[发明专利]一种基于软件定义的无人驾驶数据网络交互方法

权利要求书

1.一种基于软件定义的无人驾驶汽车数据网络交互方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据无人驾驶汽车的系统结构，将数据平面与控制平面相互分离，构建基于SDN架构的数据交互模型；所述SDN架构的数据交互模型包括：信息网络拓扑分析和信息网络数据流量分析；

S2、将所述数据交互模型应用于无人驾驶汽车各层之间的传输控制中，实现无人驾驶汽车数据网络交互；所述无人驾驶汽车各层包括：感知层、规划层、决策层、控制层与执行层；

所述信息网络拓扑分析，包括：

对网络所有节点进行标记，通过拓扑矩阵中的数值表示整个网络的连接状态；

对网络各节点所处的位置、节点移动的速率以及握手成功的概率参数进行分析；

确定信息网络中任意一个节点的拓扑状态，并根据所述拓扑矩阵确定整个网络的拓扑状态转移矩阵。

2.如权利要求1所述的一种基于软件定义的无人驾驶汽车数据网络交互方法，其特征在于，所述拓扑矩阵，采用公式(1)进行描述：

式中m表示网络中的节点个数，S_ij取值为0或1，为0时表示节点i和节点j之间不存在链路，为1时表示节点i和j之间存在链路，另外S_ii恒为1，表示节点i自身。

3.如权利要求2所述的一种基于软件定义的无人驾驶汽车数据网络交互方法，其特征在于，确定信息网络中任意一个节点的拓扑状态，并根据所述拓扑矩阵确定整个网络的拓扑状态转移矩阵，包括：

对于网络中的某个节点，其连接的其他节点的数量与状态满足马尔科夫链模型；

所述某个节点允许连接的最大节点数目为N；设所述某个节点与其他节点连接成功的概率为λ，与其他节点连接失败的概率为μ；

令则0到N个状态的概率分布满足：

通过分析λ和μ的值，结合所述拓扑矩阵，确定整个网络的拓扑状态转移矩阵，如下所示：

4.如权利要求3所述的一种基于软件定义的无人驾驶汽车数据网络交互方法，其特征在于，所述信息网络数据流量分析，包括：

通过网络流量模型(4)对网络中数据流的输入输出状态进行分析；

其中，(4)的第一个公式表示网络中队列的数据堆积模型，Q表示队列缓存中堆积的数据量，X[s,t]表示到达队列的数据包大小，C表示队列接收服务的速率；第二个公式表示网络流量的控制模型，表示网络实时的数据流量，k_r表示相关系数，w_r和μ_j分别表示目标调整系数和比例调整系数，为控制器进行流量速率控制的参数；

在数据交互网络中，根据数据来源与处理需求的差异，不同数据流量的生成速率、数据大小与传输方式的差异；公式(4)中第二个公式转换为：

(5)式中a表示数据包大小的变化率，b表示在时间[s,t]内数据生成速率的变化率，c表示数据并行传输的通道数；

结合SDN架构OpenFlow协议中关于流量控制的相关参数，分析网络数据流量的输入输出与负载情况，确定公式(4)与(5)中的参数，构建交互网络的数据流量模型，实现信息网络数据流量分析。

5.如权利要求1所述的一种基于软件定义的无人驾驶汽车数据网络交互方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

将无人驾驶汽车各层系统传感器采集的数据经感知融合计算后，将结果传输至所述数据交互模型的数据平面；

结合无人驾驶汽车当前的状态统一进行解算，并对解算结果进行系统的规划与决策；

SDN架构将所述数据平面的运算结果按照openflow协议进行封装，并发送至所述数据交互模型的控制平面；

所述控制平面将根据要求对无人驾驶汽车发出控制指令或状态转发，实习无人驾驶汽车数据网络的交互。