[发明专利]一种无人驾驶出租车运营方法

权利要求书

1.一种无人驾驶出租车运营方法，其特征在于，所述运营方法包括以下步骤：

S1通过手机APP程序实现乘客约车的集中处理,并录入乘客的相关信息；

S2录入完成后保存为一个调度任务,并通知调度机新任务到达调度程序由远程端智能中心智能判断；

S3当新的调度任务到达时,当前没有调度任务的调度机尝试锁定该新任务,服务器根据调度机操作的先后顺序,确认最先操作的调度机锁定该任务,并返回确认信息,则该调度机开始对该任务进行调度,此时在调度机界面上将显示对应该任务的具体信息；

S4无人驾驶出租车通过调度中心接受调度任务，利用机器视觉的道路检测、机器视觉的前方车辆识别和车载激光雷达的障碍物检测技术将乘客送至目的地；

S5运营完成，调度程序、接线程序和服务器程序采用控件进行通信连接，随时等待处理接线和调度端的连接请求，并进入下个调度任务。

2.根据权利要求1所述的无人驾驶出租车运营方法，其特征在于，所述S3中，调度机接收新的调度任务、调度车辆、搜索车辆和显示跟踪车辆，设置统计查询模块包括调度任务的统计、车辆参加叫车情况统计、乘客电话叫车情况统计、车辆开机统计、报警记录查询和及时调度信息查询。

3.根据权利要求1所述的无人驾驶出租车运营方法，其特征在于，所述利用机器视觉的道路检测采用二维Otsu方法将道路图像分为道路区域和非道路区域后，利用Canny算子提取其道路边缘并进行直线拟合，最后基于蒙特卡罗方法对所有拟合直线后验置信度进行评价，并最终确定道路边界。

4.根据权利要求1所述的无人驾驶出租车运营方法，其特征在于，所述机器视觉的前方车辆识别基于车辆区域直方图分布较规则的假设对车辆底部阴影候选区域进行验证并排除干扰区域，通过对称扫描提取候选区域左右垂直边界并对其进行判断，若左右边界宽度超过车辆像素宽度一定比例，则确定该候选区域为车辆区域。

5.根据权利要求1所述的无人驾驶出租车运营方法，其特征在于，所述车载激光雷达的障碍物检测首先对三维激光雷达扫描线的点进行梯度分割，然后依据障碍物属性对聚类分割段中的误检进行滤除，并根据可靠非障碍点估计地面以恢复漏检点。

6.根据权利要求1所述的无人驾驶出租车运营方法，其特征在于，所述无人驾驶出租车，在与周围车辆具有足够的最终最小安全距离的条件下，采取变更车道进行避障，变更车道前计算机控制单元计算出避障路径信息，由于余弦换道轨迹计算比较方便、换算简单、平滑性较好，信息由新生成的导航点组成，新生成路径的导航点包括大地直角坐标系中预设目标位置的坐标和航向信息。

7.根据权利要求6所述的无人驾驶出租车运营方法，其特征在于，根据侧向移动位移H与换道时刻延X轴的总位移可得

y＝H/2·(1-cos(π·x/x_M(t_tat)))，０≤x≤x_M(t_tat)

式中x_M(t_tat)为施加侧向加速度时延X轴所走的位移，对y求导，可得在X点的斜率

点x处切线与X轴的夹角θ_x为

若已知X轴所指的航向为h₁，顺时针航向増大，则X点所对应的航向为克h_x＝|h₁-θ_x|。

8.根据权利要求1所述的无人驾驶出租车运营方法，其特征在于，所述无人驾驶出租车，在进行路径选择的时候，当面向图像像素点的改进道路图像分割方法以深度挖掘车道标线轮廓信息；采用基于抽样行双向扫描和成像模型约束候选特征点相结合的方法对车道标线特征点进行提取和筛选；根据远、近视场车道标线的特征建立分段车道标线模型，并运用最小二乘法完成像素坐标系下的道路方程求解。