CN109754625A - 一种无人驾驶的校园外卖车的驾驶方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种无人驾驶的校园外卖车的驾驶方法，所述方法包括：对道路的扫描，对出行车数据的设计，实时获取本车当前行车数据，本车通过多种传感器协同处理路况信息；根据所述本车当前行车数据与路况信息，经过分析规划出本车的行车决策方案，并生成行车命令。尤其涉及无人驾驶的校园外卖车避障的方法，从而提高了无人驾驶的校园外卖车的安全等级。

Description

一种无人驾驶的校园外卖车的驾驶方法

技术领域

本申请涉及无人驾驶领域，具体涉及有限区域的无人驾驶领域，尤其校园外卖车的驾驶方法及装置。

背景技术

随着无人驾驶技术的发展和外卖的盛行，发展无人驾驶的外卖小车变成为大势所趋，而现在无人外卖的小车的技术发展速度较慢，面对校园，工厂等简单路况，我们可以进行初次尝试。

发明内容

本申请的目的在于提出一种无人驾驶的校园外卖车的驾驶方法，来解决以上部分的技术问题。

本申请提供了一种无人驾驶的校园外卖车的驾驶方法，所述方法包括：对道路的扫描，对出行车数据的设计，实时获取本车当前行车数据，本车通过多种传感器协同处理路况信息；根据所述本车当前行车数据与路况信息，经过分析规划出本车的行车决策方案，并生成行车命令。

本申请提供的一种无人驾驶的校园外卖车的驾驶方法，通过车载大脑实时获取本车的当前行车数据及路况信息，并且实时检测距离内的多个障碍物及路况信息，然后根据获取的本车的当前行车数据及路况信息及车载电脑的避障决策，分析规划本车的行车决策方案，最后根据行车决策方案生成本车行车指令，从而提高了校园外卖车的安全等级。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一种无人驾驶的校园外卖车的驾驶方法可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是本申请的无人驾驶的校园外卖车躲避障碍与云中心数据交互通信的示意图；

具体实施方式

图1示出了本申请的一种无人驾驶的校园外卖车的驾驶方法可以应用于其中的示例性系统架构图系统架构可以包括无人驾驶的校园外卖车以及云中心。车载电脑还可以根据预先安装的软件无人驾驶的校园外卖车上设置有车载电脑，无人驾驶的校园外卖车的车载电脑和与云中心之间进行通信。

所有行车数据均是设计人员通过对指定区域道路进行扫描，把所有派送点进行标记，设计出所有点之间的行车路线，并进行路线优化，进而转化成行车数据。

云中心可以包括多个云服务器。其中云服务器可以是提供各种服务的服务器，例如为无人驾驶的校园外卖车提供行车规划方案的服务器。云服务器对接收到的无人驾驶的校园外卖车的车载电脑发送的行车数据及路况信息进行分析，规划出无人驾驶的校园外卖车的行车规划方案1，生成本车行车命令2，在本实施例中，车载电脑对本车及预定距离内的障碍物的当前行车数据及路况信息进行分析，根据分析结果规划本车的行车决策方案。上述行车决策方案可以包括行车路线。可选的，行车决策方案例如还可以包括加速、减速、避开障碍、停车等。

车载电脑通过传感器判断前方人群较多时，可以规划本车也相应减速行驶，以避免发生碰撞；同时，当车载电脑判断前方道中的车辆损坏行驶时，可以规划本车进行变道行驶。当车载电脑根据本车及云中心的当前路况信息判断前方有紧急事件发生时，可以规划本车停车。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述路况信息包括障碍躲避的路段信息，路段例如可以为仅容一车通过的路段。在障碍躲避的路段，无人驾驶的校园外卖车的车载电脑可以根据本身及周围其他障碍物规划本身的行车状态。例如，所述根据所述本车的当前行车数据、路况信息，经过分析规划本车的行车决策方案，包括：当遇到障碍物时，达到预定距离时，鸣笛或闪灯并减速慢行，跨过障碍后，重新规划行车方案，当达到危险距离，若障碍物不移动或继续前行，判断停止或向左、向右移动并前行，并重新规划行车方案。

步骤8到步骤1，接收云中心发送的行车规划方案。

所述危险距离的信息，当检测距离障碍物小于2m时为危险距离，判断障碍物的速度、本车与障碍物之间的距离及本车另一边的可移动距离，分析危险距离的行车决策方案，包括根据公式(1)计算本车在所述本车向左或向右移动及其速度：

V1＝(S1÷S2)×V2(1)；

V1为本车的行驶速度S1为向左可移动距离，S2为向右可移动距离，S1÷S2＞1时为向左移动，S1÷S2＜V2时为向右移动，V2为障碍物行驶的速度，S1和S2均超过本车的车身宽度T，当检测S1和S2小于宽度T时，车的运动命令为停止。其中，P1为本车在车道争抢路段的行车优先级，V1为车道争抢路段的预定距离内的多辆无人驾驶的校园外卖车的当前平均行车速度，P2为预先设定的本车的初始优先级，V2为本车的当前行车速度。

根据行车决策方案生成行车指令。(图2)

涉及路况信息分析规划本车的行车可以被实现为计算机软件程序。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (5)

1.一种无人驾驶的校园外卖车的驾驶方法，其特征在于，所述方法包括：根据对指定校园的道路的扫描，人员设计出行车数据，实时获取本车当前行车数据，本车通过多种传感器协同处理路况信息根据所述本车当前行车数据与路况信息，本车避障的行车决策和云中心行车路线的优化共同规划出本车的行车决策方案，根据所述行车决策方案生成本车行车指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行车数据包括行车速度、加速度、角速度、车轮转向角度，所述行车决策方案还包括加速、减速、停车。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述预定距离内的多个障碍物和路况信息，障碍物包括：人，自行车，汽车等，路况信息包括：人员拥堵、施工障碍、临时禁行区域的路况信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述路况信息包括障碍物的路段信息；所述根据所述本车以及所述多辆其他无人驾驶车的当前行车数据、路况信息，经过分析规划本车的行车决策方案，包括：当遇到障碍物时，达到预定距离时，鸣笛或闪灯并减速慢行，跨过障碍后，重新规划行车方案，当达到危险距离，若障碍物不移动或继续前行，判断停止或向左、向右移动并前行。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述危险距离的信息，当检测距离障碍物小于2m时为危险距离，判断障碍物的速度、本车与障碍物之间的距离及本车另一边的可移动距离，分析危险距离的行车决策方案，包括根据公式(1)计算本车在所述本车向左或向右移动及其速度：

V₁＝(S₁÷S₂)×V₂(1)；

V₁为本车的行驶速度S1为向左可移动距离，S2为向右可移动距离，S₁÷S₂＞1时为向左移动S₁÷S₂＜V₂时为向右移动，V₂为障碍物行驶的速度，S₁和S₂均超过本车的车身宽度T，当检测S₁和S₂小于宽度T时，车的运动命令为停止。