[發明專利]一種用于景區觀光車的網聯自動駕駛系統及方法

有效

• 申請號: 202110335313.2
• 申請日: 2021-03-29
• 公開（公告）號: CN112937607B
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 王毅;賈立東;王宜飛
• 申請（專利權）人: 紫清智行科技（北京）有限公司
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00
• 代理公司: 北京匯智勝知識產權代理事務所(普通合伙) 11346
• 代理人: 趙立軍;石輝

1.一種用于景區觀光車的網聯自動駕駛系統，其特征在于，包括：

環境感知模塊，其用于利用車載傳感器感知和檢測景區觀光車周邊環境信息；

人機交互模塊，其用于進行人機交互；

車-路-云交互模塊，其用于處理車聯網信息；以及

決策與控制模塊，其用于根據人機交互信息和車聯網信息進行旅游路線全局規劃，以及用于根據旅游路線全局規劃、景區觀光車周邊環境信息和車聯網信息來進行自動駕駛決策和控制，

其中，所述決策與控制模塊包括上層規劃子模塊，所述上層規劃子模塊根據人機交互信息和車聯網信息進行旅游路線全局規劃，為游客提供最佳旅游線路；如果游客選擇系統推薦路線，則所述上層規劃子模塊直接讀取預先存儲的旅游路線，并根據景區實際游客分布情況進行線路優化；如果游客選擇自定義景區游覽點，則所述上層規劃子模塊根據游客需求和景區當前游客分布情況，在線進行旅游路線規劃，

在行駛過程中檢測到有障礙物時，所述決策與控制模塊以下述方式進行縱向速度規劃，

首先，根據傳感器得到的障礙物信息以及地圖信息建立道路模型，對當前車道進行區域劃分，將景區觀光車正前方長度為L的當前車道區域劃分為虛擬的停車區域和減速區域；具體地，景區觀光車正前方長度為S、寬度為W-2*W₀的區域為停車區域，位于停車區域前方的為前方減速區域，位于停車區域和前方減速區域兩側的為兩側減速區域，

其中，L為車輛從當前行駛車速以最大減速度制動到停車的剎車距離；S綜合考慮車速和車輛轉向特性進行確定，W為虛擬行車安全邊界寬度，W₀為兩側行車安全影響寬度，W根據景區觀光車寬度H確定，W₀根據觀光車最高車速V_max和景區道路限速V_lim確定，

W＝1.6*H，W₀＝(W-H)*(1-V_lim/V_max)/2

其次，根據障礙物的位置和種類來進行縱向速度規劃，確定在檢測到障礙物的情況下的車速v_prf，

若停車區域內檢測到靜態或者動態障礙物，v_prf＝0；

若兩側減速區域內有靜態障礙物，v_prf＝v_{lon_tar}；

若兩側減速區域內有動態障礙物，v_prf＝v_{lon_tar}-k_bh；

若前方減速區域有靜態或者動態障礙物，v_prf＝v_{lon_tar}-k_rl，

其中，v_{lon_tar}為檢測到障礙物之前的縱向期望車速，l為障礙物至車輛最短停車距離點的距離；h為兩側減速區域內障礙物到虛擬安全邊界的距離。

2.如權利要求1所述的用于景區觀光車的網聯自動駕駛系統，其特征在于，所述環境感知模塊的工作流程包括如下步驟：

步驟S11，判斷消息訂閱來源是否準確，如果消息來源可靠則接收車載傳感器數據，否則，不接收數據；

步驟S12，根據訂閱數據特征判斷傳感器類型，針對不同傳感器類型進行數據解析，解析GNSS數據確定定位系統工作狀態，并計算與定位相關的車輛當前位置信息；解析IMU數據獲取車輛姿態信息，并計算與姿態相關的車輛當前位置信息；融合上述兩類位置信息得到車輛絕對位置信息；解析攝像頭數據，將圖像轉換為二維數據，通過圖像匹配識別車輛周邊交通要素，所述交通要素包括車輛、行人和/或交通標示；解析激光雷達數據，并進行數據標記與修正處理，提取3D點云數據幾何信息和語義信息特征；解析毫米波雷達數據獲取車輛周圍物理環境信息，所述車輛周圍物理環境信息包括車輛與周圍車輛的相對距離、相對速度；融合各類傳感器信息生成環境模型，所述環境模型包括障礙物地圖、車道線地圖及交通信號燈；

步驟S13，判斷傳感器是否有效，如果有效則將融合生成的環境模型及傳感器解析數據發送給決策與控制模塊，否則，不發送。