一種基于虛擬軌道和移動閉塞技術的無人駕駛方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及無人駕駛領域，特別是設及一種基于虛擬軌道和移動閉塞技術的無人 駕駛方法及系統。
【背景技術】
[0002] 隨著道路車輛密度的與日俱增，人為駕駛車輛的弊端日益顯露，運些弊端導致城 市交通擁堵，人民生命財產安全受到嚴重的威脅。無人駕駛技術可W在理論上使得車輛在 道路上安全高效地行駛，因而得到人們的青睞。但由于道路環境的錯綜復雜，使得無人駕駛 汽車的實現頗為困難，運也成為該技術的一個瓶頸。因此研究如何在運種復雜多變的環境 中實現車輛的自動駕駛是一個重要的課題。
[0003] 無人駕駛汽車是通過車載傳感器來感知車輛周圍環境，自動規劃行車路線并控制 車輛到達預定目標的智能汽車。無人駕駛汽車設及到復雜的控制與通信問題，加之實際道 路的復雜多變，使得技術的實現困難化。無人駕駛汽車的通信體現在汽車與周圍環境的交 互上，在目前存在的無人駕駛車輛的控制方法中，絕大多數系統采用的模式均為根據環境 預先生成車輛行駛的路徑，再采集車輛與既定線路之間的誤差，利用反饋的方式不斷地改 變車輛行駛的方向與速度，實現簡單的無人駕駛功能。但截至目前而言，無人駕駛汽車的研 制還遠不能滿足日常生活的需要。在無人駕駛領域較為領先的Google公司所研制的無人駕 駛汽車也尚處于原型階段，但運種無人駕駛汽車運行依賴地圖和詳細的數據，運一前提大 大限制了他們的上路范圍。
[0004] 實現車輛行駛方向與速度的控制有很多方法。例如，1、對汽車的縱向控制與橫向 控制，即對車輛速度和車輛運行方向的控制；2、通過采用所謂虛擬車輛的方法生成既定的 線路，對行車路線經修實時糾正;3、采用對方向盤轉角的控制來實現路徑追蹤;4、采用速度 場與動態窗的方法進行導航，根據車輛的X坐標，y坐標，車身方向，轉向盤轉向所應滿足的 動力學方程來描述車輛的行為;或，5、依靠占有矩陣來感知周邊環境W避免碰撞的方法。上 述方法均是通過車載傳感器實現周圍環境的感知，然后利用計算機根據一定的算法生成車 輛行駛的理想線路，再通過控制算法控制車輛的行駛線路，讓其盡可能保持理想線路行駛。 現有技術中對于車輛控制的難點實質上存在于對環境的感知W及根據感知到的環境生成 行駛線路的過程。
[0005] 現有技術中對于環境感知方面已有許多檢測方法。例如，1、通過將道路劃分為結 構性道路與非結構性道路，再利用道路檢測算法進行檢測；2、使用多傳感器協作的感知方 式，并依據不同的算法去獲取周圍環境的信息，用于車輛的控制;3、基于雷達探測器的無人 駕駛環境感知系統進行道路和環境的感知;4、直接構建一種包含障礙物探測，危險探測，道 路檢測，路線生成W及車輛控制等等的完整的感知算法，可預先產生道路信息，減少對定位 系統的依賴;5、W越野環境為背景，利用傳感器融合系統組成樹形的虛擬傳感器分層結構 進行環境和道路的感知，同時在其虛擬傳感器的低層，采用卡爾曼濾波算法進行目標估計； 在虛擬傳感器的高層，則采用D-S證據理論算法進行環境感知與邏輯推理。
[0006] 通過現有技術可W看出，無人駕駛汽車在環境感知技術方面，路面檢測和障礙物 探測是兩個重要的內容，處理運兩個問題的核屯、手段是合理布置適合的傳感器，并采用相 應的算法去處理傳感器所采集的數據。而對于如此復雜和龐大的數據信息量的處理，依然 是較為棘手的問題。目前，利用移動自組織網絡(MANET)在交通道路上的應用和車車通信的 信道模型，來提升通信質量，但隨著網絡需求由主機到主機的通信演進為主機到網絡的海 量信息訪問，為了適應運一變化，信息中屯、網絡（ICN)成為了新的研究熱點。
[0007] 基于上述技術和存在的問題，國內外已有一些相關專利。例如，公開號為： US8532862B2,基于位置確定系統、信息獲知系統、信息通訊系統和行車路由系統四個系統 組成的無人駕駛系統的邏輯結構。公開號為:US7979173B2,實現半無人駕駛或無人駕駛的 一種方法是建立所謂的行駛管理系統，并且隨之建造專用的行駛車道。公開號為： CN103085816A，一種用于無人駕駛車輛的軌跡跟蹤控制方法及控制裝置。公開號為： CN101883326A，一種基于無人駕駛車輛監測的無線傳感器網絡數據傳輸方法。公開號為： CN1602263A，一種車輛導向系統和一種用于導向車輛的方法。公開號為:US8437947B2,無人 駕駛系統控制方法。公開號為:US20130307981A1，一種通過集成的方式去分類道路上的物 體并檢測其位置的裝置和在異構傳感器網絡下處理數據的方法。US 20110071718 Al,-種 車輛在無人駕駛與人為駕駛之間的切換方法。公開號為:US 20150177007 Al,-種自動駕 駛輔助系統的實現方法和蘊含在其中的無人駕駛思想。公開號為:US 8442750B1，一種可用 于無人駕駛系統的遠程車輛控制系統。
[000引通過對上述現有技術的分析，現有的無人駕駛技術將主要的精力放在了道路識別 與環境感知方面，運些技術廣泛地采用諸如雷達，立體激光，聲響，CO)攝像機等設備作為車 載傳感器，并將它們組織成為多傳感器融合的模式來進行環境感知（environment perception),然后繼而利用一些邊緣檢測的算法實現道路與障礙物的識別。在行車路線的 規劃方面，當前的技術主要采用云計算的模式來實現道路生成，然后依據路邊結點設備將 道路信息下發給各個車輛。運種無人駕駛的組織結構是經典的，但是可W看到，它對于車輛 的環境感知能力有著很強的依賴性，運要求車載傳感器必須具備高靈敏性、強實時性，車載 計算機的計算能力也必須十分卓越，它可W集圖像信息處理等環境感知功能和實現車輛控 制算法功能于一體，能夠很快地做出決策。運在很大程度上加大了無人駕駛車輛實現的難 度，并且安全性也是值得考究的，畢竟我們很難保證車載計算中屯、不出現故障，而一旦車輛 在行駛中出現問題，無論是該車的乘客還是道路上其他車輛中的乘客的人身安全都將受到 威脅。并且運種車輛的設計將使得車輛的成本過高，不利于實現產業化，推廣起來也很困 難。
【發明內容】
[0009] 本發明要解決的技術問題是提供一種基于虛擬軌道和移動閉塞技術的無人駕駛 方法及系統，W解決現有技術中車輛對環境感知的依賴性強，對控制算法本身的工作效率 要求高，而導致的成本高不利于產業化的問題。
[0010] 為解決上述技術問題，本發明采用下述技術方案：
[0011] -種基于虛擬軌道和移動閉塞技術的無人駕駛方法，該方法的步驟包括：
[0012] S1、構建無人駕駛車輛的虛擬軌道；
[0013] S2、獲取當前車輛與前方車輛的安全距離；
[0014] S3、基于當前車輛與前方車輛的實際間距與安全距離和最大停車距離之和的比 較，對當前車輛進行行駛控制。
[0015] 優選的，所述步驟Sl包括：
[0016] S11、利用物理牽引或無線傳感網絡的方式對車輛進行驅動操控；
[0017] S12、基于路由拓撲結構，建立無人駕駛車輛運行道路的拓撲圖；
[0018] S13、確定無人駕駛車輛運行道路的拓撲圖中，車輛起始點至終點的最優路徑。
[0019] 優選的，所述步驟S2中通過基于通信的移動閉塞或在車輛上設置探測裝置，獲取 當前車輛和前方車輛的安全距離。
[0020] 優選的，所述步驟S3包括：
[0021] S31、實時獲取當前車輛的位置信息；
[0022] S32、將當前車輛與前方車輛的實時間距Cb與當前車輛的安全距離和最大停車距 離之和山進行比較;若di-cb含0,則按當前行駛狀態行駛;若di-cb>0,則對車輛實施制動。
[0023] 優選的，利用GI^系統與RFID系統相結合實時獲取當前車輛的位置信息。
[0024] -種基于虛擬軌道和移動閉塞技術的無人駕駛系統，該系統包括：
[0025] 虛擬軌道構建單元，基于物理牽引或無線傳感網絡，構建無人駕駛車輛的虛擬軌 道；
[0026] 安全距離獲取單元，基于通信的移動閉塞，獲取當前車輛與前方車輛的安全距離；
[0027] 行駛方案規劃單元，基于當前車輛與前方車輛的實際間距與安全距離和最大停車 距離之和的比較，對當前車輛進行行駛控制。
[0028] 優選的，所述虛擬軌道構建單元包括：
[0029] 道路拓撲圖構建模塊，基于路由拓撲結構，建立無人駕駛車輛運行道路的拓撲圖；
[0030] 最優路徑確定模塊，基于最優路徑算法，確定無人駕駛車輛運行道路的拓撲圖中， 車輛起始點至終點的最優路徑。
[0031 ]優選的，所述行駛方案規劃單元包括：
[0032] GPS定位模塊，基于GI^系統和RFID系統對當前車輛的位置進行實時定位；
[0033] 制動管理模塊，將當前車輛與前方車輛的實時間距Cb與當前車輛的安全距離和最 大停車距離之和山進行比較;若dl-cb含0,則按當前行駛狀態行駛;若dl-d2>0,則對車輛實 施制動。