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基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法

更新时间:2024-07-06
基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法 专利申请类型:发明专利;
地区:四川-成都;
源自:成都高价值专利检索信息库;

专利名称:基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法

专利类型:发明专利

专利申请号:CN202210318748.0

专利申请(专利权)人:四川智慧高速科技有限公司
权利人地址:四川省成都市武侯祠东街2号

专利发明(设计)人:李凯,唐颜东,雷秉川,贾浩伟,许文熠,张骞,吴运强

专利摘要:本发明涉及高速公路的全天候通行领域,提供了一种基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,包括:检测并识别车辆信息和周围环境信息,并判断是否需要派出头车引导车辆;当需要派出头车引导车辆时,将待引导高速路段的地图信息发送至头车;当头车到达待引导高速路段的起始位置时,根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对待引导高速路段的地图信息进行实时更新;基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图;头车及待引导车辆根据所述组队行驶路径图自动行驶。通过本发明提供的上述方法,可保证恶劣天气下高速路段中行驶的车辆无障碍且安全地通过。

主权利要求:
1.基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,其特征在于,包括:
检测并识别车辆信息和周围环境信息,并判断是否需要派出头车引导车辆;
当需要派出头车引导车辆时,将待引导高速路段的地图信息发送至所述头车;
当所述头车到达待引导高速路段的起始位置时,根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对所述待引导高速路段的地图信息进行实时更新;
基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图,在头车引导其他车辆行驶过程中实时知晓待引导高速道路的剩余路段是否还需要头车的引导,如果头车引导期间检测到不再需要头车的引导,那么就可解除对头车的占用;
所述头车及待引导车辆根据所述组队行驶路径图自动行驶;
所述检测并识别车辆信息和周围环境信息,具体是指:
通过路端环境检测模块,基于设置在高速车道道路两侧的多个高位摄像头检测的图像数据信息,以及设置在高速道路两侧的路面信息检测设备检测的周围环境温湿度信息,识别出每个车道的车辆数目信息以及对应高速路段的能见度信息;
所述判断是否需要派出头车引导车辆时,需要派出头车引导车辆,具体是指:
根据高速路段的能见度信息划定能见度低于预设值的高速路段,并基于识别出的每个车道的车辆数目信息判断出欲通过该划定的高速路段的车辆数目,当欲通过该划定的高速路段的车辆数目达到规定数目时,则表示需要派出头车引导车辆,该划定的高速路段即为待引导高速路段。
2.根据权利要求1所述的基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,其特征在于,当需要派出头车引导车辆时,基于识别出的每个车道的车辆数目信息以及对应高速路段的能见度信息,结合导航软件提供的与所述划定的高速路段对应的预先存储的地图信息,生成待引导高速路段的地图信息。
3.根据权利要求1所述的基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,其特征在于,在所述头车到达待引导高速路段的起始位置之前,所述头车按照导航软件提供地图自动行驶或驾驶员驾驶至所述起始位置,或者驾驶员根据驾驶经验驾驶至所述起始位置。
4.根据权利要求3所述的基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,其特征在于,在所述头车到达待引导高速路段的起始位置之前,根据检测并识别的车辆信息和周围环境信息,若判断出不需要派出头车引导车辆,则该派出的头车返回。
5.根据权利要求1所述的基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,其特征在于,所述当所述头车到达待引导高速路段的起始位置时,根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对所述待引导高速路段的地图信息进行实时更新,其具体是指:根据设置在头车上的环境检测模块,实时检测前后方各个车道的车辆数目信息及头车前方的能见度信息,并基于路端环境检测模块识别出的待引导高速路段中每个车道的车辆数目信息以及待引导高速路段的能见度信息,对所述待引导高速路段的地图信息进行实时更新。
6.根据权利要求5所述的基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,其特征在于,所述基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图,具体是指:将实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息均发送至云端;
云端根据实时更新的待引导高速路段的地图信息以及头车位置信息实时计算出待引导路段中头车的行驶路径图,以及根据实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和每辆待引导车辆的位置信息分别实时计算出对应待引导车辆的行驶路径图;
头车的行驶路径图和各个待引导车辆的行驶路径图即为组队行驶路径图。
7.根据权利要求1‑6任意一项所述的基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,其特征在于,若划定的高速路段的路段长度低于预设长度,则派出一辆头车,否则,根据划定的高速路段的长度以及欲通过该划定的高速路段的车辆数目增派对应辆数的头车。 说明书 : 基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法技术领域[0001] 本发明涉及高速公路的全天候通行领域,特别涉及一种基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法。背景技术[0002] 在高速场景中,气象环境是影响高速公路全天候通行的主要因素,常常因恶劣天气情况,导致高速封闭无法正常使用,给国家和社会造成了较大的损失,给公众出行带来极大的不便。在极端天气下尽可能通过限速通行、间断放行、分车型放行、主动诱导等措施引导车辆有序通过,将天气对道路交通的影响降到最低,尽量不封路,提高道路通行效率,减少道路交通安全事故。[0003] 特别地,在浓雾天气环境下,由于可见性极低,高速公路需要在浓雾天气环境下封闭道路,对城市交通产生极大影响。在无人驾驶领域,由于摄像头的视觉识别、激光雷达的点云识别,在浓雾环境下均受到极大影响,恶劣天气的正常通行不只是普通车辆的痛点,也是自动驾驶领域一个亟待突破的难点。[0004] 另外,卫星导航远非完美无缺的定位传感器,因为它完全依赖于远距离在轨卫星发过来的微弱无线电信号,这意味着一旦处在无线电信号无法到达的环境中GNSS是无法工作的,例如室内、隧道甚至城市峡谷中。尽管现在能接收到的可见卫星数量大大增加,技术越来越成熟,但是信号遮挡问题使得仅仅使用GNSS定位在精度和可靠性上面都是远远不够的,普通卫星接收机的定位误差在5~20m范围内,更新频率最高5Hz,卫星定位精度差、更新频率低的特点难以满足智能车的应用要求,同时,卫星定位的误差源种类繁多,不同环境下的误差特性存在很大区别,从而导致对定位融合算法的精度造成很大影响。[0005] 并且,目前的高精度地图创建过程中,所涉及到的地图匹配是一种绝对定位方法,没有累积误差的影响。发明内容[0006] 本发明的目的是提供一种基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,能够通过车路协同的方式实现高速场景恶劣天气条件下车辆全天候通行和编队行驶。[0007] 本发明解决其技术问题,采用的技术方案是:[0008] 基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,包括:[0009] 检测并识别车辆信息和周围环境信息,并判断是否需要派出头车引导车辆;[0010] 当需要派出头车引导车辆时,将待引导高速路段的地图信息发送至所述头车;[0011] 当所述头车到达待引导高速路段的起始位置时,根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对所述待引导高速路段的地图信息进行实时更新;[0012] 基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图;[0013] 所述头车及待引导车辆根据所述组队行驶路径图自动行驶。[0014] 作为进一步说明,所述检测并识别车辆信息和周围环境信息,具体是指:[0015] 通过路端环境检测模块,基于设置在高速车道道路两侧的多个高位摄像头检测的图像数据信息,以及设置在高速道路两侧的路面信息检测设备检测的周围环境温湿度信息,识别出每个车道的车辆数目信息以及对应高速路段的能见度信息。[0016] 作为进一步说明,所述判断是否需要派出头车引导车辆时,需要派出头车引导车辆,具体是指:[0017] 根据高速路段的能见度信息划定能见度低于预设值的高速路段,并基于识别出的每个车道的车辆数目信息判断出欲通过该划定的高速路段的车辆数目,当欲通过该划定的高速路段的车辆数目达到规定数目时,则表示需要派出头车引导车辆,该划定的高速路段即为待引导高速路段。[0018] 作为进一步说明,当需要派出头车引导车辆时,基于识别出的每个车道的车辆数目信息以及对应高速路段的能见度信息,结合导航软件提供的与所述划定的高速路段对应的预先存储的地图信息,生成待引导高速路段的地图信息。[0019] 作为进一步说明,在所述头车到达待引导高速路段的起始位置之前,所述头车按照导航软件提供地图自动行驶或驾驶员驾驶至所述起始位置,或者驾驶员根据驾驶经验驾驶至所述起始位置。[0020] 作为进一步说明,在所述头车到达待引导高速路段的起始位置之前,根据检测并识别的车辆信息和周围环境信息,若判断出不需要派出头车引导车辆,则该派出的头车返回。[0021] 作为进一步说明,所述当所述头车到达待引导高速路段的起始位置时,根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对所述待引导高速路段的地图信息进行实时更新,其具体是指:[0022] 根据设置在头车上的环境检测模块,实时检测前后方各个车道的车辆数目信息及头车前方的能见度信息,并基于路端环境检测模块识别出的待引导高速路段中每个车道的车辆数目信息以及待引导高速路段的能见度信息,对所述待引导高速路段的地图信息进行实时更新。[0023] 作为进一步说明,所述基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图,具体是指:[0024] 将实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息均发送至云端;[0025] 云端根据实时更新的待引导高速路段的地图信息以及头车位置信息实时计算出待引导路段中头车的行驶路径图,以及根据实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和每辆待引导车辆的位置信息分别实时计算出对应待引导车辆的行驶路径图;[0026] 头车的行驶路径图和各个待引导车辆的行驶路径图即为组队行驶路径图。[0027] 作为进一步说明,若划定的高速路段的路段长度低于预设长度,则派出一辆头车,否则,根据划定的高速路段的长度以及欲通过该划定的高速路段的车辆数目增派对应辆数的头车。[0028] 本发明的有益效果是:通过上述基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,首先,检测并识别车辆信息和周围环境信息,并判断是否需要派出头车引导车辆,只有高速道路上行驶车辆的数量满足一定要求,并且经检测,根据检测到的周围环境信息判断需要派出头车引导车辆时,本发明中才会派出头车引导;其次,当需要派出头车引导车辆时,将待引导高速路段的地图信息发送至头车,这里,可以初步将待引导高速道路的路段的基本情况以地图信息的形式发给头车,以便在头车到达指定位置时快速引导;然后,当头车到达待引导高速路段的起始位置时,根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对待引导高速路段的地图信息进行实时更新,这里,结合了头车的环境检测模块和路端环境检测模块,能够更精准地知晓当前待引导高速路段是否需要头车的引导,只有需要引导时才会启动头车的引导功能,防止头车的资源占用;再然后,基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图,这里,能够在头车引导其他车辆行驶过程中实时知晓待引导高速道路的剩余路段是否还需要头车的引导,如果头车引导期间检测到不再需要头车的引导,那么就可解除对头车的占用;最后,头车及待引导车辆根据所述组队行驶路径图自动行驶,这里,可以保证头车和其他所有待引导车辆的精准、安全的自动驾驶,保证了恶劣天气下高速路段中行驶的车辆无障碍且安全地通过,并且,实现了通过车路协同的方式实现高速场景恶劣天气条件下车辆全天候通行和组队行驶。附图说明[0029] 图1为本发明实施例提供的基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法的流程图。具体实施方式[0030] 下面结合附图及实施例,详细描述本发明的技术方案。[0031] 实施例[0032] 本发明实施例提供一种基于无人驾驶的高速公路上车辆全天候通行方法,其流程图见图1,其中,该方法包括如下步骤:[0033] S1.检测并识别车辆信息和周围环境信息,并判断是否需要派出头车引导车辆;[0034] S2.当需要派出头车引导车辆时,将待引导高速路段的地图信息发送至所述头车;[0035] S3.当所述头车到达待引导高速路段的起始位置时,根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对所述待引导高速路段的地图信息进行实时更新;[0036] S4.基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图;[0037] S5.所述头车及待引导车辆根据所述组队行驶路径图自动行驶。[0038] 这里,在头车到达待引导高速路段的起始位置之前,会一直结合待引导高速路段中的车辆信息和周围环境信息,并判断出该待引导高速路段对于头车的实时需求,如果待引导高速路段的位置信息发生变化,也会通过路端环境检测模块实时检测出来,并会将变化后的待引导高速路段的地图信息发送给头车,头车则会实时调整路线按时到达变化后的待引导高速路段的起始位置;本实施例中,路端环境检测模块可以包括设置在高速车道道路两侧的多个高位摄像头以及设置在高速道路两侧的路面信息检测设备,也可以包括其他辅助检测并识别高速道路是否出现极端天气的情况,这里,极端天气可以指浓雾天气,当出现浓雾天气时,由于高速道路上的各个车道均有相应的速度限制,社会车辆在高速道路上行驶时速度都比较快,因此,本实施例中提到的路端环境检测模块可以不限于以上提到的设置在高速车道道路两侧的多个高位摄像头以及设置在高速道路两侧的路面信息检测设备,也可以包括其他能够辅助识别出是否出现浓雾天气的其他设备。[0039] 另外,当头车到达待引导高速路段的起始位置时,本实施例会结合头车中设置的环境检测模块进一步精准地判断上述浓雾天气是否真的需要头车引导一段路程,若不需要,头车可视情况引导一段时间后折返,在这个引导路程过程中,也可以结合头车的环境检测模块及路端环境检测模块实时判断前方是否出现需要引导的高速路段,只要需要,头车可快速反应,直接行驶至指定位置进行引导,如果不需要,则可就近折返。[0040] 进一步地,本实施例中,当识别并判断出的待引导高速路段比较明确,并且不需调整时,那么头车则会有序引导后面的社会车辆,并且,头车也会在引导过程中根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对待引导高速路段的地图信息进行实时更新,确保待引导路段的准确性,同时,还会基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图,保证头车及每辆被引导的社会车辆均能有序自动行驶,因此,这种组队行驶的方式能够最大限度地保证头车和其他社会车辆的形式安全,也方便应对头车或被引导车辆的突出情况,能够在某辆车出现故障或线路偏移较大时及时发现,并及时救助。[0041] 需要指出的是,上述提到的检测并识别车辆信息和周围环境信息,具体是指:通过路端环境检测模块,基于设置在高速车道道路两侧的多个高位摄像头检测的图像数据信息,以及设置在高速道路两侧的路面信息检测设备检测的周围环境温湿度信息,识别出每个车道的车辆数目信息以及对应高速路段的能见度信息。本实施例中,针对能见度较低的浓雾天气,主要指标就是驾驶的能见度,基于设置在高速车道道路两侧的多个高位摄像头检测的图像数据信息,以及设置在高速道路两侧的路面信息检测设备检测的周围环境温湿度信息,能够很大程度上体现高速道路的能见度,当然,也可以设置其他能够辅助识别出是否出现浓雾天气的其他设备,来进一步判断浓雾天气,进而精准检测并判断出是否需要头车的引导。[0042] 本实施例中,上述判断是否需要派出头车引导车辆时,需要派出头车引导车辆,具体是指:根据高速路段的能见度信息划定能见度低于预设值的高速路段,并基于识别出的每个车道的车辆数目信息判断出欲通过该划定的高速路段的车辆数目,当欲通过该划定的高速路段的车辆数目达到规定数目时,则表示需要派出头车引导车辆,该划定的高速路段即为待引导高速路段。这里,由于高速道路上即将要通过浓雾天气的路段的车辆数目并不统一,也不是一成不变的,当车辆数目较少时,这些车辆可以自行减速行驶,即使不需要头车引导,也不会耽误时间,更不会造成拥堵,当然也能节省因头车的频繁使用造成的资源浪费,因此,本实施例中只有当要通过浓雾天气的车辆达到一定数量时,才会去划定待引导高速路段。[0043] 另外,当需要派出头车引导车辆时,可以基于识别出的每个车道的车辆数目信息以及对应高速路段的能见度信息,结合导航软件提供的与所述划定的高速路段对应的预先存储的地图信息,生成待引导高速路段的地图信息。这里,考虑的是头车到达指定位置之前浓雾天气对应的高速路段可能不是一成不变的,为应对这种情况,本实施例可以预先生成一个初步的对应于待引导高速路段的地图信息,以便后续调整,这样也会节省生成实时地图的时间,为后续头车引导待引导的社会车辆安全、快速通过节省时间。[0044] 实际应用过程中,在所述头车到达待引导高速路段的起始位置之前,所述头车可以按照导航软件提供地图自动行驶或驾驶员驾驶至所述起始位置,或者驾驶员根据驾驶经验驾驶至所述起始位置。这里,并不局限头车到达指定位置的驾驶路线,不论是自动驾驶,还是驾驶员的人为驾驶,均可自由选择路线,人性化更高,并且,有时人为驾驶更具路线选择的主动性,能够更快到达指定位置。[0045] 需要说明的是,在所述头车到达待引导高速路段的起始位置之前,根据检测并识别的车辆信息和周围环境信息,若判断出不需要派出头车引导车辆,则该派出的头车返回。这里,头车的这种反应能够及时止损,以免造成因头车的频繁使用造成的资源浪费,一般情况下,高速道路上的头车不能原路返回,头车也不例外,当头车需要返回时,一般会在前方最近的出口折返,在这期间,一样可以实时检测并知晓高速道路上各个路段是否需要头车的引导,如果在折返期间发现前方需要头车指引,可以直接通知这辆即将折返的头车,引导任务的分配效率更高,引导任务的执行也会更及时。[0046] 本实施例中,所述当所述头车到达待引导高速路段的起始位置时,根据头车的环境检测模块及路端环境检测模块检测到的实时环境信息对所述待引导高速路段的地图信息进行实时更新,其具体是指:根据设置在头车上的环境检测模块,实时检测前后方各个车道的车辆数目信息及头车前方的能见度信息,并基于路端环境检测模块识别出的待引导高速路段中每个车道的车辆数目信息以及待引导高速路段的能见度信息,对所述待引导高速路段的地图信息进行实时更新。这里,考虑的是高速道路上浓雾天气是因自然环境的变化引起的,并不可控,因此,需要实时更新待引导高速路段的位置。[0047] 需要指出的是,本实施例中,所述基于实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息生成组队行驶路径图,具体是指:首先,将实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和待引导车辆的位置信息均发送至云端;其次,云端根据实时更新的待引导高速路段的地图信息以及头车位置信息实时计算出待引导路段中头车的行驶路径图,以及根据实时更新的待引导高速路段的地图信息、头车位置信息和每辆待引导车辆的位置信息分别实时计算出对应待引导车辆的行驶路径图;然后,头车的行驶路径图和各个待引导车辆的行驶路径图即为组队行驶路径图。这里,由于云端的设置,可以保证各个车辆的行驶路径图最快被计算出来,并且也能针对待引导高速路段中的头车及其他所有被引导车辆的行驶路径图是不冲突的,使引导任务的执行效率更高,车辆行驶更安全。[0048] 最后,若划定的高速路段的路段长度低于预设长度,则派出一辆头车,否则,根据划定的高速路段的长度以及欲通过该划定的高速路段的车辆数目增派对应辆数的头车。这里,考虑的是头车资源的使用高效问题,一般情况下的头车引导任务,如果仅需要一辆头车即可完成,此时大可不必大费周章,浪费多辆头车执行引导任务,如果待引导高速路段的长度确实很长,为了更好地完成浓雾天气下欲通过车辆的引导任务,可以适当多调配多个头车进行高效引导。

专利地区:四川

专利申请日期:2022-03-29

专利公开日期:2024-06-18

专利公告号:CN114550458B

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