特征参数，n1表示工况子块内速度为0的时间长度；
所述工况子块的特征向量为：T＝[T1,T2]，式中，T表示工况子块的特征向量。
优选的，所述分类子模块用于根据特征向量对工况子块进行分类，具体为：以第一特征参数和第二特征参数为坐标轴确定工况子块的二维散点图，每个点代表一个工况子块，采用K-means聚类，根据散点图位置将工况子块划分为城市中心工况、城市郊区工况和高速公路工况三类。
优选的，所述行驶工况构建模块用于根据经过处理的行驶工况数据构建城市行驶工况，具体为：计算各类工况子块中各工况子块持续时间之和占工况数据中所有工况子块总时间的比例，将该比例作为各类工况子块在构建城市行驶工况中所占的时间比例；将距离聚类中心最近的工况子块作为该类的代表工况子块；将城市行驶工况时间确定为2000秒，根据时间比例确定各类工况的时间，将各类代表工况子块循环达到所述各类工况的时间；将达到所述各类工况的时间的各类工况连接，得到城市行驶工况。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图；
附图标记：
环境感知系统1、行驶工况构建系统2、控制系统3。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种智能化程度高的无人驾驶车辆，包括环境感知系统1、行驶工况构建系统2和控制系统3，所述环境感知系统1用于获取行驶环境信息，所述行驶工况构建系统2用于构建当前城市行驶工况，所述控制系统3用于根据行驶环境信息和城市行驶工况对车辆进行控制。
本实施例通过对当前城市行驶工况进行构建，实现了高度智能的无人驾驶。
优选的，所述行驶工况构建系统2包括工况数据采集模块、工况数据预处理模块、工况数据处理模块、行驶工况构建模块，所述工况数据采集模块用于确定城市行驶工况数据并对行驶工况数据的采集，所述工况数据预处理模块用于对采集的行驶工况数据进行预处理，所述工况数据处理模块用于对于经过预处理的行驶工况数据进行处理，所述行驶工况构建模块用于根据经过处理的行驶工况数据构建城市行驶工况。
本实施例通过对工况数据进行采集和处理、实现了城市行驶工况的准确构建，为确定车辆污染物排放量和燃油消耗量奠定了基础。
优选的，所述工况数据采集模块采集的行驶工况数据为车辆行驶速度，所述工况数据预处理模块包括一次去噪模块和二次去噪模块，所述一次去噪模块用于去除行驶工况数据的脉冲噪声，所述二次去噪模块用于去除行驶工况数据的高频噪声；
所述一次去噪模块用于去除行驶工况数据的脉冲噪声，采用下式进行：
式中,v1(t)表示经过一次去噪后车辆在t时刻的行驶速度，v(t)表示车辆在t时刻的行驶速度；
所述二次去噪模块用于去除行驶工况数据的高频噪声，采用下式进行：
式中，v2(t)表示经过二次去噪后车辆在t时刻的行驶速度；
驾驶员在驾驶车辆的过程中，车辆会产生脉冲噪声和高频噪声，两种噪声会影响到最终行驶工况构建，本优选实施例通过对行驶工况数据进行采集，滤除了脉冲噪声和高频噪声，为后期行驶工况准确构建奠定了基础；
优选的，所述工况数据处理模块包括一次处理模块和二次处理模块，所述一次处理模块用于将预处理后的行驶工况数据划分为工况子块，所述二次处理模块用于选择工况子块特征参数并对工况子块进行分类处理；
所述一次处理模块用于将预处理后的行驶工况数据划分为工况子块，具体为：将相邻两个停车点之间的车辆行驶过程作为一个工况子块；
所述二次处理模块包括特征选择子模块和分类子模块，所述特征选择子模块用于确定工况子块的特征向量，所述分类子模块用于根据特征向量对工况子块进行分类；
所述特征选择子模块用于确定工况子块的特征向量，具体为：采用下式确定工况子块的第一特征参数：
式中，T1表示工况子块的第一特征参数，n表示工况子块的时间长度，vi表示车辆在工况子块内i时刻的车速；
采用下式确定工况子块的第二特征参数：
式中，T2表示工况子块的第二特征参数，n1表示工况子块内速度为0的时间长度；
所述工况子块的特征向量为：T＝[T1,T2]，式中，T表示工况子块的特征向量；
所述分类子模块用于根据特征向量对工况子块进行分类，具体为：以第一特征参数和第二特征参数为坐标轴确定工况子块的二维散点图，每个点代表一个工况子块，采用K-means聚类，根据散点图位置将工况子块划分为城市中心工况、城市郊区工况和高速公路工况三类；
本优选实施例针对行驶工况子块，对特征参数进行选择，以第一特征参数和第二特征参数构建工况子块特征向量，不仅能减少各个构建过程的运算量，还能消除与油耗和排放相关性差的不必要的特征参数，有助于后续提高构建工况效率，
优选的，所述行驶工况构建模块用于根据经过处理的行驶工况数据构建城市行驶工况，具体为：计算各类工况子块中各工况子块持续时间之和占工况数据中所有工况子块总时间的比例，将该比例作为各类工况子块在构建城市行驶工况中所占的时间比例；将距离聚类中心最近的工况子块作为该类的代表工况子块；将城市行驶工况时间确定为2000秒，根据时间比例确定各类工况的时间，将各类代表工况子块循环达到所述各类工况的时间；将达到所述各类工况的时间的各类工况连接，得到城市行驶工况。
本优选实施例对工况数据进行分类后，运用距离聚类中心越近越能代表类特征的原则，选取代表工况子块，准确构建了城市行驶工况。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (9)

1.一种智能化程度高的无人驾驶车辆，其特征在于，包括环境感知系统、行驶工况构建系统和控制系统，所述环境感知系统用于获取行驶环境信息，所述行驶工况构建系统用于构建当前城市行驶工况，所述控制系统用于根据行驶环境信息和城市行驶工况对车辆进行控制。
2.根据权利要求1所述的智能化程度高的无人驾驶车辆，其特征在于，所述行驶工况构建系统包括工况数据采集模块、工况数据预处理模块、工况数据处理模块、行驶工况构建模块，所述工况数据采集模块用于确定城市行驶工况数据并对行驶工况数据的采集，所述工况数据预处理模块用于对采集的行驶工况数据进行预处理，所述工况数据处理模块用于对于经过预处理的行驶工况数据进行处理，所述行驶工况构建模块用于根据经过处理的行驶工况数据构建城市行驶工况。
3.根据权利要求2所述的智能化程度高的无人驾驶车辆，其特征在于，所述工况数据采集模块采集的行驶工况数据为车辆行驶速度，所述工况数据预处理模块包括一次去噪模块和二次去噪模块，所述一次去噪模块用于去除行驶工况数据的脉冲噪声，所述二次去噪模块用于去除行驶工况数据的高频噪声；
所述一次去噪模块用于去除行驶工况数据的脉冲噪声，采用下式进行：
式中,v1(t)表示经过一次去噪后车辆在t时刻的行驶速度，v(t)表示车辆在t时刻的行驶速度。
4.根据权利要求3所述的智能化程度高的无人驾驶车辆，其特征在于，所述二次去噪模块用于去除行驶工况数据的高频噪声，采用下式进行：
式中，v2(t)表示经过二次去噪后车辆在t时刻的行驶速度。
5.根据权利要求4所述的智能化程度高的无人驾驶车辆，其特征在于，所述工况数据处理模块包括一次处理模块和二次处理模块，所述一次处理模块用于将预处理后的行驶工况数据划分为工况子块，所述二次处理模块用于选择工况子块特征参数并对工况子块进行分类处理。
6.根据权利要求5所述的智能化程度高的无人驾驶车辆，其特征在于，所述一次处理模块用于将预处理后的行驶工况数据划分为工况子块，具体为：将相邻两个停车点之间的车辆行驶过程作为一个工况子块。
7.根据权利要求6所述的智能化程度高的无人驾驶车辆，其特征在于，所述二次处理模块包括特征选择子模块和分类子模块，所述特征选择子模块用于确定工况子块的特征向量，所述分类子模块用于根据特征向量对工况子块进行分类；
所述特征选择子模块用于确定工况子块的特征向量，具体为：采用下式确定工况子块的第一特征参数：
式中，T1表示工况子块的第一特征参数，n表示工况子块的时间长度，vi表示车辆在工况子块内i时刻的车速；
采用下式确定工况子块的第二特征参数：
式中，T2表示工况子块的第二特征参数，n1表示工况子块内速度为0的时间长度；
所述工况子块的特征向量为：T＝[T1,T2]，式中，T表示工况子块的特征向量。
8.根据权利要求7所述的智能化程度高的无人驾驶车辆，其特征在于，所述分类子模块用于根据特征向量对工况子块进行分类，具体为：以第一特征参数和第二特征参数为坐标轴确定工况子块的二维散点图，每个点代表一个工况子块，采用K-means聚类，根据散点图位置将工况子块划分为城市中心工况、城市郊区工况和高速公路工况三类。
9.根据权利要求8所述的智能化程度高的无人驾驶车辆，其特征在于，所述行驶工况构建模块用于根据经过处理的行驶工况数据构建城市行驶工况，具体为：计算各类工况子块中各工况子块持续时间之和占工况数据中所有工况子块总时间的比例，将该比例作为各类工况子块在构建城市行驶工况中所占的时间比例；将距离聚类中心最近的工况子块作为该类的代表工况子块；将城市行驶工况时间确定为2000秒，根据时间比例确定各类工况的时间，将各类代表工况子块循环达到所述各类工况的时间；将达到所述各类工况的时间的各类工况连接，得到城市行驶工况。
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