CN110174893A - 一种无人驾驶控制方法、***及车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种无人驾驶控制方法，包括以下步骤：步骤S1、根据起点和终点规划多条待定行驶路线；步骤S2、获取拥堵信息，根据所述拥堵信息获取所述待定行驶路线途经的拥堵路段；步骤S3、根据所述拥堵路段的预计通行时间、所述拥堵路段与车辆当前位置的距离计算每一条所述待定行驶路线的拥堵评估分值；步骤S4、根据所述拥堵评估分值在多条所述待定行驶路线中选取最优行驶路线；步骤S5、根据所述最优行驶路线控制车辆自动行驶。本发明可以实现对道路拥堵状况的动态预测，进而选取最优行驶路线，最大程度避免拥堵。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶控制技术领域，具体涉及一种无人驾驶控制方法、***及车辆。
背景技术
无人驾驶又称自动驾驶，是通过计算机***实现无人驾驶的智能驾驶方式。控制车辆进行无人驾驶时，如果只进行常规的路径规划，则很可能因为路径规划的雷同导致大面积的拥堵，因此如何避开拥堵路段是无人驾驶亟待解决的问题。现有防拥堵的控制方法通常只考虑到当前时间段道路的拥堵情况，无法对道路的拥堵状况进行合理的预测，也就无法准确推荐出最佳的行驶路线。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种无人驾驶控制方法、***及车辆，解决现有技术中只考虑到当前时间段道路的拥堵情况，无法对道路的拥堵状况进行合理的预测，无法准确推荐出最佳的行驶路线的技术问题。
为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种无人驾驶控制方法，包括以下步骤：
步骤S1、根据起点和终点规划多条待定行驶路线；
步骤S2、获取拥堵信息，根据所述拥堵信息获取所述待定行驶路线途经的拥堵路段；
步骤S3、根据所述拥堵路段的预计通行时间、所述拥堵路段与车辆当前位置的距离计算每一条所述待定行驶路线的拥堵评估分值；
步骤S4、根据所述拥堵评估分值在多条所述待定行驶路线中选取最优行驶路线；
步骤S5、根据所述最优行驶路线控制车辆自动行驶。
本发明还提供一种无人驾驶控制***，包括路径规划模块、拥堵评估模块以及驾驶控制模块；
所述路径规划模块用于根据起点和终点规划多条待定行驶路线；
所述拥堵评估模块用于获取拥堵信息，根据所述拥堵信息获取所述待定行驶路线途经的拥堵路段；根据所述拥堵路段的预计通行时间、所述拥堵路段与车辆当前位置的距离计算每一条所述待定行驶路线的拥堵评估分值；
所述路径规划模块还用于根据所述拥堵评估分值在多条所述待定行驶路线中选取最优行驶路线；
所述驾驶控制模块用于根据所述最优行驶路线控制车辆自动行驶。
本发明还提供一种无人驾驶车辆，包括自动驾驶控制器，所述自动驾驶控制器包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述无人驾驶控制方法。
本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述无人驾驶控制方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：本发明在计算拥堵评估分值时，以拥堵路段的预计通行时间作为依据评断拥堵程度，同时将拥堵路段与车辆当前位置的距离也纳入考虑，该距离一定程度上可以反映车辆到达拥堵路段时，该拥堵路段仍然拥堵的概率，因此该距离可以反映动态的拥堵情况，对拥堵情况进行合理预测，从而根据该距离计算的拥堵评估分值可以更精确的反应道路拥堵动态状况，从而实现最优行驶路径的规划，最大程度避免拥堵。
附图说明
图1是本发明提供的无人驾驶控制方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，本发明的实施例1提供了无人驾驶控制方法，包括以下步骤：
步骤S1、根据起点和终点规划多条待定行驶路线；
步骤S2、获取拥堵信息，根据所述拥堵信息获取所述待定行驶路线途经的拥堵路段；
步骤S3、根据所述拥堵路段的预计通行时间、所述拥堵路段与车辆当前位置的距离计算每一条所述待定行驶路线的拥堵评估分值；
步骤S4、根据所述拥堵评估分值在多条所述待定行驶路线中选取最优行驶路线；
步骤S5、根据所述最优行驶路线控制车辆自动行驶。
本发明首先规划多条待定行驶路线，然后计算拥堵评估分值，根据拥堵评估分值选取最优行驶路线实现车辆的自动驾驶控制，从而实现控制车辆的自动驾驶，避开拥堵路段，减少堵车情况。本发明在计算拥堵评估分值时，以拥堵路段的预计通行时间作为依据评断拥堵程度，同时将拥堵路段与车辆当前位置的距离也纳入考虑，该距离可以反映车辆到达拥堵路段时，该拥堵路段仍然拥堵的概率，因此该距离可以反映动态的拥堵情况，对拥堵情况进行合理预测。因本发明根据预计通行时间和距离计算的拥堵评估分值可以更精确的反应道路拥堵动态状况，对道路的拥堵状况进行合理预测，避免距离较远的拥堵路段对整条待定行驶路线造成过大的影响，造成后续选取最优行驶路径时的错误判断，错失最优行驶路线，实现最优行驶路径的准确规划，最大程度避免拥堵。
优选的，所述步骤S1具体为：
根据起点和终点规划多条初步行驶路线，根据行驶距离、预计行驶时间或预计费用选取设定条数的初步行驶路线作为所述待定行驶路线。
根据起点和终点规划多条初步行驶路线后，根据行驶距离、预计行驶时间或预计费用对初步行驶路线进行一个初步的筛选，得到待定行驶路线，然后在根据拥堵评估分值在待定行驶路线中选取最优行驶路线，避免拥堵。
根据行驶距离选取待定行驶路线，即选取行驶距离最短的设定条数的初步行驶路线作为待定行驶路线；根据预计行驶时间选取待定行驶路线，即选取预计行驶时间最短的设定条数的初步行驶路线作为待定行驶路线；根据预计费用选取待定行驶路线，即选取预计费用最少的设定条数的初步行驶路线作为待定行驶路线。也可以结合行驶距离、预计行驶时间以及预计费用三者进行待定行驶路线的选取，例如可以为三者配置不同权重和转换系数，然后计算出选取系数，根据选取系数选取待定行驶路线。权重可根据用户需求进行设置，转换系数为常数。具体的，选取系数为：
X＝L*AL*BL+T*AT*BT+S*AS*BS
上式中，X为选取系数，L为行驶距离，AL为行驶距离的权重，BL为行驶距离的转换系数，T为预计行驶时间，TL为预计行驶时间的权重，TL为预计行驶时间的转换系数，S为预计费用，SL为预计费用的权重，SL为预计费用的转换系数。
优选的，所述步骤S2还包括：
如果多条所述待定行驶路线中，有一条所述待定行驶路线无拥堵路段，则直接以无拥堵路段的待定行驶路线作为最优行驶路线，并转步骤S5；
如果多条所述待定行驶路线中，超过一条所述待定行驶路线无拥堵路段，则根据行驶距离、预计行驶时间或预计费用在无拥堵路段的待定行驶路线中选取最优行驶路线，并转步骤S5。
当多条待定行驶路线中有一条无拥堵路段的待定行驶路线时，则省去拥堵评估分值的计算过程，直接根据该无拥堵路段的待定行驶路线进行自动驾驶即可，减少计算和判断过程，简化控制过程。
当多条待定行驶路线中有不止一条无拥堵路段的待定行驶路线时，则此时根据拥堵评估分值选取最优行驶路线不再合适，因此，不再计算拥堵评估分值，而是根据行驶距离、预计行驶时间或预计费用选取最优行驶路线。根据行驶距离选取最优行驶路线，即选取行驶距离最短的待定行驶路线为最优行驶路线；根据预计行驶时间选取最优行驶路线，即选取预计行驶时间最短的待定行驶路线为最优行驶路线；根据预计费用选取最优行驶路线，即选取预计费用最少的待定行驶路线为最优行驶路线。也可以结合行驶距离、预计行驶时间以及预计费用三者进行最优行驶路线的选取，具体方法可参考上述待定行驶路线的选取。
优选的，所述步骤S3具体为：
计算所述待定行驶路线途经的每一个拥堵路段的预计通行时间，计算所述待定行驶路线途经的每一个拥堵路段与车辆当前位置之间的距离，根据每一所述拥堵路段距离车辆当前位置的距离为每一所述拥堵路段分配权重，计算所述待定行驶路线的所有拥堵路段的预计通行时间的加权和，作为所述待定行驶路线的拥堵评估分值。
当车辆当前位置与拥堵路段之间的距离较短时，则车辆到达拥堵路段时，该拥堵路段仍然拥堵的可能性较大，因此为该拥堵路段配置较高的权重；当车辆当前位置与拥堵路段之间的距离较远时，则车辆到达拥堵路段时，该拥堵路段仍然拥堵的可能性较小，因此为该拥堵路段配置较低权重。计算待定行驶路线的所有拥堵路段的预计通行时间的加权和，得到拥堵评估分值，通过拥堵评估分值衡量待定行驶路线的拥堵程度，进而根据拥堵评估分值选择最优行驶路线，最大程度减少拥堵。
优选的，所述步骤S4具体为：
选取拥堵评估分值最小的所述待定行驶路线作为所述最优行驶路线。
拥堵评估分值最小的待定行驶路线即拥堵程度最低的待定行驶路线。
实施例2
本发明的实施例2提供了无人驾驶控制***，包括路径规划模块、拥堵评估模块以及驾驶控制模块；
所述路径规划模块用于根据起点和终点规划多条待定行驶路线；
所述拥堵评估模块用于获取拥堵信息，根据所述拥堵信息获取所述待定行驶路线途经的拥堵路段；根据所述拥堵路段的预计通行时间、所述拥堵路段与车辆当前位置的距离计算每一条所述待定行驶路线的拥堵评估分值；
所述路径规划模块还用于根据所述拥堵评估分值在多条所述待定行驶路线中选取最优行驶路线；
所述驾驶控制模块用于根据所述最优行驶路线控制车辆自动行驶。
本发明提供的无人驾驶控制***，基于上述无人驾驶控制方法，因此，上述无人驾驶控制方法所具备的技术效果，无人驾驶控制***同样具备，在此不再赘述。
优选的，所述路径规划模块具体用于：
根据起点和终点规划多条初步行驶路线，根据行驶距离、预计行驶时间或预计费用选取设定条数的初步行驶路线作为所述待定行驶路线。
优选的，所述拥堵评估模块具体用于：
计算所述待定行驶路线途经的每一个拥堵路段的预计通行时间，计算所述待定行驶路线途经的每一个拥堵路段与车辆当前位置之间的距离，根据每一所述拥堵路段距离车辆当前位置的距离为每一所述拥堵路段分配权重，计算所述待定行驶路线的所有拥堵路段的预计通行时间的加权和，作为所述待定行驶路线的拥堵评估分值。
实施例3
本发明的实施例3提供了无人驾驶车辆，包括自动驾驶控制器，所述自动驾驶控制器包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以上任一实施例提供的无人驾驶控制方法。
本发明提供的无人驾驶车辆，采用上述无人驾驶控制方法实现无人驾驶，因此，上述无人驾驶控制方法所具备的技术效果，无人驾驶车辆同样具备，在此不再赘述。
实施例4
本发明的实施例4提供了计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现以上任一实施例提供的无人驾驶控制方法。
本发明提供的计算机存储介质，用于实现无人驾驶控制方法，因此，无人驾驶控制方法所具备的技术效果，计算机存储介质同样具备，在此不再赘述。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种无人驾驶控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、根据起点和终点规划多条待定行驶路线；
步骤S2、获取拥堵信息，根据所述拥堵信息获取所述待定行驶路线途经的拥堵路段；
步骤S3、根据所述拥堵路段的预计通行时间、所述拥堵路段与车辆当前位置的距离计算每一条所述待定行驶路线的拥堵评估分值；
步骤S4、根据所述拥堵评估分值在多条所述待定行驶路线中选取最优行驶路线；
步骤S5、根据所述最优行驶路线控制车辆自动行驶。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶控制方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：
根据起点和终点规划多条初步行驶路线，根据行驶距离、预计行驶时间或预计费用选取设定条数的初步行驶路线作为所述待定行驶路线。
3.根据权利要求1所述的无人驾驶控制方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：
如果多条所述待定行驶路线中，有一条所述待定行驶路线无拥堵路段，则直接以无拥堵路段的待定行驶路线作为最优行驶路线，并转步骤S5；
如果多条所述待定行驶路线中，超过一条所述待定行驶路线无拥堵路段，则根据行驶距离、预计行驶时间或预计费用在无拥堵路段的待定行驶路线中选取最优行驶路线，并转步骤S5。
4.根据权利要求1所述的无人驾驶控制方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
计算所述待定行驶路线途经的每一个拥堵路段的预计通行时间，计算所述待定行驶路线途经的每一个拥堵路段与车辆当前位置之间的距离，根据每一所述拥堵路段距离车辆当前位置的距离为每一所述拥堵路段分配权重，计算所述待定行驶路线的所有拥堵路段的预计通行时间的加权和，作为所述待定行驶路线的拥堵评估分值。
5.根据权利要求1所述的无人驾驶控制方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
选取拥堵评估分值最小的所述待定行驶路线作为所述最优行驶路线。
6.一种无人驾驶控制***，其特征在于，包括路径规划模块、拥堵评估模块以及驾驶控制模块；
所述路径规划模块用于根据起点和终点规划多条待定行驶路线；
所述拥堵评估模块用于获取拥堵信息，根据所述拥堵信息获取所述待定行驶路线途经的拥堵路段；根据所述拥堵路段的预计通行时间、所述拥堵路段与车辆当前位置的距离计算每一条所述待定行驶路线的拥堵评估分值；
所述路径规划模块还用于根据所述拥堵评估分值在多条所述待定行驶路线中选取最优行驶路线；
所述驾驶控制模块用于根据所述最优行驶路线控制车辆自动行驶。
7.根据权利要求6所述的无人驾驶控制***，其特征在于，所述路径规划模块具体用于：
根据起点和终点规划多条初步行驶路线，根据行驶距离、预计行驶时间或预计费用选取设定条数的初步行驶路线作为所述待定行驶路线。
8.根据权利要求6所述的无人驾驶控制***，其特征在于，所述拥堵评估模块具体用于：
计算所述待定行驶路线途经的每一个拥堵路段的预计通行时间，计算所述待定行驶路线途经的每一个拥堵路段与车辆当前位置之间的距离，根据每一所述拥堵路段距离车辆当前位置的距离为每一所述拥堵路段分配权重，计算所述待定行驶路线的所有拥堵路段的预计通行时间的加权和，作为所述待定行驶路线的拥堵评估分值。
9.一种无人驾驶车辆，其特征在于，包括自动驾驶控制器，所述自动驾驶控制器包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-5中任一所述的无人驾驶控制方法。
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-5中任一所述的无人驾驶控制方法。
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