CN209176721U - 一种动态自动重组车列系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种动态自动重组车列系统，该系统包括：封闭运行车道；自动驾驶车辆；车辆传感器；交通大数据平台，其接收乘客通过客户端发送的目的站的任务请求及存储有自动驾驶车辆的位置信息、速度信息和车辆运行参数信息并采集乘客的位置，根据起始站和目的站的指令、自动驾驶车辆的位置信息和速度及乘客的位置，生成乘车订单；车列系统中央指挥与控制中心，其分配车辆的任务、监测车辆的运行状态、协调车辆的进站速度、停靠时间和出站速度及处理车辆故障。本实用新型能够有效克服现有地铁运行服务模式的不足，一方面满足大客流量的通行需求，另一方面解决大部分乘客被迫在中途站停靠的问题，同时避免上下客车辆影响其它车辆的运行速度。

Description

一种动态自动重组车列系统

技术领域

本实用新型涉及大规模城市智慧公交与自动驾驶控制技术领域，特别是涉及一种动态自动重组车列系统。

背景技术

随着汽车的发展和人们出行需求不断加大，城市交通堵塞问题日益严重。地铁是一个比较好的解决方案。但是，地铁需要在每一个预设的停靠站等待乘客上下车，因此每一次的停靠都需要花费一定的时间。除此之外，地铁在相邻的两个停靠站之间有加速路段、匀速以及减速的过程，这也在一定程度上需要耗费一定的时间。因此，乘客从始发站到目的站的出行效率仍然不够理想。

因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种动态自动重组车列系统来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。

为实现上述目的，本实用新型提供一种动态自动重组车列系统，该系统包括：封闭运行车道，其包括主车道和辅助车道；所述主车道封闭设置，用于车列行驶以及单车的跨站运行；所述辅助车道的两端分别衔接在所述主车道外侧，在所述辅助车道和所述主车道的衔接处形成供所述主车道上的所述单车运行到所述辅助车道上的驶入路口和驶出路口；所述辅助车道上间隔设置多个停靠站，所述起始站或目的站为其中一所述停靠站；若干自动驾驶车辆，所述若干自动驾驶车辆在所述封闭运行车道形成车列，所述车列的要求为：相邻的前后车之间的距离为预设安全距离，所述车列中的各车的速度为预设安全速度；每一台所述自动驾驶车辆的载客人数的最大值为预设值，所述单车为接收并执行所述起始站和目的站的任务的所述自动驾驶车辆；车辆传感器，其设置在所述主车道和辅助车道，用于以实时感知预设位置出的车辆的存在与车辆状态；交通大数据平台，其用于接收乘客通过客户端发送的所述目的站的任务请求以及存储有各所述自动驾驶车辆的位置信息、速度信息和车辆运行参数信息并采集所述乘客的位置信息，根据所述起始站和目的站的指令、所述自动驾驶车辆的位置信息和速度信息以及乘客的位置信息，所述交通大数据平台生成一个乘车订单以及选取一个距离所述乘客的当前位置最近的停靠站作为所述起始站，并输出；以及车列系统中央指挥与控制中心，其用于接收所述交通大数据平台发出的所述起始站和目的站任务，实时分配每一台所述自动驾驶车辆的任务、实时监测每一台所述自动驾驶车辆的运行状态、协调各所述自动驾驶车辆的进站速度、停靠时间和出站速度以及实时处理车辆故障。

进一步地，所述辅助车道依序包括驶出路段、减速路段、上下客路段、加速路段和驶入路段，其中：所述驶出路段和所述主车道的衔接处形成所述驶出路口，所述驶入路段和所述主车道的衔接处形成所述驶入路口，所述驶出路段的中心线和驶入路段的中心线具有二阶连续的特性，且分别与所述主路段的中心线的中心线相切，所述减速路段和加速路段的长度大体相等，且该长度与所述预设安全速度成正比，所述上下客路段的长度与预设客流量正相关。

进一步地，所述主车道包括掉头路段和主路段，所述辅助车道衔接到所述主路段的外侧，使所述主路段的第一子路段与所述辅助车道并排，所述主路段的第二子路段与所述辅助车道以串联的方式连接，所述掉头路段和所述第二子路段间隔设置有多个停靠站。

进一步地，所述动态自动重组车列系统还包括交通大数据子系统,所述交通大数据子系统包括所述交通大数据平台、所述车列系统中央指挥与控制中心以及交通大数据存储模块,所述交通大数据存储模块包括：车辆行驶信息子模块，其用于储存自动驾驶车辆的位置信息、速度信息及其他车辆运行信息等参数，参数由车辆实时发送至所述交通大数据平台；乘客出行信息子模块，其用于储存乘客位置信息、订单信息等出行需求参数，参数由移动端发送至所述交通大数据平台；车道信息子模块，其用于储存主车道和辅助车道的道路状况信息，参数由道路传感器实时发送至所述交通大数据平台；故障与维护信息子模块，其用于储存自动驾驶车辆的故障情况信息、维护情况信息等参数，参数由车辆实时发送至所述交通大数据平台。

进一步地，所述动态自动重组车列系统还包括交通出行子系统，所述交通出行子系统包括：移动端交通出行模块，其与所述交通大数据平台通信连接，用于供乘客通过移动终端预约指定时间从给定始发站到给定目的站的任务请求，以及，接收所述车列系统中央指挥与控制中心发布的所述乘车订单以及所述起始站的位置信息；车站辅助提示模块,其用于通过显示屏告知候车区乘客接送车辆信息，提醒乘客做好上下车准备，以及当因车辆故障而导致接送车辆晚点时将实时反馈相关信息。

进一步地，所述车列系统中央指挥与控制中心包括：计算支持模块，其用于根据车辆信息、乘客信息和实时路况信息，进行数据清洗、数据转换、数据提取和数据分析处理；车辆调度决策模块,其包括车辆调度任务规划子模块和车列动态重组运动规划子模块,其中,所述车辆调度任务规划子模块用于实时决策分离车列进入车站的车辆和分离车站加入车列的车辆以及当监测到车辆故障时指定车辆前往援助；所述车列动态重组运动规划子模块用于实时决策车列中处于道路不同位置的车辆如何调整自身车速，以适应即将到来的部分车辆的分离/插入。

本实用新型能够有效克服现有地铁运行服务模式的不足，一方面满足大客流量的通行需求，另一方面解决大部分乘客被迫在中途站停靠的问题，同时避免上下客车辆影响其它车辆的运行速度。

附图说明

图1是本实用新型所提供的动态自动重组车列系统一实施例的原理性示意图；

图2是本实用新型所提供的动态自动重组车列系统的整体架构示意图；

图3是本实用新型所提供的动态自动重组车列系统的信息流示意图；

图4是图3所示的动态自动重组车列系统中的交通控制子系统整体架构示意图；

图5是图4所示的移动端交通出行模块功能示意图；

图6是图1所示的动态自动重组车列系统的候车区进出站流线示意图；

图7是图4所示的交通大数据存储模块的整体架构示意图；

图8是图4所示的车列系统中央指挥与控制中心的整体架构示意图；

图9是订单处理模式的流程图；

图10是乘客出行模式的流程图；

图11是故障处理模式的流程图；

图12是车辆调度控制的流程图；

图13是车列分离过程控制的流程图；

图14是车列重组过程控制的流程图。

具体实施方式

在附图中，使用相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面结合附图对本实用新型的实施例进行详细说明。

在本实用新型的描述中，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本实用新型和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本实用新型保护范围的限制。

如图2所示,本实施例所提供的动态自动重组车列系统包括智能驾驶子系统、交通控制子系统和地面通信子系统，系统的信息流情况如图3所示。动态自动重组车列系统的目标为：通过各子系统的无缝衔接，专用载客车辆之间、专用载客车辆与地面通信子系统之间、专用载客车辆与交通控制子系统之间、地面通信子系统与交通控制子系统之间的交互，最终实现智能交通出行全运输流程智能化。

在一个实施例中，地面通信子系统的主要目标为传输专用载客车辆之间、专用载客车辆与车列系统交通控制子系统之间的消息。一方面为智能驾驶子系统提供必要的信息服务，如差分定位信息和车列系统交通控制子系统控制指令，另一方面将智能驾驶子系统信息上传车列系统交通控制子系统，为整个智能交通出行的监控和调度奠定基础。

作为地面通信子系统的一种实现方式，如图1所示,地面通信子系统包括封闭运行车道，该封闭运行车道包括主车道和辅助车道。

所述主车道封闭设置，用于所述车列行驶以及所述单车的跨站运行。所述主车道具体如下：

所述主车道包括掉头路段C和主路段，所述辅助车道衔接到所述主路段的外侧，使所述主路段的第一子路段S1与所述辅助车道并排，所述主路段的第二子路段S2与所述辅助车道以串联的方式连接，所述掉头路段C和所述第二子路段S2间隔设置有多个停靠站。“单车接收到的起始站和目的站的任务”中的“起始站或目的站”为其中两个不同的停靠站。

所述辅助车道的两端分别衔接在所述主车道外侧，在所述辅助车道和所述主车道的衔接处形成供所述主车道上的所述单车运行到所述辅助车道上的驶入路口和驶出路口；所述辅助车道上间隔设置多个停靠站，所述起始站或目的站为其中一所述停靠站。

所述辅助车道依序包括驶出路段Lc、减速路段L₁₀、上下客路段L₀、加速路段L₀₁和驶入路段Lr，其中：驶出路段Lc和所述主车道的衔接处形成所述驶出路口A1、A2，所述驶入路段Lr和所述主车道的衔接处形成所述驶入路口B1、B2，所述驶出路段Lc的中心线O1和驶入路段Lr的中心线O2具有二阶连续的特性，且分别与所述主路段的中心线的中心线O3相切，所述减速路段L₁₀和加速路段L₀₁的长度大体相等，且该长度与所述预设安全速度成正比，所述上下客路段L₀的长度与预设客流量正相关。本实施例可以保证自动驾驶车辆1能够平稳驶入、驶出主车道。客流量大，去往不同目的地的人数增多，同一站需要预留更长的路段划分出去往不同目的地的乘客。

作为地面通信子系统的另一种实现方式，地面通信子系统还包括通信服务模块、差分定位服务模块、路侧感知服务模块以及路侧监控服务模块。其中：

通信服务模块提供智能驾驶子系统与交通控制子系统、智能驾驶子系统与交通运行其他设备、交通控制子系统与路侧传感器、交通控制子系统与交通运行其他设备间的通信服务。具体地，通信服务模块主要包括：

1.将智能驾驶子系统的专用载客车辆的必要状态信息实时回传到交通控制子系统，将交通控制子系统的任务调度信息和人工干预指令发送给智能驾驶子系统。

2.提供路侧设备与智能驾驶子系统的点对点通信服务。

3.提供路侧监控设备与交通控制子系统的通信服务。通信服务范围覆盖整个交通运行，针对不同通信性能需求，采用电台/WIFI/DSRC/4G/5G等多模式通信方式。

地面通信子系统中包含了GNSS差分基站，地面通信子系统将差分基站提供的RTK差分信息广播给智能驾驶子系统，用于智能驾驶子系统的本地GNSS位置解算，提高实时定位精度。差分定位服务模块能够有效地提高智能驾驶子系统定位精度，对地图构建、全局路径规划、任务调度以及专用载客车辆位置监控有着重要的作用。

路侧监控服务主要通过在路侧架设监控设备，如摄像头等，对整个交通运行状况进行监控，以便能识别专用载客车辆运行异常情况，向交通控制子系统报告。路侧监控服务模块有助于交通控制子系统对交通运行环境状况进行监控。

如图1所示，在一个实施例中，智能驾驶子系统包括若干自动驾驶车辆，自动驾驶车辆即文中提及的“专用载客车辆”。智能驾驶子系统实现的主要目标为专用载客车辆的“启动”、“上客”、“运输”、“下客”、“停驶”全运输流程自动驾驶以及专用载客车辆之间的多车队列协同控制(包括队列保持控制，队列重组控制)。

1.“启动”是指专用载客车辆智能驾驶子系统启动时自动检测车辆状态，并在车辆状态满足自动驾驶需求时启动自动驾驶系统。

2.“上客”是指专用载客车辆在无人干预的情况下停在站点，等待乘客上车，并在接收到上客完成信号后自动驶离站点。

3.“运输”是指专用载客车辆驶离站点之后自动驾驶到下客地点并在完成下客之后继续执行任务，期间专用载客车辆自动规划行驶路径并自动规避异常出现的障碍物，并在主路上实现自动编队控制。

4.“下客”是指专用载客车辆自动驾驶到下客站点，并自动开门下客；

5.“停驶”是指专用载客车辆在收到停止运输信号后自动停到指定位置。

在整个自动运输流程中，智能驾驶子系统必须遵守既定的安全策略，正确处理异常情况，保证专用载客车辆自身、车载传感器和其他专用载客车辆的安全。另外，智能驾驶子系统必须具有与地面通信子系统和交通控制子系统交互的接口。

所述单车为接收并执行所述起始站和目的站的任务的所述自动驾驶车辆1。每一台自动驾驶车辆1接收起始站和目的站的任务，自动驾驶车辆1为专用载客的车辆，该车辆具有完全自主驾驶功能，可以左右任意开门的功能。自动驾驶车辆1能够方便可靠地与前后车辆及基础设施通讯，也能够精确可靠地感知前后车辆或周边的障碍物。以车辆的纵向行驶方向为“前”，对应的“左”、“右”则分别对应为本实施例中的“左”、“右”。鉴于过多的载客量会导致乘客等待时间过长，不利于提高载客效率，自动驾驶车辆1的载客人数的最大值为预设值，一般应该在10座以上。封闭运行车道上运行的自动驾驶车辆1可以统一大小，也可以大小不同，也就是说，不同大小的自动驾驶车辆1可以混合使用。

若干自动驾驶车辆1在所述主车道形成车列，所述“车列”的要求为：相邻的前后车之间的距离为预设安全距离，所述车列中的各车的速度为预设安全速度。也就是说，车列中的单台自动驾驶车辆1在保持前后安全距离后，可以充满整个主车道，并以准恒定的预设安全速度运行，如100km/h，而且封闭运行车道上的所有的自动驾驶车辆1都是循环运行。

每一台自动驾驶车辆1包括智能驾驶子系统、环境感知模块、单车决策规划模块、车辆控制模块和数据记录与故障诊断模块，其中：

环境感知模块基于车载传感器感知专用载客车辆周围的环境信息，实现目标物检测与跟踪功能、自我定位功能，是智能驾驶子系统进行决策控制的信息基础。环境感知模块主要包含：

1.摄像头子模块：主要用于记录专用载客车辆周围的运行环境图像，作黑匣子使用，当专用载客车辆发生事故或异常行为时，可以调取数据做必要分析。同时，摄像头子模块记录的图像信息通过地面通信子系统传到交通控制子系统，用于监控专用载客车辆运行时的环境信息。

2.激光雷达子模块：通过点云探测专用载客车辆周围的地形信息和障碍物信息，用于识别专用载客车辆周围的障碍物。另外，也可用于与毫米波雷达数据进行融合，提高障碍物检测与跟踪能力，进一步保证环境感知模块对环境感知的能力。

3.毫米波雷达子模块：用于探测专用载客车辆周围较远距离的障碍物，作为激光雷达的补充。同时，也可融合激光点云信息，获得更加准确的障碍物信息。另外，毫米波雷达在扬尘、大雨、大雪等恶劣天气条件下障碍物识别能力强，进一步保证环境感知模块的可靠性。

4.DGNSS子模块：用于做差分定位，获取专用载客车辆的绝对位置和姿态，用于构建数字地图，为专用载客车辆全局路径规划提供决策依据。同时，通过地面通信子系统将DGNSS子模块提供的绝对位置和姿态信息传给交通控制子系统，以便交通控制子系统实时监控专用载客车辆的位置信息。

5.无线通信子模块：用于与交通控制子系统做信息交互，一方面向对方发送专用载客车辆的状态数据，一方面接收来自交通控制子系统的指令。另外，接收其他专用载客车辆的位置和状态信息，以便智能驾驶子系统做出更加合理的决策。

6.信息融合子模块：用于对多传感器信息进行融合。一方面结合多传感器信息进行障碍物识别与跟踪，如基于激光雷达与毫米波雷达数据融合的障碍物识别与跟踪；另一方面，结合GNSS与惯导信息，对专用载客车辆进行融合定位，提高专用载客车辆的自我定位精度，有助于智能驾驶子系统的全局路径规划和交通控制子系统对专用载客车辆的位置监控。

单车决策规划模块基于环境感知模块对专用载客车辆运输环境的感知信息，进行决策与规划，主要包括全局路径规划、行为决策、局部路径规划以及运动规划，具体如下：

1.全局路径规划：基于融合定位和全局地图，输出全局规划路径信息，主要包括专用载客车辆运行的起点、终点以及从起点到达终点的运行路径信息。

2.行为决策：基于全局路径规划、定位信息以及局部障碍物信息，进行综合决策，给出专用载客车辆运行的行为信息，主要包括直行、换道、停止等，为局部路径规划提供抽象的行为决策结果。

3.局部路径与轨迹规划：基于全局路径规划信息、定位信息和障碍物信息，考虑专用载客车辆运动学特性，实时规划出可通行路径，实现直行、弯道、避障、左转、右转等功能。局部路径规划结果可以通过路径点来表示，为车辆的横向控制提供基础。

车辆控制模块主要是对专用载客车辆状态的操控。基于局部路径与运动规划结果，以及交通控制子系统的指令，考虑专用载客车辆状态运动学特性，输出期望的方向盘转角以及期望速度或加速度，实现专用载客车辆的纵横向协调控制。

数据记录与故障诊断模块包括数据记录和故障诊断功能，具体如下：

1.数据记录又可称为“黑盒子”，用于记录关键车载数据包括车辆状态数据、环境感知语义数据、车辆周边图像数据、以及决策数据，并以日志文件形式进行存储，通常用于事件回放及故障分析。

2.故障诊断用于实时监控车载无人驾驶系统功能，分析传感器、执行机构等设备的故障状态如激光雷达失效、制动系统故障、油量不足等，判断系统是否正常运行，并及时报告系统故障和异常，以便交通控制子系统进行相应的处理和干预。

在一个实施例中，交通控制子系统为动态自动重组车列系统的调度和控制中心，其主要目标为实时监控和汇总专用载客车辆任务状态和客流量信息、实时监控专用载客车辆自车状态、存储专用载客车辆自车状态数据和运输数据、调度专用载客车辆执行指定任务、异常突发时能人工干预整个系统的运行，并自动处理部分故障。

如图4所示，交通控制子系统包括交通出行子系统和交通大数据子系统,其中：

作为交通出行子系统的一种实现方式，交通出行子系统包括移动端交通出行模块和车站辅助提示模块。

移动端交通出行模块比如移动端(手机、平板电脑等设备)APP专用软件，以便于乘客通过手机预约指定时间从给定起始站到给定目的站的乘车服务。所有乘客通过手机下载和安装APP专用软件并预交一定的费用，就可以预约使用本系统。如图5所示，APP专用软件功能包括站点搜索、车次查询、预约购票及电子车票功能。

移动端交通出行模块与所述交通大数据平台通信连接，用于乘客向所述交通大数据平台发出所述起始站和目的站的任务请求，以及接收所述车列系统中央指挥与控制中心发布的所述乘车订单以及所述起始站的位置信息。所述叫车软件可以是安装到客户端的APP软件系统，以便于乘客通过客户端预约指定时间从给定始发站到目的站的乘车服务。

如图5和图6所示，当乘客接收所述车列系统中央指挥与控制中心发布的所述乘车订单以及所述起始站的位置信息时，乘客可在一个特定的区域里等待乘车，该区域必须通过读取乘车订单(比如二维码)才能进入，乘客必须提前3分钟达到该指定区域。当预约的自动驾驶车辆1达到始发站时，该区域的目的地相同的乘客就可以一同乘坐该车辆去预定的目的站。

车站辅助提示模块通过显示屏告知候车区乘客接送车辆信息，提醒乘客做好上下车准备。此外，当因车辆故障而导致接送车辆晚点时，该提示系统也将实时反馈相关信息。

作为交通大数据子系统的一种实现方式，交通大数据子系统包括交通大数据平台、车列系统中央指挥与控制中心和交通大数据存储模块，其中：

交通大数据平台用于接收乘客通过客户端发送的所述目的站的任务请求以及存储有各所述自动驾驶车辆的位置信息、速度信息和车辆运行参数信息并采集所述乘客的位置信息，根据所述起始站和目的站的指令、所述自动驾驶车辆的位置信息和速度信息以及乘客的位置信息，所述交通大数据平台生成一个乘车订单以及选取一个距离所述乘客的当前位置最近的停靠站作为所述起始站，并输出。

交通大数据平台将实时传递并贮存到一个特制的交通大数据平台，交通大数据平台在私有云平台上搭建，具有以下功能：

1.数据接入功能，接收车辆回传的数据，包括车辆的实时位置、任务以及速度等车辆自身参数等，也包括所有出行需求信息以及其他相关信息；

2.数据中转功能，例如发送平台调度指令给车辆；

3.高可靠的分布式数据存储功能，构建分布式数据库和分布式文件系统，以存储结构化和非结构化数据，同时根据可靠性要求自动增减数据备份；

4.数据访问功能，可在保证数据一致性的基础上处理数据读写和查询等请求；

5.数据可视化功能,将多源数据以图形界面的方式展示给后台开发和监控人员。以上功能分别对应一定数量的虚拟服务器，云平台根据性能需求和实时集群监视结果自动伸缩虚拟服务器数量。

交通大数据存储模块包括如下四个子模块，整体架构如图7所示：

车辆行驶信息子模块：用于储存自动驾驶车辆的位置信息、速度信息及其他车辆运行信息等参数，参数由车辆实时发送至交通大数据平台。

乘客出行信息子模块：用于储存乘客位置信息、订单信息等出行需求参数，参数由移动端发送至交通大数据平台。

车道信息子模块：用于储存主车道和辅助车道的道路状况信息，参数由道路传感器实时发送至交通大数据平台。

故障与维护信息子模块：用于储存自动驾驶车辆的故障情况信息、维护情况信息等参数，参数由车辆实时发送至交通大数据平台。

车列系统中央指挥与控制中心用于接收所述交通大数据平台发出的所述起始站和目的站任务，实时分配每一台所述自动驾驶车辆的任务、实时监测每一台所述自动驾驶车辆的运行状态、协调各所述自动驾驶车辆的进站速度、停靠时间和出站速度以及实时处理车辆故障。

如图8所示，车列系统中央指挥与控制中心包括：

计算支持模块，其用于根据车辆信息、乘客信息和实时路况信息，进行数据清洗、数据转换、数据提取和数据分析处理；

车辆调度决策模块,其用于车辆调度任务规划子模块和车列动态重组运动规划子模块,其中,所述车辆调度任务规划子模块用于实时决策分离车列进入车站的车辆和分离车站加入车列的车辆以及当监测到车辆故障时指定车辆前往援助；所述车列动态重组运动规划子模块用于实时决策车列中处于道路不同位置的车辆如何调整自身车速，以适应即将到来的部分车辆的分离/插入。

在一个实施例中，所述车列系统中央指挥与控制中心监测到所述自动驾驶车辆的车辆运行参数信息存在故障时，控制故障车辆的前车减速至与该故障车辆相互对接并牵引其前行，或者，控制故障车辆的后车加速路段至与该故障车辆对接并推动该车前行；在清除故障过程中，所述车列系统中央指挥与控制中心根据交通状况，通过变更行驶速度的方式调整其它车辆之间的距离，使所述主车道上的各所述自动驾驶车辆达到所述车列的要求。

也就是说，本实施例中，自动驾驶车辆1除了具有一般自动驾驶车辆的功能外，还需要具备与前后车辆相互牵引或推动的功能。具体要求如下：如果任一自动驾驶车辆1发生故障，不能自行行驶，那么其故障车辆的前车需减速至与该车相互对接并牵引故障车辆前行。如果故障车辆的前车的功率不够，则故障车辆的后车加速至与该故障车辆对接并推动该故障车辆前行。一般情况下，故障车辆的前车和后车应该足够带动事故车辆运行至下一站，以便事故车辆维修。如果相邻两台车辆发生故障，可能需要更多前后车辆形成相互挂接的车列，实现事故车辆的牵引。只要事故车辆的转向和制动可靠，这样的相互挂接牵引就可以顺利实现。如果任何一台车辆的转向和制动出现故障，就是重大事故，需要人工干预处理。一般情况下，车辆的转向和制动系统是不会出现实效故障的，这也是车辆的基本法规要求。

本实施例所提供的动态自动重组车列系统主要包括3种运行模式：订单处理模式、乘客出行模式、故障处理模式，各项模式可同步开展，具体如下：

一、订单处理模式

订单处理模式用于调派车辆接送乘客，具体流程如图9所示：

S1：乘客通过客户端向交通大数据子系统发送任务请求(起始站、目的站和出发时间)；

S2：交通大数据子系统根据订单信息(起始站、目的站和出发时间)，实时分配每一台自动驾驶车辆的任务；

S3：单车接收起始站和目的站的任务；

S4：该车从当前位置运行至起始站，并停靠；

S5：待预设停靠时间完毕，该车开始从起始站出站，朝驶入路口运行，准备驶入主车道；当任一自动驾驶车辆即将驶入主车道时，主车道上的所述自动驾驶车辆将自动提前调整车距，以确保驶入的自动驾驶车辆与其前后的自动驾驶车辆拥有足够的安全距离，使主车道上的各自动驾驶车辆达到自动驾驶车辆队列的要求；

S6：该车运行至驶出路口，驶出主车道，进入辅助车道准备进站，并在目的站停靠，待预设停靠时间完毕，则返回步骤1。

二、乘客出行模式

乘客完成一次出行的具体流程如图10所示：

S1：在APP中输入出发地及目的地，点击查询站点；

S2：选择车次并预定后将进入预约购票界面；

S3：乘客提前三分钟到达上车站点，并通过刷APP中的电子车票进入候车区；

S4：车辆到站后乘客上车并在目的地下车，完成一次出行。

三、故障处理模式

故障处理模式用于调派车辆援助道路上的故障车辆，其流程图如图11所示：

S1：交通大数据子系统监测到自动驾驶车辆的运行参数信息存在故障；

S2：交通大数据子系统发送指令给故障车辆的前车，使前车减速至与该故障车辆相互对接并牵引其前行；或者，使故障车辆的后车加速路段至与该故障车辆对接并推动该车前行；

S3：在清除故障过程中，交通大数据子系统根据交通状况，通过变更行驶速度的方式调整其它车辆之间的距离，使主车道上的各车辆达到自动驾驶车辆队列的要求。

如图1所示，本实施例所提供的动态自动重组车列方法包括：

步骤1，单车接收起始站和目的站的任务。

所述单车为运行在封闭运行车道上的一台自动驾驶车辆。自动驾驶车辆1为专用载客的车辆，该车辆可以左右任意开门的功能，具有完全自主驾驶功能。也就是说，载客车辆的控制装置内内置智能驾驶子系统，智能驾驶子系统载客车辆“启动”、“上客”、“运输”、“下客”、“停驶”全运输流程自动驾驶，也可以控制各载客车辆之间的多主车道的车列列协同控制。以车辆的纵向行驶方向为“前”，对应的“左”、“右”则分别对应为本实施例中的“左”、“右”。鉴于过多的载客量会导致乘客等待时间过长，不利于提高载客效率，自动驾驶车辆1的载客人数的最大值为预设值，一般应该在10座以上，但也不宜超过20。封闭运行车道上运行的自动驾驶车辆1可以统一大小，也可以大小不同。“大小”以载客数量为标准确定。

所述封闭运行车道包括主车道和辅助车道。

所述主车道封闭设置，所述主车道如图1中示出的类似于跑道形的车道，用于所述车列行驶以及所述单车的跨站运行。

所述辅助车道的两端分别衔接在所述主车道外侧，在所述辅助车道和所述主车道的衔接处形成供所述主车道上的所述单车运行到所述辅助车道上的驶入路口A1、A2和驶出路口B1、B2。所述辅助车道上间隔设置多个停靠站，“单车接收到的起始站和目的站的任务”中的“起始站或目的站”为其中两个不同的停靠站。

上述的“车列”的要求为：相邻的前后车之间的距离为预设安全距离，所述车列中的各车的速度为预设安全速度。也就是说，车列中的单台自动驾驶车辆1在保持前后安全距离后，可以充满整个主车道，并以准恒定的预设安全速度运行，如100km/h，而且封闭运行车道上的所有的自动驾驶车辆1都是循环运行。“循环”可以理解为单一的顺时针方向，或者单一的逆时针方向。“前”和“后”是沿“循环”确定的，相对在前的为“前”，相对在后的为“后”。

步骤2，所述单车从当前位置运行至所述起始站，并停靠。当然，在所述单车的当前位置位于所述起始站的时候，该步骤则可以省略，所述单车此时只需要等待接收出站指令即可。

步骤3，待预设停靠时间完毕，所述单车开始从所述起始站出站，朝所述驶入路口A1、A2运行，准备驶入所述主车道。该预设停靠时间可根据早晚高峰时间或其它因素由交通大数据平台决策，比如3分钟或5分钟等。当任一车辆即将驶入主车道时，利用协同控制方法，使主车道上的车辆根据交通状况以调整车速的方式提前调整车距，以确保驶入车辆与其前后车辆拥有足够的安全距离。所述车列中还可以预留若干所述单车的进入空间，以腾出空间给即将驶入主车道的车辆。

步骤4，所述单车运行至所述驶出路口B1、B2，驶出所述主车道，进入所述辅助车道准备进站，并在所述目的站停靠，待预设停靠时间完毕，则返回步骤1。该预设停靠时间与步骤3中的时间设定原则相同。

当所述单车即将达到停靠站时，该车辆就从辅助车道的驶出路段驶出主车道，经减速路段减速，进入上下客路段并停靠，在完成上下客流程后，该车辆经过加速路段加速至主车道的额定车速，并进入驶入路段，然后经由驶入路口并入主车道。

当所述单车驶出主车道后，利用协同控制方法，使主车道上的前后车根据交通状况以调整车速的方式进行车距调整，既可以是前车减速，也可以是后车加速，使前后辆车的距离适当减小，以腾出空间给即将驶入主车道的车辆。

在一个实施例中，所述步骤1之前还包括：

步骤6，各所述自动驾驶车辆1的位置信息、速度信息和车辆运行参数信息均通过无线通信方式传送给所述交通大数据平台，所述交通大数据平台内存储有各所述自动驾驶车辆的位置信息、速度信息和车辆运行参数信息。

乘客通过客户端向交通大数据平台发送所述目的站的任务请求，由于客户端通常具有GPRS定位系统，在交通大数据平台接收到客户端发送的所述目的站的任务请求的时候，交通大数据平台将该客户端的位置信息获取。

“交通大数据平台”是由中心服务器、计算服务器和存储服务器等硬件组成，具备收据乘客和车辆数据，并向自动驾驶车辆1发送调度指令和向乘客发送接站车辆信息等功能。

所述交通大数据平台根据所述目的站的任务请求、所述自动驾驶车辆的位置信息和速度信息以及乘客的位置信息，所述交通大数据平台生成一个乘车订单以及选取一个距离所述乘客的当前位置最近的停靠站作为所述起始站，并将所述起始站和目的站任务输送给车列系统中央指挥与控制中心，由所述车列系统中央指挥实时分配每一台所述自动驾驶车辆的任务、实时监测每一台所述自动驾驶车辆的运行状态、协调各所述自动驾驶车辆的进站速度、停靠时间和出站速度以及实时处理车辆故障，避免辅路上自动驾驶车辆排队现象的发生。

在一个实施例中，所述步骤6中，所述车列系统中央指挥与控制中心监测到所述自动驾驶车辆1的车辆运行参数信息存在故障时，控制故障车辆的前车减速至与该故障车辆相互对接并牵引其前行，或者，控制故障车辆的后车加速路段至与该故障车辆对接并推动该车前行；在清除故障过程中，所述车列系统中央指挥与控制中心根据交通状况，通过变更行驶速度的方式调整其它车辆之间的距离，使所述主车道上的各所述自动驾驶车辆1达到所述车列的要求。

在一个实施例中，步骤3中的“当任一所述自动驾驶车辆即将驶入所述主车道时，利用协同控制方法，使所述主车道上的所述自动驾驶车辆根据交通状况以调整车速的方式提前调整车距”实质上对应的是车辆重组的过程。

在车辆进行重组的过程中，最重要的问题就是重组车辆与车队之间的时空调配问题。在本实用新型中，首先规定待重组车辆合理的加速度值，计算其到达重组交汇口的时间，以此为约束计算并选取主干道车队中的插入空间位置；其次，计算车队中合理的安全行驶距离，并将安全行驶距离比例放大获得充裕的车辆插入距离；最后，在车辆插入之后，基于中央调控系统调控整车车队的速度与间距，恢复车队原先状态，完成车辆重组。

具体地，步骤3中的“当任一所述自动驾驶车辆即将驶入所述主车道时，利用协同控制方法，使所述主车道上的所述自动驾驶车辆根据交通状况以调整车速的方式提前调整车距”的方法具体包括如下车列重组方法，如图14所示：

定义：车辆j为需要驶入所述主车道的所述自动驾驶车辆，所述主车道的车列中的预设安全速度为v_reg,在加速路段L₁₀、L₀₁需加速至v_reg，在驶入路段Lr匀速插入所述主车道的车列；

步骤31，依据如下的式(15)，计算待插入车辆j到达所述驶入路口的时间t：

t＝2L₀₁/v_reg+Lr/v_reg (15)

式(15)中，L₀₁为加速路段长度；Lr为驶入路段长度；这两个值可为预设值，已知的数值。

步骤32，对车辆j进行重组时，需要在车辆队列中合适的位置并形成重组的插入空间，以便车辆进行插入重组。当车辆j的行驶至所述驶入路口的时间t已经确定之后，对驶入路口前的车辆进行遍历计算。依据式(17)，遍历计算所述主车道的每一所述车辆i到达与其距离最近的所述驶入路口的时间t_i：

式(17)中，x_i为所述车辆i到达与其距离最近的所述驶入路口的距离，i为所述主车道的所述自动驾驶车辆的编号；

步骤33，上述t_i，i＝(1,2,...)中比存在一个i₀，使得且则选取车辆i₀与车辆i₀-1为车辆j的插入位置。

在队列中任意车辆m与n之间需要保持一定的预设安全距离，以保证整车车队的行驶安全。在以往车辆跟驰研究中，普遍采用车头时距(THW，Time Headway)和碰撞时间(TTC，Time to Collision)作为指标分析车辆跟驰特性和评价车辆跟驰安全性。THW定义为前后车的车头间与后车车速的商，TTC定义为前后车间距与相对速度之间的商。THW的数值可作为自车的安全评价的重要指标，据实车试验统计安全车头时距一般大于1～2s；TTC同样也是衡量跟驰安全的重要指标，根据经验，TTC小于5s则认为自车处于碰撞危险中。本实施例采用THW和TTC综合指标定义最小安全跟驰距离d_mn,safe作为安全距离约束。

步骤34，依据式(16)，计算所述插入位置的后车的安全距离d_mn,safe，以获得所述车辆j的所述插入位置的插入空间：

d_mn,safe＝max(t_sv_m+d_s,(v_m-v_n)t_TTC+d_s+L_j) (16)

式(16)中,t_s为最小安全车头时距，取值为2s；v_m为自车的速度；v_n为自车的前车的速度；d_s为前后车停止后最小的车间距，d_s为常数；t_TTC为最小安全TTC，取值为5s；L_j为前车的车辆长度。对于d_mn,safe，n为j，m为i₀。

本实施例对安全距离d_mn,safe取3倍距离作为插入位置的插入空间，利用车列系统中央指挥与控制中心对插入位置后的各车辆的速度进行调控，进而获得期望的插入空间。

步骤35，对所述主车道的车列中的各车辆的速度和间距再次进行调整，以达到所述车列的要求，车列重组完成。

在一个实施例中，所述步骤4中的“当所述单车驶出所述主车道后，利用协同控制方法，使所述主车道上的所述自动驾驶车辆根据交通状况以调整车速的方式进行车距调整”实质上对应的是车辆分离的过程。

当在主干道的车队中有车辆需要分离出车队的时候，为了防止车辆发生侧翻事故，车辆分离驶出的速度不能过高，而且乘员不能出现过度的不舒适的反应。本实用新型中，首先基于车辆动力学极限求解出最大的分离速度，在此基础以乘员舒适性为前提，对车辆的分离速度进行修正，获得理想的分离速度。其次，制定了合理的制动减速度，并在减速后预留一定的匀速行驶距离以分离平稳。在车辆进行调度的时候，首先理由减速距离与匀速距离之和筛选合适的分离车辆，然后调控分离车辆与其后车队以指定的减速度进行减速，待分离车辆分理出主干道之后，再统一调控其余的减速车辆恢复至原先车队状态，完成车辆分离。

所述步骤4中的“当所述单车驶出所述主车道后，利用协同控制方法，使所述主车道上的所述自动驾驶车辆根据交通状况以调整车速的方式进行车距调整”的方法具体包括如下车列分离方法，如图13所示：

定义车辆i为需要驶出所述主车道的所述自动驾驶车辆，所述车辆i为可分离车辆。所述主车道的车列中的预设安全速度为v_reg。在车队即将行驶至车站时，如果此车站有乘客需要上车或者下车，此时整个运营系统的中央控制系统会指派车辆i驶出主干道并进入辅助车道，对乘客进行接送。对于需要行驶至车站的车辆i，由于其分离的速度不能过高，以免造成侧翻事故。假设车辆i侧向加速度为此类车辆的最大侧向加速度允许值为辅助车道驶出半径为R，则可获得分离驶出速度的最大值

步骤41，车列系统中央指挥与控制中心计算最大的分离速度分离速度的表达式为式(10)：

式(10)中，为所述车辆i的侧向加速度；为所述车辆i的最大侧向加速度允许值；R为所述掉头路段的半径；

步骤42，根据式(10)选取比例系数δ的值，由式(11)计算出理想的分离速度

式(11)中，为了使车辆分离时兼顾安全性、速度调整实时性与横向舒适性，使用速度比例系数δ对速度进行比例缩小，比例系数δ的取值为0.7≤δ≤0.9(根据实时性与舒适性的经验值选取)。

步骤43，根据式(12)和式(13)选择合适的制动减速度的值：

式(12)中，表示主车道的车列中的车辆i的后车纵向制动减速度。

式(13)中，a_f表示符合人体舒适性的加速度临界值，一般取值为0.2m/s2(根据文献的实验研究中选取)。

步骤44，根据式(14)计算出可用于筛选可分离车辆的x_c的值：

式(14)中，选择合适的减速结束时距离驶出路口的距离L的值，考虑到车辆在减速完成后需要的一定的稳定时段，则20m≤L≤30m。

步骤45，从主车道的车辆中筛选出所述可分离车辆，具体包括：

获取起始站对应的驶出路口前方车辆与该驶出路口之间的距离，该距离被用作与x_c进行比较，如果该距离小于x_c，则不满足分离的要求；当该距离大于x_c时，车列系统中央指挥与控制中心选择其作为可分离车辆，即所述车辆i。

步骤46，中央指挥与控制系统向所述车辆i发出分离命令后，并命令所述车辆i的前车不减速，所述车辆i的后车跟随所述车辆i以相同的加速度进行减速，当减速至目标车速分离所述车辆i保持一段时间匀速后，驶出主车道，对于其余的减速车辆，则进行加速并恢复与前方主车道的车列的间距与速度的关系，结束分离过程。

在一个实施例中，当交通大数据平台接收到乘车订单后，所述车列系统中央指挥首先确定车列中所有车辆是否有故障情况，若有车辆报告故障，则先进入“寻找最优援助车辆逻辑”，再进入“寻找最优接单车辆循环”；若无车辆报告故障，则进入“寻找最优接单车辆循环”。

“寻找最优援助车辆逻辑”的方法具体如下：

设初始时刻车辆i报告故障，则考察车辆i的前车i-1与车辆i的后车i+1，如前车i-1和后车i+1中有车即将进站，则考察该行驶方向的再下一辆车，直至确定前向及后向的“拟援助车辆”；

为提升援助效率，现定义援助成本如式(1)：

J＝J_e+J_p+J_r (1)

其中，J_e为能耗成本，表征拟援助车辆到达故障车辆位置实时援助需要消耗的能量，与行驶距离、载客数量和行驶速度相关，其表达式为式(2)和式(3)：

式(2)和式(3)中，W_d为单位距离行驶能耗，l₁、l₂分别为援助车辆当前时刻位置与故障车辆当前时刻位置，P为援助车辆载有乘客的数量，为前往援助过程中的平均行驶速度；P的量级一般为10，的量级一般为10³，故取g₁＝0.01为权重系数。

J_p为乘客等候的时间成本，表征援助车辆车内乘客因援助动作而耽误的行程时间，与乘客数量、援助车辆位置、目的地位置相关，其表达式为式(4)：

式(4)中，t_c为援助车辆与故障车辆对接所需时间，l_des为乘客目的地位置，为前往目的地过程中的两车整体平均行驶速度；

J_r为道路成本，其表达式为式(5)：

J_r拖动车辆与推动车辆相比，在转向、动力传递等方面更便利，因此推动车辆有额外的成本，考虑到J_e和J_r的量级不超过10⁵，公式(5)中设定为10⁵，也就是说除非前车拖动所花费的乘客等候成本及能耗成本极高才选后向车辆推动，其他情况都是由前向车辆拖动。

根据交通大数据平台提供的已知信息，计算并计较两辆“拟援助车辆”的援助成本后选择最优车辆并发送援助指令给对应车辆，本循环结束。

“寻找最优接单车辆循环”的方法具体如下：

首先确定0时刻所述封闭运行车道的所有车辆的状态，并以式(6)提供的数组s₀进行表示：

s₀＝(j₁,j₂,...j_n) (6)

其中，j_m∈{-1，1}，m＝1,2,...,n，-1表示车辆在辅助车道行驶，1表示车辆在主车道行驶，n为车道内除去故障及援助车辆的剩余车辆总数；

每当主车道车列发生变动，则记为下一时刻，从t时刻到t+1时刻的状态转移方程为式(7)：

Y_q＝(0,0,...,y_q,0,...0) (8)

式(7)和式(8)中，Y_q表示t时刻q号车辆的动作数组，y_q∈{-2，0，2}表示具体动作，-2代表进站，0代表保持行驶状态，2代表出站。

其次，计算当前时刻各车辆接单成本，现定义接单成本如式(9)：

P'＝P₁+1+P_h (9)

其中，J'_e为接单运输能耗成本，l₀为车辆当前位置，l_start为订单起始站点，l_end为订单目的地站点，W_d'、W_d”分别为前往接站过程和接到乘客后的单位距离能耗，分别为前往接站过程和接到乘客后的平均行驶速度，P和的量级一般分别为10和10³，且接单过程叫车乘客等候成本比重更大，故考虑取g₂＝0.03为权重系数，P₁、1+P_h分别为前往接站过程和接到乘客后的车内乘客数量，P_h为交通大数据平台根据历史乘客订单信息预测的同样订单乘客数量，P’为本次接单可运送乘客数量；

根据交通大数据平台提供的已知信息，计算并计较所有车辆当前时刻的接单成本后选择当前最优车辆为“拟接单车辆”并发送接单指令给对应车辆。每当有状态转移时，判断上一时刻的“拟接单车辆”是否即将进站，若该车辆不进站，更新车辆状态数组，重新开始本循环；若该车辆进站本循环结束。

最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制。本领域的普通技术人员应当理解：可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本实用新型各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (2)

1.一种动态自动重组车列系统，其特征在于，包括：

封闭运行车道，其包括主车道和辅助车道；所述主车道封闭设置，用于车列行驶以及单车的跨站运行；所述辅助车道的两端分别衔接在所述主车道外侧，在所述辅助车道和所述主车道的衔接处形成供所述主车道上的所述单车运行到所述辅助车道上的驶入路口和驶出路口；所述辅助车道上间隔设置多个停靠站，起始站或目的站为其中一所述停靠站；其中：所述辅助车道依序包括驶出路段(Lc)、减速路段(L₁₀)、上下客路段(L₀)、加速路段(L₀₁)和驶入路段(Lr)；所述主车道包括掉头路段(C)和主路段，所述辅助车道衔接到所述主路段的外侧，使所述主路段的第一子路段(S1)与所述辅助车道并排，所述主路段的第二子路段(S2)与所述辅助车道以串联的方式连接，所述掉头路段(C)和所述第二子路段(S2)间隔设置有多个停靠站；

若干自动驾驶车辆，所述若干自动驾驶车辆在所述封闭运行车道形成车列，所述车列的要求为：相邻的前后车之间的距离为预设安全距离，所述车列中的各车的速度为预设安全速度；每一台所述自动驾驶车辆的载客人数的最大值为预设值，所述单车为接收并执行所述起始站和目的站的任务的所述自动驾驶车辆；

车辆传感器，其设置在所述主车道和辅助车道，用于以实时感知预设位置出的车辆的存在与车辆状态；

交通大数据平台，其用于接收乘客通过客户端发送的所述目的站的任务请求以及存储有各所述自动驾驶车辆的位置信息、速度信息和车辆运行参数信息并采集所述乘客的位置信息。

2.如权利要求1所述的动态自动重组车列系统，其特征在于，所述驶出路段(Lc)和所述主车道的衔接处形成所述驶出路口(A1、A2)，所述驶入路段(Lr)和所述主车道的衔接处形成所述驶入路口(B1、B2)，所述驶出路段(Lc)的中心线(O1)和驶入路段(Lr)的中心线(O2)具有二阶连续的特性，且分别与所述主车道的中心线的中心线(O3)相切，所述减速路段(L₁₀)和加速路段(L₀₁)的长度大体相等，且该长度与所述预设安全速度成正比，所述上下客路段(L₀)的长度与预设客流量正相关。