CN114566039A - 基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，涉及物流调度领域，本发明的技术方案包括如下步骤：S1路线采集与绘制；S2位置投影计算；S3航向角计算；S4用户投影坐标；S5可用车辆投影坐标；S6寻找距离最短车辆进行调度。在运营范围内，对可用车辆集合的距离与航向进行拟合计算，精确分析与预测，对最合适的车辆进行调度，提升调度效率，解决单向车道智能驾驶的精确调度的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，主要涉及物流调度领域。
背景技术
现有智能驾驶示范运营车辆依赖于单车智能，在单向车道的调度上，容易调度混乱，导致车道堵塞，不能很好的管控车辆调度次序。
在单车道的示范运营路况下，采取现有智能驾驶车辆的单车智能模式，前车未驶离的情况下，后车无法绕行，如果前车空闲未被调度离开，则会导致后车无法响应调度目标，导致车道堵塞。
发明内容
针对以上现有技术的不足，本发明提出一种基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，在运营范围内，对可用车辆集合的距离与航向进行拟合计算，精确分析与预测，对最合适的车辆进行调度，提升调度效率，解决单向车道智能驾驶的精确调度的问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是：基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1路线采集与绘制；
S2位置投影计算；
S3航向角计算；
S4用户投影坐标；
S5可用车辆投影坐标；
S6寻找距离最短车辆进行调度。
优选地，其中步骤S1，在地图上采集与绘制运营线路，通过手机应用按实际线路的顺序，采集运营区域的线路。
根据权利要求1所述的基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，其特征在于：其中步骤S2，
设定寻点半径递增值：drs；
设定寻点半径终止值：dre；
以drs为递增层级，通过余弦定理能够获取到示范运营区线路点的集合，同时对获取到的盲区线路点进行经纬度距离的计算，并新增进投影点集合；
对投影点集合里的对象按距离进行升序排列，得出最近的两个距离不一样的点；
对正斜杠与反斜杠两种位置进行差分处理：
(lon1-lon2)÷n＝ca
Lon1+n×ca＝lon1_ca
|(lat1-lat2)|÷n＝cb
Lat1+n×cb＝lat1_cb
lon1：第一点的经度；
lat1：第一点的纬度；
lon2：第二点的经度；
lat2：第二点的纬度；
ca：经度插值；
lon1_ca：2个点之间的插值后点集；
cb：纬度插值；
lat1_cb：2个点之间的插值后点集；
n：差分数量；
由location_n(lon1_ca，lat1_cb)组成新的坐标点队列；再通过余弦定理获取车辆标准位置与location_n的经纬度距离，并新增进距离线路点集合，对距离线路点集合的距离进行升序排序，并获取最优距离点。
优选地，其中步骤S3：计算两点坐标连成的直线与正北方的夹角；
Δφ＝ln(tan(latB/2+π/4)/tan(latA/2+π/4))
Δlon＝abs(lonA-lonB)
航向角度：θ＝atan2(Δlon，Δφ)。
优选地，其中步骤S4：根据手机获取用车用户的经纬度坐标，以此为圆心，通过步骤S2位置投影计算，设定寻点半径递增值drs进行计算，获取用户在运营线路的投影坐标用户投影纬度和用户投影经度。
优选地，其中步骤S5：以用户投影坐标为圆心用户投影纬度和用户投影经度，通过步骤S2位置投影计算，设定寻点半径递增值drs进行计算，寻点半径终止值dre，进行可用车辆的遍历寻找，加入可用车辆集合。
优选地，根据可用车辆集合，通过车辆的tbox实时轨迹计算，获取车辆的航向角carθ_n，通过已绘制的线路获取车辆对该线路的投影车辆投影纬度和车辆投影经度，通过顺序取得用户投影坐标到车辆投影坐标的顺序点集，获取距离车辆投影坐标最近的若干个点，依次通过步骤S3计算每个点到车辆投影点的航向角，并取得这若干个点的航向角的平均值routeθ_n，取|routeθ_n-carθ_n|的绝对值，如果大于90°说明方向不一致，遍历完范围内所有可用车辆，取得方向一致，距离最短的车辆进行调度。。
本发明的技术原理及有益效果如下：
在运营范围内，对可用车辆集合的距离与航向进行拟合计算，精确分析与预测，对最合适的车辆进行调度，提升调度效率，解决单向车道智能驾驶的精确调度的问题。基于智能驾驶车辆，采用用户与车辆的投影算法，加上航向角拟合算法，得出示范运营单向车道上的车辆调度次序，提升调度效率，解决单向车道智能驾驶的精确调度的问题。
具体实施方式
下面对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的较佳实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
本发明实施例包括智能驾驶车辆(L4级别)基于交通法则，在单向车道上是无法绕行、倒车、逆行的。在单向双车道的示范运营环境下，对多台智能驾驶车辆进行调度的优化与预测。
技术原理，主要包括：
1.路线的采集与绘制
在地图上采集与绘制运营线路，可以通过手机应用按实际线路的顺序，采集运营区域的线路，设置频率：0.5HZ，eg.根据实际盲区与采集需要，避免过度采集造成算力需求过大。
2.位置投影计算方法
设定寻点半径递增值：drs＝*米
设定寻点半径终止值：dre＝*米
以drs为递增层级，通过余弦定理能够获取到示范运营区线路点的集合，同时对获取到的盲区线路点进行经纬度距离的计算,并新增进投影点集合dis_route_points(距离线路点的投影距离集合)。
对dis_route_points里的对象按距离进行升序排列，得出最近的两个距离不一样的点。
对正斜杠\与反斜杠类型/两种位置进行差分处理
lon1第一点的经度
lat1第一点的纬度
lon2第二点的经度
lat2第二点的纬度
n差分数量
(lon1-lon2)÷n＝ca(经度插值)
Lon1+n×ca＝lon1_ca(得出2个点之间的插值后点集)
同理
|(lat1-lat2)|÷n＝cb(纬度插值)
Lat1+n×cb＝lat1_cb(得出2个点之间的插值后点集)
由location_n(lon1_ca,lat1_cb)组成新的坐标点队列；再通过余弦定理获取车辆标准位置与location_n的经纬度距离,并新增进距离线路点集合dis_route_local_points；对dis_route_local_points的距离进行升序排序，并获取最优距离点。
3.航向角计算方法
计算两点GPS坐标连成的直线与正北方的夹角
Δφ＝ln(tan(latB/2+π/4)/tan(latA/2+π/4))
Δlon＝abs(lonA-lonB)
航向角度：θ＝atan2(Δlon,Δφ)
4.用户投影坐标(距离用户最近的点)
根据手机获取用车用户的经纬度坐标，以此为圆心，通过第2步的《位置投影计算方法》，设定寻点半径递增值drs＝10米进行计算，获取用户在运营线路的投影坐标latinit_user_sa(用户投影纬度)loninit_user_sa(用户投影经度)。
5.可用车辆投影坐标
以用户投影坐标为圆心(latinit_user_sa(用户投影纬度)loninit_user_sa(用户投影经度)，通过第2步的《位置投影计算方法》，设定寻点半径递增值drs＝100米进行计算，寻点半径终止值：dre＝2000米，进行可用车辆的遍历寻找，加入可用车辆集合。
6.遍历车辆集合，通过车辆的tbox实时轨迹计算，获取车辆的航向角carθ_n，通过已绘制的线路获取车辆对该线路的投影latinit_car_sa_n(车辆投影纬度)loninit_car_sa_n(车辆投影经度),通过顺序取得用户投影坐标到车辆投影坐标的顺序点集，获取距离车辆投影坐标最近的5个点，依次通过第三步的《航向角计算方法》计算每个点到车辆投影点的航向角，并取得这5个点的航向角的平均值routeθ_n,取|routeθ_n-carθ_n|的绝对值，如果大于90°说明方向不一致，遍历完范围内所有可用车辆，取得方向一致，距离最短的车辆进行调度。
在运营范围内，对可用车辆集合的距离与航向进行拟合计算，精确分析与预测，对最合适的车辆进行调度，提升调度效率，解决单向车道智能驾驶的精确调度的问题。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1路线采集与绘制；
S2位置投影计算；
S3航向角计算；
S4用户投影坐标；
S5可用车辆投影坐标；
S6寻找距离最短车辆进行调度。
2.根据权利要求1所述的基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，其特征在于：其中步骤S1，在地图上采集与绘制运营线路，通过手机应用按实际线路的顺序，采集运营区域的线路。
3.根据权利要求1所述的基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，其特征在于：其中步骤S2，
设定寻点半径递增值：drs；
设定寻点半径终止值：dre；
以drs为递增层级，通过余弦定理能够获取到示范运营区线路点的集合，同时对获取到的盲区线路点进行经纬度距离的计算，并新增进投影点集合；
对投影点集合里的对象按距离进行升序排列，得出最近的两个距离不一样的点；
对正斜杠与反斜杠两种位置进行差分处理：
(lon1-lon2)÷n＝ca
Lon1+n×ca＝lon1_ca
|(lat1-lat2)|÷n＝cb
Lat1+n×cb＝lat1_cb
lon1：第一点的经度；
lat1：第一点的纬度；
lon2：第二点的经度；
lat2：第二点的纬度；
ca：经度插值；
lon1_ca：2个点之间的插值后点集；
cb：纬度插值；
lat1_cb：2个点之间的插值后点集；
n：差分数量；
由location_n(lon1_ca，lat1_cb)组成新的坐标点队列；再通过余弦定理获取车辆标准位置与location_n的经纬度距离，并新增进距离线路点集合，对距离线路点集合的距离进行升序排序，并获取最优距离点。
4.根据权利要求1所述的基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，其特征在于：其中步骤S3：计算两点坐标连成的直线与正北方的夹角；
Δφ＝ln(tan(latB/2+π/4)/tan(latA/2+π/4))
Δlon＝abs(lonA-lonB)
航向角度：θ＝atan2(Δlon，Δφ)。
5.根据权利要求1所述的基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，其特征在于：其中步骤S4：根据手机获取用车用户的经纬度坐标，以此为圆心，通过步骤S2位置投影计算，设定寻点半径递增值drs进行计算，获取用户在运营线路的投影坐标用户投影纬度和用户投影经度。
6.根据权利要求1所述的基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，其特征在于：其中步骤S5：以用户投影坐标为圆心用户投影纬度和用户投影经度，通过步骤S2位置投影计算，设定寻点半径递增值drs进行计算，寻点半径终止值dre，进行可用车辆的遍历寻找，加入可用车辆集合。
7.根据权利要求1所述的基于单向车道的智能驾驶车辆出行调度方法，其特征在于：根据可用车辆集合，通过车辆的tbox实时轨迹计算，获取车辆的航向角carθ_n，通过已绘制的线路获取车辆对该线路的投影车辆投影纬度和车辆投影经度，通过顺序取得用户投影坐标到车辆投影坐标的顺序点集，获取距离车辆投影坐标最近的若干个点，依次通过步骤S3计算每个点到车辆投影点的航向角，并取得这若干个点的航向角的平均值routeθ_n，取|routeθ_n-carθ_n|的绝对值，如果大于90°说明方向不一致，遍历完范围内所有可用车辆，取得方向一致，距离最短的车辆进行调度。
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