CN115273503B - 一种无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法 - Google Patents

一种无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，基于园区数字孪生数据，加载数据至云控平台，作业车辆的作业参数同步至云控平台，云控平台获取当前园区路况信息，云控平台规划当前作业车辆最优路径，作业车辆到达路口报警距离阈值位置后发送通过请求信息至云控平台，云控平台判断路口是否存在路径冲突问题，并下发通行指令至发送通过请求的作业车辆及路口附近其他的作业车辆，重新规划作业车辆行驶路径，作业车辆根据下发通行指令执行通行任务。本发明云平台依靠智能算法、根据运营车辆的业务通行需求、对交通路权等虚拟化设置，以及对车辆的运行进行实时监控和指挥调度，实现路口的有序通行。

Description

一种无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶车辆交通控制技术领域，尤其涉及一种无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法。
背景技术
目前在园区内、公园内的道路上，几乎没有安装交通信号灯。对于园区内运行的有人驾驶车辆，依靠人类驾驶员的自主决策，在路口通行基本没有问题，但对于自动驾驶车辆，在这种环境下的通行，将非常困难。为解决自动驾驶车辆的行驶问题，当前业界多采用如下的解决方案中：一是通过加装信号设施，还原正常道路规则来解决这个问题；二是通过增加V2I设施，实现车与车，车与基础设施交互，实现路口决策与调度，这种方案对于园区场景存在综合成本较高，性能冗余浪费的情况。另外，对于在类似空旷广场、等没有固定道路的场景，对于自动驾驶车辆出现的路径交汇问题，更加无法通过加装固定设施的方法来解决。
发明内容
本发明的目的在于提供一种无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，解决了园区内无信号灯道路和无固定道路的通行和交通冲突问题。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，包括如下步骤，
S1)基于园区数字孪生数据，添加园区路口转弯半径，设置路口报警阈值位置，加载数据至云控平台的数据库；
S2)作业车辆任务上线，步骤包括，
S21)作业车辆的作业参数同步至云控平台；
S22)云控平台获取当前园区路况信息；
S23)云控平台规划当前作业车辆最优路径；
S3)云控平台实时调度检测，进行作业车辆任务动态调整，实时更新最优路径，步骤包括，
S31)作业车辆到达路口报警距离阈值位置后发送通过请求信息至云控平台；
S32)云控平台同步获取路口附近其他的作业车辆信息，判断路口是否存在路径冲突问题；
S33)云控平台对路径冲突域按通过优先级分配通行时间窗，并下发通行指令至发送通过请求的作业车辆及路口附近其他的作业车辆，重新规划作业车辆行驶路径；
S34)作业车辆根据下发通行指令执行通行任务。
作为进一步的优化，S1中对于没有固定道路的场景，虚拟出道路信息。
作为进一步的优化，S21中作业参数包括目标地址和车辆类别。
作为进一步的优化，S22中路况信息包括道路信息、行人密度图和车辆密度图。
作为进一步的优化，S23中最优路径规划依据时间最短原则。
作为进一步的优化，S23还包括考虑整体园区内其他的作业车辆任务、行人安全。
作为进一步的优化，S31中通过请求信息包括作业车辆的位置、速度、行驶方向、车辆宽度和车辆的优先通行等级。
作为进一步的优化，S32中其他的作业车辆信息包括位置、速度、行驶方向、车辆宽度和车辆的优先通行等级。
与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：
1.通过智能算法可对园区的车辆使用，进行提前规划，并通过云端运算得出车辆作业对道路路权的使用需求，最终根据需求求出最优的行进策略，并在实时运行中根据当前园区道路情况统筹安排车辆通行策略；
2.通过智能算法对无固定道路的作业行为进行主动路径规划，并规避潜在的轨迹冲突，合理规划作业路径和运行时窗。
因此，本发明在不加装过多道路设施的情况下，能有效解决自动驾驶车辆在园区内的通行权、路权分配问题，尤其是无固定道路情况下的通行权分配问题，保障通行安全，实现通行效率最大化，并避免了更多高价值设备的增加，将实施成本控制在较低区间，有力的支持了自动驾驶商业价值实现。
附图说明
图1为本发明的控制方法的流程图；
图2为本发明的作业车辆任务上线的流程图。
图3为本发明的作业车辆任务动态调整的流程图。
图4为本发明的路径冲突域的场景图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例，结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
如图1至4所示，一种无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，包括如下步骤，S1)基于园区数字孪生数据，添加园区路口详细信息，包括路口转弯半径，报警(Pass请求)距离阈值位置，对于空旷的广场等没有固定道路的场景，虚拟出道路信息，设置路口报警阈值位置，加载数据至云控平台数据库。
此处需对虚拟路口位置进行智能运算识别分析，本发明采用预期轨迹任意点距离判断方法进行识别。
式中，(xi，yi)，和(xj，yj)分别是不同车辆轨迹上的任意两个点的坐标。如果d(li,lj)>Lsafe恒成立，系统则认为两车路径并非碰撞路径。反之，则认为辆车的路径存在碰撞可能性，并将(xi，yi)，和(xj，yj)坐标联接形成虚拟的车辆汇合区域，将两点的坐标中点设置为虚拟碰撞点Pcrash(xc，yc)，之后根据相关区域的运行特性，按图4的方式设置运行通过请求报警区。
S2)作业车辆任务上线步骤：作业车辆任务上线后将作业参数同步至云控平台，作业参数包括：目标地址，车辆类别；云控平台获取当前的园区道路，行人密度图，车辆密度图等信息；平台规划当前作业车辆最优路径，路径规划依据时间最短原则，并考虑整体园区内其他作业车辆任务，行人安全等因素。
S3)云控平台实时调度检测，进行作业车辆任务动态调整，实时更新最优路径，步骤包括：作业车辆按照规划路径开始作业，到达路口报警距离阈值位置，发送Pass请求至云控平台，Pass请求信息包括当前作业车辆实时信息：当前车辆的位置、速度、行驶方向、车辆宽度和车辆的优先通行等级；云控平台获取路口附近其他作业车辆信息，包括位置、速度、行驶方向、车辆宽度和车辆的优先通行等级，判断当前路口是否存在路径冲突问题；云控平台对交汇冲突域按通过优先级分配通行时间窗；云控平台根据道路通行分配结果，下发通行指令信息至Pass请求车辆，及路口附近其他车辆，并重新规划作业车辆行驶路径；车辆根据下发信息执行通行任务；云控平台实时追踪作业车辆动态位置、作业任务请求，实时更新最优路径。
本发明冲突判定采取到达预期碰撞点Pcrash(xc，yc)的时间差tTTC判断法。假设当A车到达S1所述图4报警区域时，有B车同时到达报警区边界，或已经进入报警区，但未进入冲突区，则此时系统将计算两车到达预期碰撞点的时间差。为提高运算效率，此时将各自路径拟合为直线方式进行估算：
VAp，VBp分别为A车和B车发送pass请求时的车辆实际车速，
当tTTC>tc，系统发送指令，请低优先级车辆采取避让措施；
当tTTC<tc，系统发送指令，请两车立即减速到停；
此时系统继续保持对车辆状态的监控，系统会根据路径汇合区域内两车的实施位置和周围环境状况，向通行优先级低的车辆发送推荐最优可行驶区域，以在尽可能避免干扰优先级高的车辆的通行路径的情况下，实现无害通行。
当优先级高的车辆尚未进入冲突区内，低优先级车辆的推荐最优可行驶区域为下式求得的所有α的集合。
当优先级高的车辆尚未进入冲突区内，低优先级车辆的推荐最优可行驶区域为下式求得的所有α的集合。
其中:rhp为高优先级车辆的物理半径；rlp靠数为低优先级车辆的物理半径；Llh两车直线距离；d为低优先级车辆到高优先级车辆路径的法向距离；vhp，vlp分别为两车的当前速度；lplan为低优先级车辆规划步长，在不可知的情况下可以取安全值。
本发明依靠数字孪生技术，将园区车辆的运行情况、道路环境进行数字化，并在云化平台上建立虚拟现实的道路环境、和车辆运行状态。云平台依靠智能算法、根据运营车辆的业务通行需求、对交通路权等虚拟化设置，以及对车辆的运行进行实时监控和指挥调度，实现路口的有序通行。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (9)

1.一种无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，其特征在于，包括如下步骤，
S1)基于园区数字孪生数据，添加园区路口转弯半径，设置路口报警阈值位置，加载数据至云控平台的数据库；
S2)作业车辆任务上线，步骤包括，
S21)作业车辆的作业参数同步至云控平台；
S22)云控平台获取当前园区路况信息；
S23)云控平台规划当前作业车辆最优路径；
S3)云控平台实时调度检测，进行作业车辆任务动态调整，实时更新最优路径，步骤包括，
S31)作业车辆到达路口报警距离阈值位置后发送通过请求信息至云控平台；
S32)云控平台同步获取路口附近其他的作业车辆信息，判断路口是否存在路径冲突问题；
S33)云控平台对路径冲突域按通过优先级分配通行时间窗，并下发通行指令至发送通过请求的作业车辆及路口附近其他的作业车辆，重新规划作业车辆行驶路径；
S34)作业车辆根据下发通行指令执行通行任务；
其中，S33中路径冲突判定采取到达预期碰撞点Pcrash(xc，yc)的时间差tTTC判断法，将A车和B车的各自路径拟合为直线方式进行估算：
VAp，VBp分别为A车和B车发送pass请求时的车辆实际车速，
当tTTC>tc，系统发送指令，请低优先级车辆采取避让措施；
当tTTC<tc，系统发送指令，请两车立即减速到停。
2.根据权利要求1所述的无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，其特征在于，S1中对于没有固定道路的场景，虚拟出道路信息。
3.根据权利要求1所述的无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，其特征在于，S21中作业参数包括目标地址和车辆类别。
4.根据权利要求1所述的无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，其特征在于，S22中路况信息包括道路信息、行人密度图和车辆密度图。
5.根据权利要求1所述的无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，其特征在于，S23中最优路径规划依据时间最短原则。
6.根据权利要求1所述的无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，其特征在于，S23还包括考虑整体园区内其他的作业车辆任务、行人安全。
7.根据权利要求1所述的无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，其特征在于，S31中通过请求信息包括作业车辆的位置、速度、行驶方向、车辆宽度和车辆的优先通行等级。
8.根据权利要求1或7所述的无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，其特征在于，S32中其他的作业车辆信息包括位置、速度、行驶方向、车辆宽度和车辆的优先通行等级。
9.根据权利要求1所述的无信号灯的园区自动驾驶车辆交通控制方法，其特征在于，当高优先级车辆尚未进入冲突区内，低优先级车辆的推荐最优可行驶区域为下式求得的所有α的集合：
当高优先级车辆尚未进入冲突区内，低优先级车辆的推荐最优可行驶区域为下式求得的所有α的集合：
其中，rhp为高优先级车辆的物理半径；rlp靠数为低优先级车辆的物理半径；Llh两车直线距离；d为低优先级车辆到高优先级车辆路径的法向距离；vhp，vlp分别为两车的当前速度；lplan为低优先级车辆规划步长。
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