[发明专利]一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法

说明书

技术领域

本发明涉及交通导航领域，尤其涉及无人驾驶车辆的导航行车方法。

背景技术

无人驾驶车辆依靠车内计算机系统为主的智能设备来实现无人驾驶的，集计算机体系结构、人工智能、视觉计算、自动控制等众多技术于一体。它在公共安全、城市交通和汽车制造等领域有着广阔的前景和很高的实用价值，目前也得到了许多国家与大型车辆制造企业的高度重视。

为了保证无人驾驶车辆的安全行驶，车辆须对周围道路信息和环境信息有准确的了解。而无人驾驶系统其中的难点就在于对路旁交通及周围环境情况的辨别能力，若无人驾驶系统采集到的数据不准确，极有可能导致事故的发生。尤其是在特殊天气或环境下，如下雨或下雪，道路被覆盖等，无人驾驶系统的雷达、摄像机等设备无法准确采集信息，或者GPS信号较弱，无法准确定位车辆位置，都会使无人驾驶车辆寸步难行，大大削弱了其实用性和可靠性。

发明内容

本发明提出了一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法，用于实现无人驾驶车辆依据云端数据库的规划信息行驶，系统包括云端数据库、车载终端和地面GPS基站，车载终端分别与云端数据库、地面GPS基站采用无线通讯的方式进行信息交互。

所述的云端数据库包括高精度地图、行车方案规划系统和车辆监控系统。云端能够同时接收多个车载终端上传的车辆运行参数、实时位置和路况信息，然后进行数据处理计算、整合信息，以便根据实际路况，更新数据库内容，建立交通路况的实时虚拟模型，规划最佳行驶路径，及时调整行车方案，传输至无人驾驶车辆车载终端。

所述的高精度地图包含各类道路信息、实时交通信息和车辆实时位置信息，其信息来源除了现有地图和专业地图信息采集员建立及更新的道路信息外，还有行驶中无人驾驶车辆上传的实时信息，即每一辆与云端进行信息交互的无人驾驶车辆都是“地图信息采集员”，都为高精度地图提供实时的道路信息和交通信息等相关信息，保证了该高精度地图内容的准确性、及时性和有效性。该地图包含的道路信息分别为交通标线、道路路口、道路交通信号灯、道路交通标志牌和位置服务信息：

(1)交通标线包括指示标线、禁止标线、警告标线和减速标线；

(2)道路路口主要有十字路口、Y字路口、T字路口、转盘路口、X型路口、错位T型路口、错位Y型路口、立体交叉路口、高架桥、隧道等；

(3)道路交通信号灯包括机动车信号灯、非机动车信号灯、人行横道信号灯、车道信号灯、方向指示信号灯(箭头信号灯)、闪光警告信号灯和铁路平交信号灯等；

(4)道路交通标志可分为主标志和辅助标志两类，主标志又分为警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志、旅游区标志和道路施工安全标志六种；辅助标志就是在交通标志下方的提示牌；

(5)位置服务信息指的是特定地点位置信息，主要分为娱乐类、服务类、生活类三个大类。

另外，云端将实时接收车载终端上传的道路信息、周围建筑信息和交通信息，实时更新高精度地图，以便云端更好地、更准确地规划行车路线和行车方案，避开影响行车的路段，计算出最佳规划路径。

所述的高精度地图根据道路的具体信息内容，将其拆分成若干个道路元素，且每个道路元素内容包含其所属类别、具体类型、具体内容和地理坐标等，再利用特征建模技术的方式，用一个6维的特征向量来表示该道路元素RE(Road Element)：RE＝{RE_Category，RE_Type，RE_Content，RE_Note，RE_Coordinates，RE_Extensions}。

其中，RE_Category表示该道路元素所属的类别，RE_Type表示该道路元素的具体类型，RE_Content表示该道路元素的具体内容信息，RE_Note为内容信息的注解，RE_Coordinates为该道路元素的地理坐标(X，Y，Z)，RE_Extensions为扩展项，是对剩余内容进行描述和解释，此扩展项内容可以为空。

所述的云端数据库中的行车方案规划系统是根据无人驾驶车辆的所在位置和车载终端上传的目的地，按照道路信息和交通信息等规划行车路线和行车方案，然后传输到车载终端，并根据车辆定位系统提供的车辆的实时位置、高精度地图提供的实时交通信息和更新的道路信息、以及车载终端上传的目的地变更信息，及时调整行车路线和行车方案，然后向无人驾驶车辆车载终端发出提醒和变更方案。一般地，该系统规划的行车方案包括常规路线(即最佳路线)、距离最短路线、用时最少路线、高速(包括高架)路线，然后由车主进行选择，若用户未及时确认路线的选择，则系统会默认选择常规路线。