[發明專利]基于自動駕駛應用場景的地圖模型及其應用方法

在審

• 申請號: 202010834122.6
• 申請日: 2020-08-18
• 公開（公告）號: CN112101120A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 劉樹全;董釗志;張婉蒙;陳艷楠;岳呈祥
• 申請（專利權）人: 沃行科技（南京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G01C21/00;G01C21/36
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于自動駕駛應用場景的地圖模型，其特征在于：包括地理點云、網絡模型、道路模型、交通模型以及自動駕駛行為模型；

所述地理點云包括環境要素層、道路要素層以及邊界要素層，環境要素層包括環境類型和圖層優化，環境類型根據點云特征點進行分類，圖層優化采用SLAM優化方法，所述道路要素層包括道路分割和道路識別，道路分割采用RANSAC線面提取道路線面以提取道路區域和路面，道路識別在道路分割基礎上用Hausdorff距離進行深度識別，所述邊界要素層包括邊界配準、邊界變化監測和邊界參數，所述邊界配準采用ICP點云配準，邊界變化監測采用八叉樹算法和提取技術結合，邊界參數包括法線方向和曲率；

所述網絡模型包括公用網絡模型和自組網絡模型，公用網絡模型包括運營商輸出、基站、信號類型、方向、信號強度、覆蓋范圍以及帶寬參數；

所述道路模型包括數學要素層、地理要素層、輔助要素層和地理編碼，數學要素層包括道路寬度、道路線性參數、道路高程以及道路交匯點，地理要素層包括路面介質、路面邊界可信度、道路通行能力、路面平整性以及路面破損面，輔助要素層包括路端監測區、路端監測信號覆蓋范圍、邊緣監測權重以及地理編碼，由測量和以及點云數據處理結果和系統自動生成，所述地理編碼包括區域位置信息、交通行為策略和傳遞/交互方式；

所述交通模型包括動態交通模型和靜態交通模型；

所述自動駕駛行為模型包括貨車自動駕駛行為模型、客車自動駕駛行為模型、轎車自動駕駛行為模型和專用車自動駕駛行為模型。

2.如權利要求1所述的基于自動駕駛應用場景的地圖模型，其特征在于：所述動態交通模型包括限速、單向、雙向、右轉、左轉、直行、排隊、最小車距、最大轉彎速度、最小轉彎半徑、最大轉彎半徑；靠左行駛、靠右行駛、中間線行駛；重車優先、空車優先、空車讓行、重車讓行、等待信號通行；禁止避障、禁止超車、禁止停靠、禁止左轉、禁止右轉、禁止重車、禁止會車交通規則。

3.如權利要求2所述的基于自動駕駛應用場景的地圖模型，其特征在于：所述靜態交通模型包括等待區、應急停靠區、調頭區、人工接管區、遠程接管區、近場接管區。

4.一種基于自動駕駛應用場景的地圖模型的應用方法，其特征在于：步驟如下：

步驟一：基于點云數據，結合影像處理方法，通過坐標系的轉換，用GWS84提供的地圖投影機制將地圖投影到Frenet坐標系下，提取道路標識，獲取車輛行駛的車道線邊緣信息以及不同作業區的邊緣信息；

步驟二：基于Open Drive方法計算道路參考線，在模型中測量后輸入道路寬度，由道路參考線和幾何位置計算出道路線性參數，數據處理和測量后在模型中輸入道路高程，實際測量后在模型中輸入道路交匯點；

步驟三：根據下述公式確定公式修正系數：

N＝3600/t₀＝3600/l₀(v/3.6)＝1000v/l₀(輛/h)，l₀＝l_f+l_z+l_a+l_c；

其中v代表車輛行駛速度(km/h)，t₀為最小時距(s)，l₀為車頭最小間隔(m)，l_c是車輛平均長度，l_a為車輛間的安全距離(m)，l_z代表車輛的制動距離(m)，l_f是司機在反應時間內車輛行駛的距離；

步驟四：路端監測區由測量和以及點云數據處理結果和系統自動生成，路端監測信號覆蓋范圍規定自動駕駛車輛行駛邊界，自動駕駛車輛在信號覆蓋范圍內行駛，超出邊界則啟動應急管理系統，邊緣監測權重用0或1表示,0代表自動駕駛車參考，1代表自動駕駛車必須加入決策。