CN115240131A - 一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取无人驾驶小车的车端设备运行数据、路侧设备运行数据、高精地图数据以及景区人流分布数据；步骤2：构建数字孪生系统基础模型；步骤3：根据路侧设备运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中实现景区全域三维展示；步骤4：根据无人驾驶小车车端运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中展示各类无人驾驶小车在景区内的运行情况；步骤5：通过监管平台对景区内不同类型的无人驾驶小车进行精细化运营管理。与现有技术相比，本发明具有实现无人驾驶小车精细化管理以及在降低信息化建设成本的同时提升景区智慧化运行水平等优点。

Description

一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法
技术领域
本发明涉及无人驾驶小车监管领域，尤其是涉及一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法。
背景技术
在大型园区和景区中，由于园区面积较大，游玩路线较长，观光车和售卖车等已经屡见不鲜，观光车按照预先设定好的路线运营，游客们到站上下车，既解决了游客的游览需求，又丰富了景区的趣味性，可谓一举两得，然而，大部分景区的观光车仍是传统的人工驾驶和人工售卖，景区在运营过程中不得不考虑司机和售卖人员的人工成本以及司机疲劳驾驶带来的潜在隐患。因此无人观光车、无人售卖车等无人驾驶小车的出现能够引导游客进行深度探索和游玩，还能节省人力成本，进而助力景区对新模式和新业态的探索。
但是景区内无人驾驶小车种类较多，有其各自的管理平台，而且目前无人驾驶小车的上路也是受到各方监管的，可能会产生无人驾驶小车的综合调度以及紧急情况下的应急处置等问题，且运营成本高，这也是很多景区还没有普及无人驾驶小车的原因之一，且有关各种类小车整体运营的一些法规制度也在完善之中，因此目前在对景区内所有类型的小车进行统一管理的方法上有更大的提升空间。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：获取无人驾驶小车的车端设备运行数据、路侧设备运行数据、高精地图数据以及景区人流分布数据；
步骤2：构建数字孪生系统基础模型；
步骤3：根据路侧设备运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中实现景区全域三维展示；
步骤4：根据无人驾驶小车车端运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中展示各类无人驾驶小车在景区内的运行情况；
步骤5：通过监管平台对景区内不同类型的无人驾驶小车进行精细化运营管理。
所述的步骤1中，无人驾驶小车包括无人观光车、无人接驳车、无人售卖车和无人清扫车。
所述的步骤1中，无人驾驶小车的车端设备运行数据包括无人驾驶小车的经纬度坐标、无人驾驶小车车辆各部件的传感器数据以及无人驾驶小车车辆运行数据，路侧设备的运行数据包括路侧智能感知融合系统数据和路侧摄像头视频流数据。
所述的步骤2中，数字孪生系统基础模型包括基础地图模型、无人驾驶小车车辆模型、景区全域模型以及路侧设备模型。
所述的景区全域模型包括景区交叉路口模型、景区环境模型和景区道路模型。
所述的步骤3中，采用基于开源的数字孪生引擎在监管平台中实现景区全域三维展示的过程具体为：
通过视频融合技术将路侧设备运行数据中的景区内路侧摄像头视频流数据与数字孪生系统基础模型相结合，路侧摄像头的监控可视范围为车路协同的路侧设备的基础设施，路侧摄像头视频流数据具体为展示特定路口或区域的视频融合画面，并采用基于开源的数字孪生引擎通过数字孪生系统基础模型中的景区全域模型构建景区全域场景，在监管平台中实现景区全域三维展示，且通过拖拽监管平台的界面实现查看景区道路全貌状况。
所述的步骤4中，根据无人驾驶小车车端运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中展示各类无人驾驶小车在景区内的运行情况的过程具体为：
将无人驾驶小车的经纬度坐标与数字孪生系统基础模型中的基础地图模型的经纬度坐标匹配，以采用基于开源的数字孪生引擎将无人驾驶小车车辆模型根据实际位置情况在数字孪生系统基础模型中进行实时映射，且无人驾驶小车车辆模型在数字孪生系统中映射的颗粒度精准至车道级。
所述的监管平台的界面包括三部分，分别为位于界面左右两侧的综合展示区域、位于界面中部的三维可视化区域和位于界面顶部的车辆切换区域：
所述的综合展示区多维度基于无人驾驶小车车辆运行数据展示各类无人驾驶小车的当前设备与运行情况，当前设备与运行情况包括车辆静态信息、车辆动态信息、设备状态、故障告警趋势、运行计划以及数据统计，所述的综合展示区具备在特殊情况下对无人驾驶小车的控制操作，特殊情况包括紧急停车和召回；
所述的三维可视化区域用以实现多角度多维度地动态展示无人驾驶小车的运行情况，且三维可视化区域通过宏观、中观和微观按钮进行视角的切换，切换为宏观视角时，三维可视化区域以整个景区为底图，粗略展示景区内的道路，无人驾驶小车及其线路运行情况在粗略展示的道路上以动态POI点的形式用不同颜色作为区分；切换为中观视角时，三维可视化区域的展示程度可具体至景区内的部分片区，较为全面展示景区内道路情况和车流情况；切换为微观视角时，三维可视化区域的展示程度可具体至景区内路口状况，精细展示道路设施设备、车道情况以及车辆精确位置；
所述的车辆切换区域用以实现不同类型的无人驾驶小车监管的切换，当点击一类无人驾驶小车后，三维可视化区域与综合展示区域显示与其对应的运行情况，且监管平台支持全局监管，即对所有类型的无人驾驶小车的运行情况进行展示，不同无人驾驶小车的运行线路轨迹采用不同颜色的线路标识，以便于监管人员在监管时进行区分。
所述的监管平台结合景区过去一个周期内各区域的客流量和客流热力分布数据以及无人驾驶小车的自身运营能力，制定多种无人驾驶小车混合运营方案，通过三维可视化区域实现三维动态推演所制定的不同方案，以帮助监管人员决策最佳的运营方案，实现景区在特定时间段内的削峰作用，进而实现无人驾驶小车利用率最大化。
所述的步骤5中，当景区内无人驾驶小车即将行驶到达游客热力高的区域或进行与游客密接交互的运营任务时，所述的监管平台的三维可视化区域提示将画面跳转至该无人驾驶小车，并选择任一视角跟随小车运行，以便于遇到紧急特殊情况时能够第一时间根据最直观的情况采取应急措施；
当景区内不同类型的无人驾驶小车出现同一时间在某个路口产生迎面冲突或在同向道路上产生前后拥堵时，针对冲突或拥堵情况，监管平台提前做出预警，通过点击三维可视化界面产生冲突或拥堵的无人驾驶小车，查看无人驾驶小车的运行计划，以根据不同类型、不同运营的优先级以及实际情况进行车辆调度；
当景区内无人驾驶小车后方有社会车辆跟随时，景区内无人驾驶小车行驶速度缓慢，监管平台结合路侧与车端感知设备提供的感知数据，即无人驾驶小车车辆各部件的传感器数据与路侧智能感知融合系统数据，通过三维可视化区域查看无人驾驶小车后方的来车情况以及车流量，根据实际情况对无人驾驶小车进行引导和避让调度，以保证道路畅通。
与现有技术相比，本发明具有以如下有益效果：
1、本发明通过以数字孪生三维可视化的方式实现对无人驾驶小车运营状态的实时监测、基于实时客流的综合调度以及紧急情况下的应急处置等，进而实现对景区不同类型车辆的数字化和智能化管理，通过全方位精细化管理及运营，为管理者提供精细的可视化智能小车运营管理，结合AI/时空大数据等技术提供可视化的运行和运营辅助决策手段，保障运营车辆以高安全、高效率的状态行驶，进而提升景区综合管理效率与管理水平，完善智慧景区的公共服务体系，彰显智慧景区形象；
2、本发明结合车联网技术，将各类无人驾驶智能小车的管理集成于同一平台，降低信息化建设成本的同时，提升景区智慧化运行水平，为管理者提供智慧化运营和管理平台，同时也能提升游客在景区的体验感，吸纳更多游客，进而提高景区收入、降低运营成本；
3、无人观光车和无人售卖车等无人驾驶小车在景区的运营可加速无人驾驶小车的规模化场景落地，推动智能网联汽车与智慧城市协同发展，促进实现城市全面感知和车城互联。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为本发明的监管平台界面示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本发明提供了一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：获取无人驾驶小车的车端设备运行数据、路侧设备运行数据、高精地图数据以及景区人流分布数据；
步骤2：构建数字孪生系统基础模型；
步骤3：根据路侧设备运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中实现景区全域三维展示；
步骤4：根据无人驾驶小车车端运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中展示各类无人驾驶小车在景区内的运行情况；
在步骤1中，获取无人驾驶小车车端设备运行数据、路侧设备的运行数据、高精地图数据和景区人流分布数据。
在步骤1中，无人驾驶小车包括无人观光车、无人接驳车、无人售卖车和无人清扫车，无人驾驶小车的车端设备运行数据包括无人驾驶小车的经纬度坐标、无人驾驶小车车辆各部件的传感器数据以及无人驾驶小车车辆运行数据，路侧设备的运行数据包括路侧智能感知融合系统数据和路侧摄像头视频流数据。
在步骤2中，景区全域模型包括景区交叉路口模型、景区环境模型和景区道路模型。
在步骤3中，通过视频融合技术将路侧设备运行数据中的景区内路侧摄像头视频流数据与数字孪生系统基础模型相结合，路侧摄像头的监控可视范围为车路协同的路侧设备的基础设施，路侧摄像头视频流数据具体为展示特定路口或区域的视频融合画面，并采用基于开源的数字孪生引擎通过数字孪生系统基础模型中的景区全域模型构建景区全域场景，在监管平台中实现景区全域三维展示，且通过拖拽监管平台的界面实现查看景区道路全貌状况。
在步骤4中，结合无人驾驶小车的车端运行数据和构建的数字孪生系统基础模型，无人驾驶小车车端运行数据包括无人驾驶小车的经纬度坐标，与数字孪生系统基础模型中基础地图模型的经纬度坐标匹配，以将无人驾驶小车车辆模型根据实际位置情况在数字孪生系统基础模型中进行实时映射，数字孪生系统中映射的颗粒度可精准至车道级。
本发明的监管平台的界面包括三部分，分别为位于界面左右两侧的综合展示区域、位于界面中部的三维可视化区域和位于界面顶部的车辆切换区域：
综合展示区多维度用以展示各类无人驾驶小车的当前设备与运行情况，包括车辆静态信息、车辆动态信息(位置、速度和电量)、设备状态、故障告警趋势、运行计划以及数据统计，同时也具备在特殊情况下对无人驾驶小车的控制操作，特殊情况包括紧急停车和召回；
车辆切换区域用以实现不同类型的无人驾驶小车监管的切换，点击某类无人驾驶小车后，三维可视化区域与综合展示区域显示相应小车的运行情况，监管平台还支持全局监管，对所有类型无人驾驶小车的运行情况进行展示，不同无人驾驶小车的运行线路轨迹采用不同颜色的线路标识，以便于监管人员在监管时进行区分；
三维可视化区域用以实现多角度多维度地动态展示无人驾驶小车的运行情况，整体三维可视化区域能够通过宏观、中观和微观按钮进行视角的切换，切换为宏观视角时，三维可视化区域以整个景区为底图，粗略展示景区内的道路，无人驾驶小车及其线路运行情况在粗略展示的道路上以动态POI点的形式用不同颜色作为区分；切换为中观视角时，三维可视化区域的展示程度可具体至景区内的部分片区，较为全面展示景区内道路情况和车流情况；切换为微观视角时，三维可视化区域的展示程度可具体至景区内路口状况，精细展示至道路设施设备、车道情况以及车辆精确位置。
无人驾驶小车在运营过程中不可避免地会经过游客较多的地方，由景区的游客动态热力数据与本发明的监管平台对接，当无人驾驶小车即将行驶到达游客热力较高的区域或进行与游客密接交互的运营任务(如无人售卖车停车与游客进行售卖交互和无人观光车停车上下客等情形)时，监管平台的三维可视化区域会提示监管人员将画面跳转至该无人驾驶小车，并可选择车内第一人称或车外第三人称等全方位的视角跟随小车运行，本发明结合监管平台和视频融合技术使得监管人员能够多维度地对行驶在游客热力较高区域内或正在与游客运营交互的无人驾驶小车进行监管，以便于在遇到紧急特殊情况时监管人员能够第一时间根据最直观的情况采取应急措施；
景区内的无人驾驶小车种类较多，各自运行线路不一，不同类型的无人驾驶小车可能会出现同一时间在某个路口产生迎面冲突或在同向道路上产生前后拥堵等情况的发生，针对可能存在的冲突或拥堵情况，监管平台提前做出预警，通过直接点击三维可视化界面上产生冲突或拥堵的无人驾驶小车查看其运行计划，以根据不同类型、不同运营的优先级以及实际情况进行合理的车辆调度；
景区内无人驾驶小车行驶速度较慢，为避免社会车辆跟随造成道路拥堵，监管平台结合路侧与车端传感设备提供的感知数据，通过三维可视化区域查看无人驾驶小车后方的来车情况以及车流量，监管人员根据实际情况对无人驾驶小车进行引导避让调度，以保证道路畅通。
监管平台结合景区过去一个周期内各区域的客流量和客流热力分布数据以及无人驾驶小车的自身运营能力，制定多种无人驾驶小车混合运营方案，通过可视化界面实现三维动态推演所制定的不同方案，帮助监管人员决策最佳的运营方案，以达到景区在特定时间段内的削峰作用，进而实现无人驾驶小车利用率最大化。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：获取无人驾驶小车的车端设备运行数据、路侧设备运行数据、高精地图数据以及景区人流分布数据；
步骤2：构建数字孪生系统基础模型；
步骤3：根据路侧设备运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中实现景区全域三维展示；
步骤4：根据无人驾驶小车车端运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中展示各类无人驾驶小车在景区内的运行情况；
步骤5：通过监管平台对景区内不同类型的无人驾驶小车进行精细化运营管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，所述的步骤1中，无人驾驶小车包括无人观光车、无人接驳车、无人售卖车和无人清扫车。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，所述的步骤1中，无人驾驶小车的车端设备运行数据包括无人驾驶小车的经纬度坐标、无人驾驶小车车辆各部件的传感器数据以及无人驾驶小车车辆运行数据，路侧设备的运行数据包括路侧智能感知融合系统数据和路侧摄像头视频流数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，所述的步骤2中，数字孪生系统基础模型包括基础地图模型、无人驾驶小车车辆模型、景区全域模型以及路侧设备模型。
5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，所述的景区全域模型包括景区交叉路口模型、景区环境模型和景区道路模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，所述的步骤3中，采用基于开源的数字孪生引擎在监管平台中实现景区全域三维展示的过程具体为：
通过视频融合技术将路侧设备运行数据中的景区内路侧摄像头视频流数据与数字孪生系统基础模型相结合，路侧摄像头的监控可视范围为车路协同的路侧设备的基础设施，路侧摄像头视频流数据具体为展示特定路口或区域的视频融合画面，并采用基于开源的数字孪生引擎通过数字孪生系统基础模型中的景区全域模型构建景区全域场景，在监管平台中实现景区全域三维展示，且通过拖拽监管平台的界面实现查看景区道路全貌状况。
7.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，所述的步骤4中，根据无人驾驶小车车端运行数据和数字孪生系统基础模型在监管平台中展示各类无人驾驶小车在景区内的运行情况的过程具体为：
将无人驾驶小车的经纬度坐标与数字孪生系统基础模型中的基础地图模型的经纬度坐标匹配，以采用基于开源的数字孪生引擎将无人驾驶小车车辆模型根据实际位置情况在数字孪生系统基础模型中进行实时映射，且无人驾驶小车车辆模型在数字孪生系统中映射的颗粒度精准至车道级。
8.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，所述的监管平台的界面包括三部分，分别为位于界面左右两侧的综合展示区域、位于界面中部的三维可视化区域和位于界面顶部的车辆切换区域：
所述的综合展示区多维度基于无人驾驶小车车辆运行数据展示各类无人驾驶小车的当前设备与运行情况，当前设备与运行情况包括车辆静态信息、车辆动态信息、设备状态、故障告警趋势、运行计划以及数据统计，所述的综合展示区具备在特殊情况下对无人驾驶小车的控制操作，特殊情况包括紧急停车和召回；
所述的三维可视化区域用以实现多角度多维度地动态展示无人驾驶小车的运行情况，且三维可视化区域通过宏观、中观和微观按钮进行视角的切换，切换为宏观视角时，三维可视化区域以整个景区为底图，粗略展示景区内的道路，无人驾驶小车及其线路运行情况在粗略展示的道路上以动态POI点的形式用不同颜色作为区分；切换为中观视角时，三维可视化区域的展示程度可具体至景区内的部分片区，较为全面展示景区内道路情况和车流情况；切换为微观视角时，三维可视化区域的展示程度可具体至景区内路口状况，精细展示道路设施设备、车道情况以及车辆精确位置；
所述的车辆切换区域用以实现不同类型的无人驾驶小车监管的切换，当点击一类无人驾驶小车后，三维可视化区域与综合展示区域显示与其对应的运行情况，且监管平台支持全局监管，即对所有类型的无人驾驶小车的运行情况进行展示，不同无人驾驶小车的运行线路轨迹采用不同颜色的线路标识，以便于监管人员在监管时进行区分。
9.根据权利要求8所述的一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，所述的监管平台结合景区过去一个周期内各区域的客流量和客流热力分布数据以及无人驾驶小车的自身运营能力，制定多种无人驾驶小车混合运营方案，通过三维可视化区域实现三维动态推演所制定的不同方案，以帮助监管人员决策最佳的运营方案，实现景区在特定时间段内的削峰作用，进而实现无人驾驶小车利用率最大化。
10.根据权利要求9所述的一种基于数字孪生的景区无人驾驶小车监管方法，其特征在于，所述的步骤5中，当景区内无人驾驶小车即将行驶到达游客热力高的区域或进行与游客密接交互的运营任务时，所述的监管平台的三维可视化区域提示将画面跳转至该无人驾驶小车，并选择任一视角跟随小车运行，以便于遇到紧急特殊情况时能够第一时间根据最直观的情况采取应急措施；
当景区内不同类型的无人驾驶小车出现同一时间在某个路口产生迎面冲突或在同向道路上产生前后拥堵时，针对冲突或拥堵情况，监管平台提前做出预警，通过点击三维可视化界面产生冲突或拥堵的无人驾驶小车，查看无人驾驶小车的运行计划，以根据不同类型、不同运营的优先级以及实际情况进行车辆调度；
当景区内无人驾驶小车后方有社会车辆跟随时，景区内无人驾驶小车行驶速度缓慢，监管平台结合路侧与车端感知设备提供的感知数据，即无人驾驶小车车辆各部件的传感器数据与路侧智能感知融合系统数据，通过三维可视化区域查看无人驾驶小车后方的来车情况以及车流量，根据实际情况对无人驾驶小车进行引导和避让调度，以保证道路畅通。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116110225A (zh) * 2023-03-01 2023-05-12 北京图安世纪科技股份有限公司 一种基于数字孪生的车路协同云控系统及方法
CN117635663A (zh) * 2023-12-12 2024-03-01 中北数科(河北)科技有限公司 一种目标车辆视频跟踪方法及电子设备

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116110225A (zh) * 2023-03-01 2023-05-12 北京图安世纪科技股份有限公司 一种基于数字孪生的车路协同云控系统及方法
CN117635663A (zh) * 2023-12-12 2024-03-01 中北数科(河北)科技有限公司 一种目标车辆视频跟踪方法及电子设备
CN117635663B (zh) * 2023-12-12 2024-05-24 中北数科(河北)科技有限公司 一种目标车辆视频跟踪方法及电子设备

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