[发明专利]基于位置共享的无信控交叉口车辆自协同通行方法

说明书

技术领域

本发明涉及自动驾驶汽车协调运行技术领域，具体涉及一种基于位置共享的无信控交叉口车辆自协同通行方法。

背景技术

自动驾驶汽车(Autonomous vehicles；Self-piloting automobile)又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势，比如，谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证，预计于2017年进入市场销售。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。

现有的自动驾驶汽车，在经过交叉路口时，通常是采集前方信号灯的信息，以确定是否通行。在通过一些无信控交叉路口时，由于自动驾驶车辆是以单量车为研究对象的，因此自动驾驶车辆在通过上述路口时是存在安全隐患的。

因此针对自动驾驶汽车在无信控交叉口会车时，存在安全隐患的问题，目前清华大学的论文名叫《基于完全信息动态博弈的无灯控交叉口的车辆协同驾驶模型》(作者：杨卓，姚丹亚)，该方法，是通过给不同的车辆定义收益(将一些舒适、快速、安全等参数定义为收益的指标)，在行进过程中不停调节车辆加速度，使得两辆车在通过路口后获得收益最大，这样的一个博弈过程来完成协同决策的。但是该方法在实际应用(当前还是仿真)中，两辆车有多次博弈过程(论文中的仿真有两次)，这种多次运算的过程，增大了运算量。

发明内容

本发明针对无人驾驶车辆在通过无信控交叉口时，现有的协同系统存在运算量大的技术问题，提供了一种基于位置共享的无信控交叉口车辆自协同通行方法。

本发明提供的基础方案为：基于位置共享的无信控交叉口车辆自协同通行方法，包括如下步骤：

定位步骤：在无信控交叉口配置车辆监测系统，在车辆上装载车载定位终端，车载定位终端用于通过卫星与通信网络实现车辆位置以及运行轨迹的实时定位；

路口网络建立步骤：当车辆进入该交叉口的车辆监测系统的监测区域时，车载定位终端将监测数据实时发送至车辆监测系统，车载定位终端还用于获取车辆监测系统的监测范围内的车辆位置以及运行轨迹的实时定位信息；

车辆行驶轨迹确定步骤：车辆监测系统通过通信网络与云端服务平台建立端对端连接，车辆监测系统将车载定位终端的车辆位置以及运行轨迹的实时定位信息发送至云端服务平台，同时车辆监测系统根据车辆行驶的车道分析校验车辆通过交叉口地运行轨迹，云端服务平台根据接收到的附近车辆的实时定位信息，确定车辆的速度矢量；

处理步骤：对车辆的速度矢量进行轨迹预测，判断是否会发生车辆之间发生的碰撞；

调整步骤：若判断结果为否，则按原车速形式，通过路口；若判断结果为是，则比较预测发生碰撞的车辆连接到该路口对应的云端服务器的时间长短，后来者云端服务器给出减速提示，先行者正常通行。

本发明的工作原理及优点在于：在定位步骤中，车载定位终端能够获得车辆实时定位信息。在车辆行驶轨迹确定步骤中，由于实时定位信息存在采样周期，通过可对当前定位信息与上一时刻的定位信息进行比对，能够获得车辆的速度矢量，或者通过车载定位终端获得车辆的速度矢量(具体的就是，用户通过车载定位终端进行导航时，如果车辆的行驶速度能够确定，那么车辆的轨迹就能够进行较为精准的预测了，即车载定位终端本身也是能够具有车辆速度矢量确定、车辆行驶轨迹确定的功能的)。

路口网络建立步骤是为了采集区域性(车辆监测系统的监测区域)的路口车辆行驶信息，如果建立全网络的车辆行驶信息，这对服务器的运算量的要求、通讯网络的负载都非常大，现有的服务器难以胜任这样的工作。在本方案中，车辆监测系统相当于为每个路口配置了一个协同处理平台，其根据先来后到的秩序，对交通进行指挥。

在处理步骤中对车辆的速度矢量进行轨迹预测，在进行轨迹预测时，可以依靠服务器本身的运算能力对轨迹进行预测，也可以由车载定位终端根据接收到的数据进行预测，分担云端服务器的运算量。