CN114625174A - 一种基于v2x的车载无人机控制方法和装置 - Google Patents
一种基于v2x的车载无人机控制方法和装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于V2X的车载无人机控制方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：采集原始交通数据，并发送至路侧边缘计算单元MEC；步骤S2：生成结构化交通数据；步骤S3：进行周期性广播；步骤S4：得到无人机起飞等级；步骤S5：通过所述智能网联车设置的无人机伴飞灵敏度等级和所述无人机起飞等级，决定最终无人机控制策略；步骤S6：若所述无人机处于飞行状态并到达指定位置，所述无人机向所述智能网联车回传前方交通鸟瞰视频数据。本发明使用V2X技术对车载无人机进行智能调度，使车载无人机做到按需飞行、及时充电，充分提高了车载无人机使用效率，同时避免因操控无人机导致的精力分散，有助于驾驶员专注车辆驾驶。
Description
技术领域
本发明涉及一种车路协同与无人机交叉技术领域，尤其涉及一种基于V2X的车载无人机控制方法和装置。
背景技术
无人机技术在近些年得到了大力的普及，很多过去无法实现或实现成本极高的工程方案在无人机的参与下逐渐具备了可行性，无人机为许多行业带来了大量的创新性应用。在车辆行驶过程中，受限于驾驶室视线范围、路况以及天气等各种因素，车辆驾驶员很难对前方突发情况做出及时响应，这对行车安全带来了很大隐患。无人机具备视角高、可悬停、转向灵活等特点，可以为车辆提供伴飞辅助服务实现车辆的超视距能力，方便驾驶员对紧急状况做好提前准备。
受限于当前技术条件，无人机的续航能力不足以做到伴随车辆连续不间断飞行。车载无人机需要做到按需飞行、及时充电。V2X是智能网联汽车中的信息交互关键技术，可用于实现车辆与其它设备信息共享与协同控制，提出一种基于V2X技术的车载无人机控制方法可以更高效地使用无人机，同时避免因操控无人机导致的精力分散，有助于驾驶员专注车辆驾驶。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于V2X的车载无人机控制方法和装置。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于V2X的车载无人机控制方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过路侧感知设备采集原始交通数据，并将所述原始交通数据通过网络发送至路侧边缘计算单元MEC；
步骤S2：利用所述路侧边缘计算单元MEC对所述原始交通数据进行处理，并生成结构化交通数据；
步骤S3：利用路侧单元RSU获取所述结构化交通数据，并将所述结构化交通数据通过网络对周边的智能网联车进行周期性广播；
步骤S4：所述智能网联车通过V2X模块接收所述结构化交通数据并进行处理，计算得到无人机起飞等级；
步骤S5：通过所述智能网联车设置的无人机伴飞灵敏度等级和所述无人机起飞等级，决定最终无人机控制策略；
步骤S6：若所述无人机处于飞行状态并到达指定位置，所述无人机向所述智能网联车回传前方原始交通数据。
进一步地，所述步骤S2具体包括以下子步骤：
步骤S21：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据，计算车流量；
步骤S22：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据，计算平均车速；
步骤S23：所述路侧边缘计算单元MEC根据预置的道路限速和拥堵速度阈值系数，计算得到对应路段拥堵速度阈值；
步骤S24：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据监测区域长度，计算得到最大拥堵车流密度，结合预置的拥堵车流密度阈值系数，计算得到拥堵车流密度阈值；
步骤S25：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据，采用深度学习方法检测交通事件。
进一步地，所述步骤S4具体包括以下子步骤：
步骤S41：将无人机起飞划分起飞等级；
步骤S42：针对智能网联车V2X模块对所述路侧单元RSU接收的所述结构化交通数据进行处理，计算得到对应的无人机起飞等级。
进一步地，所述步骤S41中默认状态下所述起飞等级的初始值设定为0。
进一步地，所述步骤S5具体包括以下子步骤：
步骤S51：将所述智能网联车设置的无人机划分伴飞灵敏度等级，根据需求自定义当前灵敏度等级；
步骤S52：设置不同伴飞灵敏度等级下触发所述无人机工作的最低起飞等级；
步骤S53：所述无人机处于充电待机状态下，起飞等级大于所述最低起飞等级时触发所述无人机起飞工作；
步骤S54：所述无人机处于飞行状态下，起飞等级变化为初始值时所述无人机返航，在所述智能网联车端待机充电。
进一步地，所述步骤S51中默认状态下所述伴飞灵敏度等级的初始值为1。
进一步地，所述原始交通数据包括相机、毫米波雷达或激光雷达产生的数据信息。
进一步地，所述步骤S25中所述交通事件包括车辆逆行、道路施工或交通事故。
本发明还提供一种基于V2X的车载无人机控制装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现上述实施例任一项所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现上述实施例任一项所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法。
本发明的有益效果是：本发明使用V2X技术对车载无人机进行智能调度，使车载无人机做到按需飞行、及时充电，充分提高了车载无人机使用效率，同时避免因操控无人机导致的精力分散，有助于驾驶员专注车辆驾驶。
附图说明
图1是本发明一种基于V2X的车载无人机控制方法流程图；
图2是本发明的车载无人机辅助车辆驾驶提供超视距能力示意图；
图3是本发明一种基于V2X的车载无人机控制装置结构示意图。
具体实施方式
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
见图1-图2，一种基于V2X的车载无人机控制方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过路侧感知设备采集原始交通数据，所述原始交通数据包括交通相机、毫米波雷达或激光雷达产生的数据信息，并将所述原始交通数据通过网络发送至路侧边缘计算单元MEC；
步骤S2：利用所述路侧边缘计算单元MEC对所述原始交通数据进行处理，并生成结构化交通数据；
步骤S21：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据，计算车流量Q；
步骤S22：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据，计算平均车速V；
步骤S23：所述路侧边缘计算单元MEC根据预置的道路限速
和拥堵速度阈值系数
，计算得到对应路段拥堵速度阈值 
；
步骤S24：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据监测区域长度D，计算得到最大拥堵车流密度 
，结合预置的拥堵车流密度阈值系数 
，计算得到拥堵车流密度阈值 
；
步骤S25：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据，采用深度学习方法检测交通事件E，所述交通事件E包括车辆逆行、道路施工或交通事故；
步骤S3：利用RSU获取所述结构化交通数据，并将所述结构化交通数据通过网络对周边的智能网联车进行周期性广播；
步骤S4：所述智能网联车通过V2X模块接收所述结构化交通数据并进行处理，计算得到无人机起飞等级；
步骤S41：将无人机起飞划分起飞等级S为“0”、“1”、“2”、“3”四档，即 
，默认状态下所述起飞等级S的初始值设定为0；
步骤S42：针对智能网联车V2X模块对所述路侧单元RSU接收的所述结构化交通数据进行处理，若平均车速 
，即前方路段车辆平均车速V低于对应路段拥堵速度阈值
，设定S=1；
步骤S43：针对智能网联车V2X模块对所述路侧单元RSU接收的所述结构化交通数据进行处理，包括前方车流量Q、平均车速V，计算得到前方路段实时车流密度
，若
且接收的实时平均车速 
，设定S=2 ；
步骤S44：智能网联车端预先设定无人机伴飞触发事件集合 
，包含“车辆逆行”、“道路施工”、“交通事故”等事件，针对智能网联车V2X模块对所述路侧单元RSU接收的所述结构化交通数据进行处理，若V2X模块接收到的事件
，设定 S=3；
步骤S45：无人机处于飞行状态时，若当前无人机起飞等级 
不高于前一个无人机起飞等级
且持续飞行时间t≥3min或无人机剩余电量soc≤10%，设定S=0；
步骤S5：通过所述智能网联车设置的无人机伴飞灵敏度等级和所述无人机起飞等级，决定最终无人机控制策略；
步骤S51：将所述智能网联车设置的无人机划分伴飞灵敏度等级为“1”、“2”、“3”三档，默认状态下伴飞灵敏度等级的初始值为1，可根据需求自定义当前灵敏度等级；
步骤S52：设置不同伴飞灵敏度等级下触发所述无人机工作的最低起飞等级，当灵敏度等级设置为1时，起飞等级S≥3时触发无人机起飞工作，当灵敏度等级为2时，起飞等级S≥2时触发无人机起飞工作，当灵敏度等级设置为3时，起飞等级S≥1时触发无人机起飞工作；
步骤S53：所述无人机处于充电待机状态下，起飞等级大于所述最低起飞等级时触发所述无人机起飞工作；
步骤S54：所述无人机处于飞行状态下，起飞等级变化为初始值S=0时无人机返航，在所述智能网联车端待机充电。
步骤S6：若所述无人机处于飞行状态并到达指定位置，所述无人机向所述智能网联车回传前方交通鸟瞰视频数据。
对上述实施例所采集到的信息21组数据进行处理并汇总，得到表1。
表1
本发明使用V2X技术对车载无人机进行智能调度，使车载无人机做到按需飞行、及时充电，充分提高了车载无人机使用效率，同时避免因操控无人机导致的精力分散，有助于驾驶员专注车辆驾驶。
与前述一种基于V2X的车载无人机控制方法的实施例相对应，本发明还提供了一种基于V2X的车载无人机控制装置的实施例。
参见图3，本发明实施例提供的一种基于V2X的车载无人机控制装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现上述实施例中的一种基于V2X的车载无人机控制方法。
本发明一种基于V2X的车载无人机控制装置的实施例可以应用在任意具备数据处理能力的设备上，该任意具备数据处理能力的设备可以为诸如计算机等设备或装置。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在任意具备数据处理能力的设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图3所示，为本发明一种基于V2X的车载无人机控制装置所在任意具备数据处理能力的设备的一种硬件结构图，除了图3所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的任意具备数据处理能力的设备通常根据该任意具备数据处理能力的设备的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。
上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现上述实施例中的一种基于V2X的车载无人机控制方法。
所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的任意具备数据处理能力的设备的内部存储单元，例如硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是任意具备数据处理能力的设备的外部存储设备，例如所述设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡（Smart Media Card，SMC）、SD卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步的，所述计算机可读存储介质还可以既包括任意具备数据处理能力的设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述任意具备数据处理能力的设备所需的其他程序和数据，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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 (10)
1.一种基于V2X的车载无人机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：通过路侧感知设备采集原始交通数据，并将所述原始交通数据通过网络发送至路侧边缘计算单元MEC；
步骤S2：利用所述路侧边缘计算单元MEC对所述原始交通数据进行处理，并生成结构化交通数据；
步骤S3：利用路侧单元RSU获取所述结构化交通数据，并将所述结构化交通数据通过网络对周边的智能网联车进行周期性广播；
步骤S4：所述智能网联车通过V2X模块接收所述结构化交通数据并进行处理，计算得到无人机起飞等级；
步骤S5：通过所述智能网联车设置的无人机伴飞灵敏度等级和所述无人机起飞等级，决定最终无人机控制策略；
步骤S6：若所述无人机处于飞行状态并到达指定位置，所述无人机向所述智能网联车回传前方原始交通数据。
2.如权利要求1所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下子步骤：
步骤S21：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据，计算车流量；
步骤S22：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据，计算平均车速；
步骤S23：所述路侧边缘计算单元MEC根据预置的道路限速和拥堵速度阈值系数，计算得到对应路段拥堵速度阈值；
步骤S24：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据监测区域长度，计算得到最大拥堵车流密度，结合预置的拥堵车流密度阈值系数，计算得到拥堵车流密度阈值；
步骤S25：所述路侧边缘计算单元MEC根据接收到的所述原始交通数据，采用深度学习方法检测交通事件。
3.如权利要求1所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下子步骤：
步骤S41：将无人机起飞划分起飞等级；
步骤S42：针对智能网联车V2X模块对所述路侧单元RSU接收的所述结构化交通数据进行处理，计算得到对应的无人机起飞等级。
4.如权利要求3所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法，其特征在于，所述步骤S41中默认状态下所述起飞等级的初始值设定为0。
5.如权利要求1所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下子步骤：
步骤S51：将所述智能网联车设置的无人机划分伴飞灵敏度等级，根据需求自定义当前灵敏度等级；
步骤S52：设置不同伴飞灵敏度等级下触发所述无人机工作的最低起飞等级；
步骤S53：所述无人机处于充电待机状态下，起飞等级大于所述最低起飞等级时触发所述无人机起飞工作；
步骤S54：所述无人机处于飞行状态下，起飞等级变化为初始值时所述无人机返航，在所述智能网联车端待机充电。
6.如权利要求5所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法，其特征在于，所述步骤S51中默认状态下所述伴飞灵敏度等级的初始值为1。
7.如权利要求1所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法，其特征在于，所述原始交通数据包括相机、毫米波雷达或激光雷达产生的数据信息。
8.如权利要求2所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法，其特征在于，所述步骤S25中所述交通事件包括车辆逆行、道路施工或交通事故。
9.一种基于V2X的车载无人机控制装置，其特征在于，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现权利要求1-8中任一项所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现权利要求1-8中任一项所述的一种基于V2X的车载无人机控制方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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