CN115588299A - 一种无人驾驶车辆轨迹控制***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人驾驶车辆轨迹控制***及方法，涉及无人驾驶技术领域，包括监控中心，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及轨迹纠正模块；所述数据采集模块用于获取车辆行驶数据和环境数据；所述数据处理模块用于对数据采集模块所获取到的车辆行驶数据和环境数据进行处理，获得风险预警点和预测轨迹路线；所述数据分析模块用于对车辆是否会存在碰撞风险进行分析；所述轨迹纠正模块用于根据所生成的轨迹规划指令，对车辆行驶轨迹进行调整。

Description

一种无人驾驶车辆轨迹控制***及方法
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，具体是一种无人驾驶车辆轨迹控制***及方法。
背景技术
对无人驾驶车辆在复杂环境下智能行为的监控及对其行驶状态参数，如：速度、行驶位置的测量，是实现对无人驾驶车辆环境感知、行为决策等关键技术研究水平进行科学评价的前提条件；
如何对无人驾驶车辆在行驶中的车辆行驶轨迹进行有效监控，并在车辆的行驶轨迹上存在障碍物时，重新规划路线将障碍物进行规避，是我们需要解决的问题，为此，现提供一种无人驾驶车辆轨迹控制***及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种无人驾驶车辆轨迹控制***及方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种无人驾驶车辆轨迹控制***，包括监控中心，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及轨迹纠正模块；
所述数据采集模块用于获取车辆行驶数据和环境数据；
所述数据处理模块用于对数据采集模块所获取到的车辆行驶数据和环境数据进行处理，获得风险预警点和预测轨迹路线；
所述数据分析模块用于对车辆是否会存在碰撞风险进行分析；
所述轨迹纠正模块用于根据所生成的轨迹规划指令，对车辆行驶轨迹进行调整。
进一步的，所述数据采集模块获取车辆行驶数据和环境数据的过程包括：
实时获取车辆行驶数据，所述车辆行驶数据包括车辆规格、车辆行驶速度、车辆所在位置、车辆承重以及车辆偏转角；
设置若干个距离传感器，并将距离传感器安装在车辆的不同方向的位置上，用以获取车辆所在位置的环境数据。
进一步的，所述数据处理模块对车辆行驶数据和环境数据进行处理的过程包括：
根据车辆的活动区域建立区域地图，并在区域地图内设置二维坐标系；
根据实际情况，在区域地图内将道路进行标记，并导入与对应道路相关联的道路信息，在每条道路上设置车辆行驶区域，将车辆的所在位置映射至区域地图内；
根据车辆宽度，在车辆行驶区域内生成车辆行驶轨迹；
获取每个距离传感器的有效检测距离；
当任一距离传感器的有效检测距离范围内出现障碍物时，则将与对应的距离传感器的方向上的有效距离处进行标记，记为风险预警点；
根据车辆当前所在位置和车辆偏转角，生成预测轨迹路线。
进一步的，距离传感器的有效检测距离为动态值；
获取车辆的车辆偏转角，获取车辆偏转角与每个距离传感器对应的方向之间的夹角变化值；根据夹角变化值和车辆偏转角为0时的距离传感器的有效检测距离，获得距离传感器的有效检测距离。
进一步的，所述数据分析模块对车辆是否会存在碰撞风险进行分析的过程包括：
当风险预警点处于预测轨迹路线内时，则将风险预警点标记为碰撞风险点，并获取该碰撞风险点对应的距离传感器的有效检测距离；
获取车辆与该碰撞风险点的碰撞系数，将碰撞系数与碰撞系数阈值进行对比，根据对比结果判断车辆是否存在碰撞风险，若存在碰撞风险，则生成轨迹规划指令；
当风险预警点不处于预测轨迹路线内时，则将其标记为碰撞参考点；
若同时存在碰撞参考点和碰撞风险点，则将碰撞参考点和碰撞风险点的位置进行获取。
进一步的，所述轨迹纠正模块对车辆行驶轨迹进行调整的过程包括：
将风险碰撞点的所在位置进行标记，并以风险碰撞点为中心，生成半径为R的圆形区域；
将圆形区域处于车辆行驶区域范围内的部分进行标记，并以车辆所在位置为起点，作与该圆形区域的外切线，并将该外切线作为车辆预测行驶轨迹；
获取该车辆预测行驶轨迹上是否存在碰撞参考点，若不存在碰撞参考点，则表示该车辆预测行驶轨迹可用，并对车辆行驶轨迹进行纠正；
若存在碰撞参考点，则将对应的外切线作废。
进一步的，一种无人驾驶车辆轨迹控制***的无人驾驶车辆轨迹控制方法，包括以下步骤：
步骤一：根据无人驾驶车辆的所在活动区域建立对应的区域地图，并在区域地图内将对应的道路信息进行标记；
步骤二：在无人驾驶车辆上不同方向安装距离传感器，通过距离传感器检测车辆行驶过程中是否存在碰撞风险；
步骤三：若车辆存在碰撞风险，则生成轨迹规划指令，根据轨迹规划指令对车辆行驶轨迹进行调整。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过获取无人驾驶车辆的车辆数据和环境数据，对车辆在预设轨迹上进行行驶时，判断其是否存在碰撞风险，当存在碰撞风险时，通过对车辆和碰撞风险点的所在位置，重新规划新的行驶路线，从而使得车辆能够安全的避开碰撞风险。
附图说明
图1为本发明的原理图。
具体实施方式
如图1所示，一种无人驾驶车辆轨迹控制***，包括监控中心，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及轨迹纠正模块；
所述数据采集模块用于获取车辆行驶数据和环境数据，具体过程包括：
实时获取车辆行驶数据，所述车辆行驶数据包括车辆规格、车辆行驶速度、车辆所在位置、车辆承重以及车辆偏转角；
设置若干个距离传感器，并将距离传感器安装在车辆的不同方向的位置上，用以获取车辆所在位置的环境数据；
将距离传感器进行标号，记为i，其中i=1，2，……，n，n为整数；
将每个距离传感器分别关联一个标准偏转角，将标准偏转角记为PZi；
将所获得的车辆行驶数据和环境数据上传至数据处理模块。
所述数据处理模块用于对数据采集模块所获取到的车辆行驶数据和环境数据进行处理；所述数据处理模块对车辆行驶数据和环境数据进行处理的过程包括：
根据车辆的活动区域建立区域地图，并在区域地图内设置二维坐标系；在具体实施过程中，活动区域包括园区或社区等；
根据实际情况，在区域地图内将道路进行标记，并导入与对应道路相关联的道路信息，所述道路信息包括道路长度、道路宽度以及弯道信息，其中，弯道信息包括同一条道路上的弯道和不同道路连接点处的弯道长度和弯道弧度；
在每条道路上设置车辆行驶区域，并将车辆行驶区域在区域地图内进行标记；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，车辆行驶区域的宽度至多为道路宽度的一半；
将车辆的所在位置映射至区域地图内；
获取车辆规格中的车辆宽度，根据车辆宽度，在车辆行驶区域内生成车辆行驶轨迹；
将车辆载重记为CZ；
将车辆偏转角记为PZ；
将车辆规格中的车辆重量记为ZZ；
获得车辆的行驶速度，并将车辆的行驶速度记为V；
其中
Figure 603863DEST_PATH_IMAGE001
，其中a、b均为***预设权重系数，且a、b均大于0；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，车辆的行驶速度存在上限值，车辆行驶速度的上限值为Vmax；
获取每个距离传感器的有效检测距离，并将标号为i的距离传感器的有效检测距离记为YJi；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，距离传感器的有效检测距离为动态值；
获取车辆的车辆偏转角，获取车辆偏转角与每个距离传感器对应的方向之间的夹角变化值，并将对应的夹角变化值记为JJi；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，当车辆偏转角与每个距离传感器对应的方向之间的夹角变化值减小时，则JJi＜0，当车辆偏转角与每个距离传感器对应的方向之间的夹角变化值增加时，则JJi＞0；
设置车辆偏转角为0时，标号为i的距离传感器的有效检测距离为Yi；
则车辆不同的距离传感器的有效检测距离YJi=Yi*|α*JJi|，其中α为***预设系数；
当任一距离传感器的有效检测距离范围内出现障碍物时，则将与对应的距离传感器的方向上的有效距离处进行标记，记为风险预警点；
根据车辆当前所在位置和车辆偏转角，生成预测轨迹路线；
将所生成的风险预警点和预测轨迹路线上传至数据分析模块。
所述数据分析模块用于对车辆是否会存在碰撞风险进行分析，具体分析过程包括：
当存在风险预警点时，则获取风险预警点和预测轨迹路线的相对位置关系；
当风险预警点处于预测轨迹路线内时，则将风险预警点标记为碰撞风险点，并获取该碰撞风险点对应的距离传感器的有效检测距离；
获取车辆与该碰撞风险点的碰撞系数，并将车辆与该碰撞风险点的碰撞系数记为PX；
PX=k1*YJi+k2/（V+1）+k3/（CZ+ZZ）；
其中k1、k2、k3均为***预设权重系数，且k1=k2＞k3；
设置碰撞系数阈值P0；
当PX≤P0时，则表示车辆存在碰撞风险，则生成轨迹规划指令，并将轨迹规划指令发送至轨迹纠正模块；
当PX＞P0时，则表示车辆未处于碰撞风险预警范围内，则不作任何操作；
当风险预警点不处于预测轨迹路线内时，则将其标记为碰撞参考点；
若同时存在碰撞参考点和碰撞风险点，则将碰撞参考点和碰撞风险点的位置进行获取，并将所获取到的位置发送至轨迹纠正模块；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，碰撞参考点的位置的获取过程为：将碰撞参考点对应的距离传感器进行标记，获取该距离传感器对应的方向上的有效检测距离对应的位置，再根据车辆所在位置，获得碰撞风险点的所在位置，并在区域地图内进行标记，同理获得碰撞风险点的位置。
所述轨迹纠正模块用于根据所生成的轨迹规划指令，对车辆行驶轨迹进行调整，具体过程包括：
将风险碰撞点的所在位置进行标记，并以风险碰撞点为中心，生成半径为R的圆形区域；需要进一步说明的是，在具体实施过程，圆形半径R大于车辆宽度，且小于道路宽度的一半；
将圆形区域处于车辆行驶区域范围内的部分进行标记，并以车辆所在位置为起点，作与该圆形区域的外切线，并将该外切线作为车辆预测行驶轨迹；
获取该车辆预测行驶轨迹上是否存在碰撞参考点，若不存在碰撞参考点，则表示该车辆预测行驶轨迹可用，并对车辆行驶轨迹进行纠正；
若存在碰撞参考点，则将对应的外切线作废，需要进一步说明的是，在具体实施过程中，圆心区域的外切线有两条，若两条外切线上均存在碰撞参考点，则表示该车辆存在碰撞风险，则将车辆进行停止，同时生成预警信息，并将预警信息发送至监控中心。
本发明的另一实施例中，还公开了一种基于无人驾驶车辆轨迹控制***的无人驾驶车辆轨迹控制方法，包括以下步骤：
步骤一：根据无人驾驶车辆的所在活动区域建立对应的区域地图，并在区域地图内将对应的道路信息进行标记；
步骤二：在无人驾驶车辆上不同方向安装距离传感器，通过距离传感器检测车辆行驶过程中是否存在碰撞风险；
步骤三：若车辆存在碰撞风险，则生成轨迹规划指令，根据轨迹规划指令对车辆行驶轨迹进行调整。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (7)

1.一种无人驾驶车辆轨迹控制***，包括监控中心，其特征在于，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块以及轨迹纠正模块；
所述数据采集模块用于获取车辆行驶数据和环境数据；
所述数据处理模块用于对数据采集模块所获取到的车辆行驶数据和环境数据进行处理，获得风险预警点和预测轨迹路线；
所述数据分析模块用于对车辆是否会存在碰撞风险进行分析；
所述轨迹纠正模块用于根据所生成的轨迹规划指令，对车辆行驶轨迹进行调整。
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆轨迹控制***，其特征在于，所述数据采集模块获取车辆行驶数据和环境数据的过程包括：
实时获取车辆行驶数据，所述车辆行驶数据包括车辆规格、车辆行驶速度、车辆所在位置、车辆承重以及车辆偏转角；
设置若干个距离传感器，并将距离传感器安装在车辆的不同方向的位置上，用以获取车辆所在位置的环境数据。
3.根据权利要求2所述的一种无人驾驶车辆轨迹控制***，其特征在于，所述数据处理模块对车辆行驶数据和环境数据进行处理的过程包括：
根据车辆的活动区域建立区域地图，并在区域地图内设置二维坐标系；
根据实际情况，在区域地图内将道路进行标记，并导入与对应道路相关联的道路信息，在每条道路上设置车辆行驶区域，将车辆的所在位置映射至区域地图内；
根据车辆宽度，在车辆行驶区域内生成车辆行驶轨迹；
获取每个距离传感器的有效检测距离；
当任一距离传感器的有效检测距离范围内出现障碍物时，则将与对应的距离传感器的方向上的有效距离处进行标记，记为风险预警点；
根据车辆当前所在位置和车辆偏转角，生成预测轨迹路线。
4.根据权利要求3所述的一种无人驾驶车辆轨迹控制***，其特征在于，距离传感器的有效检测距离为动态值；
获取车辆的车辆偏转角，获取车辆偏转角与每个距离传感器对应的方向之间的夹角变化值；根据夹角变化值和车辆偏转角为0时的距离传感器的有效检测距离，获得距离传感器的有效检测距离。
5.根据权利要求4所述的一种无人驾驶车辆轨迹控制***，其特征在于，所述数据分析模块对车辆是否会存在碰撞风险进行分析的过程包括：
当风险预警点处于预测轨迹路线内时，则将风险预警点标记为碰撞风险点，并获取该碰撞风险点对应的距离传感器的有效检测距离；
获取车辆与该碰撞风险点的碰撞系数，将碰撞系数与碰撞系数阈值进行对比，根据对比结果判断车辆是否存在碰撞风险，若存在碰撞风险，则生成轨迹规划指令；
当风险预警点不处于预测轨迹路线内时，则将其标记为碰撞参考点；
若同时存在碰撞参考点和碰撞风险点，则将碰撞参考点和碰撞风险点的位置进行获取。
6.根据权利要求5所述的一种无人驾驶车辆轨迹控制***，其特征在于，所述轨迹纠正模块对车辆行驶轨迹进行调整的过程包括：
将风险碰撞点的所在位置进行标记，并以风险碰撞点为中心，生成半径为R的圆形区域；
将圆形区域处于车辆行驶区域范围内的部分进行标记，并以车辆所在位置为起点，作与该圆形区域的外切线，并将该外切线作为车辆预测行驶轨迹；
获取该车辆预测行驶轨迹上是否存在碰撞参考点，若不存在碰撞参考点，则表示该车辆预测行驶轨迹可用，并对车辆行驶轨迹进行纠正；
若存在碰撞参考点，则将对应的外切线作废。
7.根据权利要求1至6任一项所述的用于一种无人驾驶车辆轨迹控制***的无人驾驶车辆轨迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：根据无人驾驶车辆的所在活动区域建立对应的区域地图，并在区域地图内将对应的道路信息进行标记；
步骤二：在无人驾驶车辆上不同方向安装距离传感器，通过距离传感器检测车辆行驶过程中是否存在碰撞风险；
步骤三：若车辆存在碰撞风险，则生成轨迹规划指令，根据轨迹规划指令对车辆行驶轨迹进行调整。
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