CN103745613A - 缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法 - Google Patents
缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103745613A CN103745613A CN201410027665.1A CN201410027665A CN103745613A CN 103745613 A CN103745613 A CN 103745613A CN 201410027665 A CN201410027665 A CN 201410027665A CN 103745613 A CN103745613 A CN 103745613A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- miniature
- microformed
- vehicle
- information
- road
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及一种缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法,其特征是:具体实施步骤如下,在缩微道路环境下设计有射频卡及缩微智能车上读卡器;每张射频卡自身带有不同的编号,放置在缩微道路上的射频卡中的编号对应着道路位置信息,缩微智能车通过读取缩微道路上相应的***来获取缩微智能车本身相应的位置信息;缩微车实时的交通状况进行宏观路径的实时规划;每辆缩微车之间及与总控制台的通信的信息通过Wi-Fi共享;由C#开发的地图可以实时显示缩微车的位置。有益效果:本***开发速度快、开发实验成本小、风险小、开发方便实用有效。缩微智能车宏观路径规划研究是完全按照智能车宏观路径规划的原理设计。
Description
技术领域
本发明属于智能车的定位导航技术,尤其涉及一种缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法。
背景技术
缩微道路环境下的智能车定位导航***是集智能车辆、交通、控制、通信、网络、人工智能等技术于一体。该领域的技术特点是涉及诸多前沿性学科领域,如智能驾驶、智能交通、群体智能、多车交互协同、智能车车联网等。
智能车导航一般有宏观路径规划和微观路径规划之分,宏观路径规划是指基于电子地图、确定车辆从起点到目的地所需经过的道路及关键节点路线规划问题;微观路径规划指车辆在行驶过程中依靠摄像头、雷达等车载传感器感知环境信息、对未来若干个控制周期内的行驶路线进行规划。当前,宏观路径规划主要应用GPS路径规划,智能车上的典型应用代表是***无人车。
目前,国内研究的现状还与实用的无人驾驶汽车其相距甚远。针对这一难题,国内有科研机构开始着手对智能车宏观路径规划的研究,旨在解决智能车宏观路径最优规划的问题,同时结合车联网技术,进一步为每辆车提供最优路线解决方案。为了加快研究进度,尽快缩小与国外的差距,国内一些机构开展了缩微道路环境下基于缩微智能车的宏观路径规划研究。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术的不足,而提供一种缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法,基于智能车宏观路径规划的原理,相对真实的智能车以及交通环境按比例缩小,实现了缩微智能车在缩微道路环境下宏观路径规划。
本发明为实现上述目的,采用以下技术方案:一种缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法,其特征是:具体实施步骤如下,
(1)车辆自身位置的定位:依托于缩微道路环境仿真实体和智能交通中的车辆定位***,在缩微道路环境下设计有射频卡及缩微智能车上读卡器;每张射频卡自身带有不同的编号,放置在缩微道路上的射频卡中的编号对应着道路位置信息,缩微智能车通过读取缩微道路上相应的***来获取缩微智能车本身相应的位置信息;
(2)缩微车根据自身相应的位置信息,结合缩微道路环境,以及实时的交通状况进行宏观路径的实时规划;
(3)缩微车与总控制台的通信以及每辆缩微车之间的信息共享是基于Wi-Fi的无线通信网,由无线路由器和无线网卡收发设备搭建而成;
(4)多个缩微车辆向总控制台发送的信息,包括车辆的位置信息、车辆的速度信息、每个车辆基于缩微道路环境下的宏观路径实时规划信息、以及每个车辆的状态信息;
(5)总控制台根据每辆车的位置信息、速度信息、宏观路径实时规划信息以及状态信息重新对每辆车的宏观路径规划做出调整,以达到保证每辆车顺畅行驶的目的;
(6)通过C#开发的控制地图控制车辆的行驶,并且由C#开发的地图可以实时显示缩微车的位置。
有益效果:相对于仿真软件,本***在科学实验上更具有真实效果和现实意义,而相对于实车进行的宏观路径规划研究,本***开发速度快、开发实验成本小、风险小、开发方便实用有效。缩微智能车宏观路径规划研究是完全按照智能车宏观路径规划的原理设计。该***可以与任意该规格的缩微道路环境相融合。
附图说明
图1是本发明原理框图;
图2是弯道与直道变换时卡片放置的位置;
图3是路口每个入口处卡片放置的位置;
图4a是车道上目标点实际位置;
图4b是缩微地图上目标点的显示。
图中:1、卡片,2、弯道与直道交接线;1-1、人行斑马线;2-2、停止线;3-3、卡片。
具体实施方式
下面结合较佳实施例详细说明本发明的具体实施方式。
实施例
详见附图1,各个缩微智能车之间通过RFID识别,各个缩微智能车置于缩微道路环境上,各个缩微智能车通过WiFi与总控制台无线连接,放置在缩微道路上的射频卡中的编号对应着道路位置信息,缩微智能车通过读取缩微道路上相应的***来获取缩微智能车本身相应的位置信息。
详见附图2-4,缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法
(1)车辆自身的定位:车辆在经过车道上的射频卡时会检测到该射频卡的***信息,每张卡片的***信息是唯一的,每张卡片的***信息也相应的对应着缩微道路环境的位置信息,该位置信息也是唯一的。缩微智能车通过检测到***信息来获得相应的道路位置信息。同时缩微智能车在检测到下一张***信息的同时会根据自身速度传感器发送过来的速度信息,以及缩微智能车舵机的转向信息,实时的判断车辆自身与上一张卡片的距离,并大体的判断自身与上一张卡片的相对位置;
(2)每次选择缩微智能车所要到达的位置时,所选择的点包括的信息有进入该路口的射频卡***信息、该点到该路口的距离信息。
(3)射频卡位置放置:为了方便缩微智能车对自身位置信息的判断同时结合缩微道路环境自身的特点,射频卡的位置将放置在每条道路的路口处(图3)、直道与弯道变化处(图2)、坡道与直道变化处等;
(4)车辆宏观路径规划方案的实施:缩微智能车根据以上判断出自身所在的道路环境位置,做出具体的实时宏观路径规划,结合缩微道路环境的特点,缩微智能车在进行宏观路径规划时采用了A*算法,A*算法在进行路径规划是相对成熟的;
(5)A*算法节点信息的确定,缩微车的道路有两条车道,每条车道为单行道,如图4a所示,根据该车道与实际交通规则的特点,确定每个路口为A*算法中的节点,每个节点的子节点为从该节点出发能到达的节点;
(6)行驶到最终位置的确定,当缩微车自主行驶到最后一个节点时(即为该位置所在道路的入口,图4b中目标点右侧的为该条车道的入口处),会根据总控制台计算的该点到该段道路入口处的距离L,结合自身速度传感器信息以及舵机信息,行驶与该段道路入口的L距离;
(7)总控制台:总控制台从数据服务器中获取各车的静态信息和动态信息对每辆车进行实时的监控并对其宏观路径的实时规划做出控制,并决策每辆车的宏观路径规划信息;
平台的拓展:基于该平台同时可以完成,多智能体间的交互协同,仿真智能交通条件下的交通流的控制,车联网等相关科目进行实验。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明的结构作任何形式上的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明的技术方案的范围内。
Claims (3)
1.一种缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法,其特征是:具体实施步骤如下,
(1)车辆自身位置的定位:依托于缩微道路环境仿真实体和智能交通中的车辆定位***,在缩微道路环境下设计有射频卡及缩微智能车上读卡器;每张射频卡自身带有不同的编号,放置在缩微道路上的射频卡中的编号对应着道路位置信息,缩微智能车通过读取缩微道路上相应的***来获取缩微智能车本身相应的位置信息;
(2)缩微车根据自身相应的位置信息,结合缩微道路环境,以及实时的交通状况进行宏观路径的实时规划;
(3)缩微车与总控制台的通信以及每辆缩微车之间的信息共享是基于Wi-Fi的无线通信网,由无线路由器和无线网卡收发设备搭建而成;
(4)多个缩微车辆向总控制台发送的信息,包括车辆的位置信息、车辆的速度信息、每个车辆基于缩微道路环境下的宏观路径实时规划信息、以及每个车辆的状态信息;
(5)总控制台根据每辆车的位置信息、速度信息、宏观路径实时规划信息以及状态信息重新对每辆车的宏观路径规划做出调整,以达到保证每辆车顺畅行驶的目的;
(6)通过C#开发的控制地图控制车辆的行驶,并且由C#开发的地图可以实时显示缩微车的位置。
2.根据权利要求1所述的缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法,其特征是:所述步骤(2)缩微智能车在进行宏观路径规划时采用A*算法。
3.根据权利要求2所述的缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法,其特征是:所述A*算法的节点信息确定,首先确定缩微车的道路有两条车道,每条车道为单行道,根据该车道与实际交通规则的特点,确定每个路口为A*算法中的节点,每个节点的子节点是从该节点出发所能到达的节点为该节点的子节点。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410027665.1A CN103745613A (zh) | 2014-01-22 | 2014-01-22 | 缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410027665.1A CN103745613A (zh) | 2014-01-22 | 2014-01-22 | 缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103745613A true CN103745613A (zh) | 2014-04-23 |
Family
ID=50502626
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410027665.1A Pending CN103745613A (zh) | 2014-01-22 | 2014-01-22 | 缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103745613A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104570770A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-04-29 | 上海交通大学 | 基于缩微智能车的交通流仿真实验平台 |
CN106297522A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-01-04 | 中国科学院自动化研究所 | 一种缩微沙盘演示***及方法 |
CN109856993A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-06-07 | 北京奥特贝睿科技有限公司 | 一种自主驾驶仿真平台 |
CN110148329A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-20 | 太原理工大学 | 一种基于微缩环境的军事机动规划仿真*** |
CN111369819A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-03 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种行驶对象的选择方法及装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101451853A (zh) * | 2008-12-31 | 2009-06-10 | 江苏新科软件有限公司 | 导航装置根据实时交通信息进行导航的方法 |
WO2011126215A2 (ko) * | 2010-04-09 | 2011-10-13 | 고려대학교 산학협력단 | 양방향 통신 기능을 결합한 차량용 네비게이터 기반 실시간 교통망 구조 제어와 연계한 교통 흐름 제어 및 동적 경로 제공 시스템 및 그 방법 |
CN102890510A (zh) * | 2012-10-18 | 2013-01-23 | 江苏物联网研究发展中心 | 基于rfid的港口无人运输车辆智能导航云*** |
CN103345165A (zh) * | 2013-07-26 | 2013-10-09 | 中国人民解放军军事交通学院 | 缩微智能车群的智能交通硬件在线仿真*** |
CN103500527A (zh) * | 2013-10-14 | 2014-01-08 | 中国人民解放军军事交通学院 | 用于智能交通硬件在线仿真***的缩微智能车架构 |
-
2014
- 2014-01-22 CN CN201410027665.1A patent/CN103745613A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101451853A (zh) * | 2008-12-31 | 2009-06-10 | 江苏新科软件有限公司 | 导航装置根据实时交通信息进行导航的方法 |
WO2011126215A2 (ko) * | 2010-04-09 | 2011-10-13 | 고려대학교 산학협력단 | 양방향 통신 기능을 결합한 차량용 네비게이터 기반 실시간 교통망 구조 제어와 연계한 교통 흐름 제어 및 동적 경로 제공 시스템 및 그 방법 |
CN102890510A (zh) * | 2012-10-18 | 2013-01-23 | 江苏物联网研究发展中心 | 基于rfid的港口无人运输车辆智能导航云*** |
CN103345165A (zh) * | 2013-07-26 | 2013-10-09 | 中国人民解放军军事交通学院 | 缩微智能车群的智能交通硬件在线仿真*** |
CN103500527A (zh) * | 2013-10-14 | 2014-01-08 | 中国人民解放军军事交通学院 | 用于智能交通硬件在线仿真***的缩微智能车架构 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104570770A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-04-29 | 上海交通大学 | 基于缩微智能车的交通流仿真实验平台 |
CN106297522A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-01-04 | 中国科学院自动化研究所 | 一种缩微沙盘演示***及方法 |
CN109856993A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-06-07 | 北京奥特贝睿科技有限公司 | 一种自主驾驶仿真平台 |
CN109856993B (zh) * | 2019-01-29 | 2022-05-31 | 北京奥特贝睿科技有限公司 | 一种自主驾驶仿真平台 |
CN110148329A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-20 | 太原理工大学 | 一种基于微缩环境的军事机动规划仿真*** |
CN111369819A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-03 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种行驶对象的选择方法及装置 |
CN111369819B (zh) * | 2020-03-02 | 2021-12-14 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种行驶对象的选择方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3526737B1 (en) | Neural network system for autonomous vehicle control | |
RU2756439C1 (ru) | Определение локализации для работы транспортного средства | |
RU2734744C1 (ru) | Оперативное управление автономным транспортным средством, включающее в себя работу экземпляра модели частично наблюдаемого марковского процесса принятия решений | |
RU2734732C1 (ru) | Отслеживание блокировки сети движения при оперативном управлении автономным транспортным средством | |
RU2733015C1 (ru) | Оперативное управление автономным транспортным средством | |
Xiong et al. | Intelligent transportation systems for smart cities: a progress review | |
US10012995B2 (en) | Autonomous vehicle routing and navigation using passenger docking locations | |
CN104537829B (zh) | 一种智能交通物理仿真平台及用于该智能交通物理仿真平台的定位方法 | |
CN110083163A (zh) | 一种用于自动驾驶汽车的5g c-v2x车路云协同感知方法及*** | |
US20170212511A1 (en) | Device and method for self-automated parking lot for autonomous vehicles based on vehicular networking | |
CN107438873A (zh) | 一种用于控制车辆行驶的方法与设备 | |
CN109131346A (zh) | 用于预测自主车辆中的交通模式的***和方法 | |
US9151628B1 (en) | Associating parking areas with destinations | |
CN109814520A (zh) | 用于确定自主车辆的安全事件的***和方法 | |
CN103456185B (zh) | 智能车在城市道路行驶中的接力导航方法 | |
CN108528458A (zh) | 用于车辆尺寸预测的***和方法 | |
CN104658297B (zh) | 一种基于Sarsa学习的中心式动态路径诱导方法 | |
CN110146910A (zh) | 一种基于gps与激光雷达数据融合的定位方法及装置 | |
CN110861650A (zh) | 车辆的路径规划方法、装置,车载设备和存储介质 | |
CN108646752A (zh) | 自动驾驶***的控制方法及装置 | |
CN103745613A (zh) | 缩微道路环境下缩微智能车的定位导航实施方法 | |
CN105976606A (zh) | 一种智能城市交通管理平台 | |
CN104867329A (zh) | 一种车联网车辆状态预测方法 | |
Gelbal et al. | Elastic band based pedestrian collision avoidance using V2X communication | |
US20160265922A1 (en) | Pattern detection using probe data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20140423 |