CN113525453B - 一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，包括：路侧单元：沿轨道交通线路铺设若干路侧单元，通过路况检测传感器实时检测列车运行限界内路况信息；车载单元：车载单元将路侧单元发送过来的路况信息进行处理后通知列车控制单元；DCS网络：包括长距离车地无线网络和地面有线网络，路侧单元通过地面有线网络将路况信息发送至地面数据中心，地面数据中心通过长距离车地无线网络将路况信息发送至车载单元；WL‑N网络：用于路侧单元和车载单元之间进行短距离无线通信。本发明具有难度低、全线实时检测等突出特点，具有非常强的应用价值。

Description

一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***
技术领域
本发明属于轨道交通技术领域，具体涉及列车无人驾驶技术。
背景技术
在轨道交通无人驾驶领域，典型的如地铁完全自动无人驾驶(UTO)***，没有司机操控列车，因此对于UTO列车来说，必须依靠额外的智能***来代替司机，比如车前瞭望、发现异常情况时列车控制等。
目前针对轨道上的障碍物检测，通常是在列车上加装车载设备进行车前障碍物检测，存在技术难度大，检测距离近等缺陷。
发明内容
针对现有以车载设备为主的车前障碍物检测存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题就是提供一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，实现列车运行限界障碍物检测，可降低***的技术实现难度、提升***性能。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，包括：
路侧单元：沿轨道交通线路铺设若干路侧单元，相邻路侧单元通过有线或者无线网络互联并且路侧单元接入地面有线网络，相邻路侧单元的间距为DIS，每个路侧单元具有唯一的编号以及对应的位置信息；
所述路侧单元设有路况检测传感器，通过路况检测传感器实时检测列车运行限界内路况信息；
车载单元：所述车载单元通过长距离车地无线网络和地面数据中心通信，通过WL-N网络和路侧单元通信；
所述车载单元将所判断的列车运行前方行车限界状况信息进行处理后通知列车控制单元；
DCS网络：包括长距离车地无线网络和地面有线网络，所述路侧单元通过地面有线网络将路况信息发送至地面数据中心，地面数据中心通过长距离车地无线网络将路况信息发送至车载单元；
WL-N网络：用于路侧单元和车载单元之间进行短距离无线通信，路侧单元将路况信息通过WL-N网络发送至车载单元。
优选的，所述路侧单元和车载单元之间设有测距模块，所述车载单元通过识别路侧单元及测距结果，计算出列车位置。
优选的，所述路况检测传感器具有双向扫描功能，并且单向扫描距离不低于DIS。
优选的，每个路侧单元将自身检测的轨道状态信息往列车行进的相反方向发送，发送信息的RSU个数N由DIS和列车制动距离确定，须满足条件：N*DIS≥制动距离。
优选的，所述路况检测传感器包括激光雷达、高清相机。
优选的，列车车头和车尾分别安装车载单元。
优选的，所述路侧单元设有列车识别模块，所述列车识别模块通过激光点云和/或图像识别列车。
优选的，所述WL-N网络由WIFI或UWB或Zigbee组成。
优选的，所述长距离车地无线网络由WLAN或LTE组成。
本发明采用的技术方案，具有如下有益效果：
通过轨道沿线铺设的路侧单元，实时检测列车全线运行限界内的状况，并可通过WL-N和WL-E两个网络实时通知列车上的OBU、通过地面网络通知数据中心轨道状态信息，相比目前的车载方案只在列车行车过程中进行扫描车前一段轨道的状况更具优势，具有难度低、全线实时检测、独立于现有***等突出特点，具有非常强的应用价值。
由于路侧单元和车载单元之间设有测距模块，从而具有列车定位功能。列车经过RSU时，RSU和OBU进行短时间持续测距和通信，OBU从而得到测距结果；OBU通过识别RSU和测距结果，推算出列车位置。此时RSU的作用，相当于传统的信标；由于RSU是沿线均匀分布，而且车头车尾可同时计算列车位置，可得到比传统信标精度高很多、且连续的列车定位信息。
RSU和OBU可完全独立于现有列车控制***，为列车提供运行前方行车限界状况、列车定位等功能。
本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
图1为本发明一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
随着人工智能的演进，基于激光、图像、通信等前沿技术的轨道交通无人驾驶智能***正在快速发展中。
针对现有以车载设备为主的车前障碍物检测***的缺陷，本发明提出一种以轨旁检测设备为主、车载设备为辅的列车运行限界障碍物检测方法，可降低***的技术实现难度、提升***性能。
对本发明具体实施方式中出现的技术术语解释如下：
DCS网络：这里指目前常用的LTE或者WLAN车地无线网络(本发明中统称为：WL-E)和地面骨干有线网络。
WL-N网络：是本发明新增的短距离无线通信网络，用于RSU和OBU之间的短距离通信；典型的如WIFI、UWB、Zigbee等。
RSU：路侧单元。这里特指轨旁一体机，轨旁一体机由激光、图像等传感器、无线通信模块、交换机、主控板等器件组成。
OBU:车载单元：包括车尾车载单元OBU-R，以及车头车载单元OBU-F。这里的OBU具有和RSU通过WL-N无线网络通信的功能；也可以通过接入列车上现有的通信交换机、通过WL-E和地面数据中心通信。
SD：扫描区域。指RSU的传感器(激光点云或者图像等)所能覆盖的区域。SD-R指RSU向前(右)扫描到的区域，SD-L指RSU向后(左)扫描到的区域。
DIS：相邻RSU之间的距离。这里假设每个RSU之间的距离相同，当然也可以不同。
如图1所示，一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，具体包括：
路侧单元RSU：沿轨道交通线路铺设若干路侧单元RSU，相邻路侧单元RSU通过有线或者无线网络互联并且路侧单元RSU接入地面有线网络，相邻路侧单元RSU的间距为DIS，每个路侧单元RSU具有唯一的编号以及对应的位置信息。
所述路侧单元RSU设有路况检测传感器，通过路况检测传感器实时检测列车运行线路限界内的状况。
车载单元OBU：所述车载单元OBU通过长距离车地无线网络WL-E和地面数据中心通信，通过WL-N网络和路侧单元RSU通信。因此，OBU可以从地面数据中心获取全线的轨道运行限界状况信息，结合从列车网络(如TCMS)获取的列车位置等信息，判断列车运行前方行车限界状况；也可以从RSU获取就近RSU存储的轨道运行限界状况信息，结合从RSU获取的列车位置等信息，判断列车运行前方行车限界状况。
所述车载单元OBU将所判断的列车运行前方行车限界状况信息进行处理后通知列车控制单元(如信号***的CC)。
DCS网络：包括长距离车地无线网络WL-E和地面有线网络，所述路侧单元RSU通过地面有线网络将轨道状态信息发送至地面数据中心，地面数据中心可实时掌握整条线路的轨道行车限界内状况，地面数据中心再通过长距离车地无线网络WL-E将轨道状态信息发送至车载单元OBU。
WL-N网络：用于路侧单元RSU和车载单元OBU之间进行短距离无线通信，列车经过RSU时，RSU和OBU进行短时间点对点通信和测距，路侧单元RSU将检测到的轨道状态信息通过WL-N网络发送至车载单元OBU。
因此，通过轨道沿线铺设的路侧单元，实时检测列车全线运行限界内的状况，并可通过WL-N和WL-E两个网络实时通知列车上的OBU、通过地面网络通知数据中心轨道状态信息，通过双网络，保证OBU和RSU之间车地通信的安全性。相比目前的车载方案只在列车行车过程中进行车前一段距离内扫描更具优势，具有难度低、全线实时检测等突出特点，具有非常强的应用价值。
而且，RSU和OBU可通过新增的WL-N网络完全独立于现有列车控制***，为列车提供运行前方行车限界状况、列车定位等功能，可用于列车降级运行。
进一步的，所述路侧单元RSU和车载单元OBU之间设有测距模块，所述车载单元OBU通过识别路侧单元RSU及测距结果，计算出列车位置。列车经过RSU时，RSU和OBU进行短时间持续测距和通信，OBU从而得到测距结果；此时RSU的作用，相当于传统的信标；由于RSU是沿线均匀分布，测距有效距离远大于传统信标，而且车头车尾可同时计算列车位置，可得到比传统信标精度高很多、且连续的列车定位信息。
优选的，所述路况检测传感器具有双向扫描功能，即具有往前后两个方向同时扫描轨道行车限界区域障碍物的功能，并且单向扫描距离不低于DIS，以减少RSU的个数。因此，相邻RSU的扫描范围可相互覆盖，例如RSU4可双向扫描，分别扫描到RSU3和RSU5。保证列车在一个RSU失效时，***仍然没有检测盲区(MEMS激光和相机都有盲区)。
而且，RSU具有组播功能，每个路侧单元RSU将自身检测的轨道状态信息往列车行进的相反方向发送，发送信息的RSU个数N由DIS和列车制动距离确定，须满足条件：N*DIS≥制动距离。举例：DIS为100米，刹车距离为300米，那么N＝3，RSU5需向RSU2、RSU3、RSU4发送自身检测的信息，确保列车在RSU2时，了解前面300米以上的轨道限界状况。
参考已有的路况检测传感器，所述路况检测传感器可以包括激光雷达、高清相机。
进一步的，所述路侧单元RSU设有列车识别模块，所述列车识别模块通过激光点云和/或图像识别列车。具体列车识别模块可以采用如深度学习、图像识别等算法识别列车。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (6)

1.一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，其特征在于，包括：路侧单元：沿轨道交通线路铺设若干路侧单元，相邻路侧单元通过有线或者无线网络互联并且路侧单元接入地面有线网络，相邻路侧单元的间距为DIS，每个路侧单元具有唯一的编号以及对应的位置信息；
所述路侧单元设有路况检测传感器，通过路况检测传感器实时检测列车运行限界内路况信息；
车载单元：所述车载单元通过长距离车地无线网络和地面数据中心通信，通过WL-N网络和路侧单元通信，所述路侧单元和车载单元之间设有测距模块，所述车载单元通过识别路侧单元及测距结果，计算出列车位置；列车经过路侧单元时，路侧单元和车载单元进行短时间持续测距和通信，车载单元从而得到测距结果；
所述车载单元将所判断的列车运行前方行车限界状况信息进行处理后通知列车控制单元；
DCS网络：包括长距离车地无线网络和地面有线网络，所述路侧单元通过地面有线网络将路况信息发送至地面数据中心，地面数据中心通过长距离车地无线网络将路况信息发送至车载单元；
WL-N网络：用于路侧单元和车载单元之间进行短距离无线通信，路侧单元将路况信息通过WL-N网络发送至车载单元；
所述路况检测传感器具有双向扫描功能，并且单向扫描距离不低于DIS；
每个路侧单元将自身检测的轨道状态信息往列车行进的相反方向发送，发送信息的RSU个数N由DIS和列车制动距离确定，须满足条件：N*DIS≥制动距离。
2.根据权利要求1所述的一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，其特征在于：所述路况检测传感器包括激光雷达、高清相机。
3.根据权利要求1所述的一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，其特征在于：列车车头和车尾分别安装车载单元。
4.根据权利要求1所述的一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，其特征在于：所述路侧单元设有列车识别模块，所述列车识别模块通过激光点云和/或图像识别列车。
5.根据权利要求1所述的一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，其特征在于：所述WL-N网络由WIFI或UWB或Zigbee组成。
6.根据权利要求1所述的一种具有车前障碍物检测功能的无人驾驶车地协同***，其特征在于：所述长距离车地无线网络由WLAN或LTE组成。
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