[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

说明书

本发明公开了一种基于软件定义的无人驾驶汽车数据网络交互方法，主要针对无人驾驶汽车数据的传输网络进行升级，构建数据交互模型。相比较于目前的固有网络，基于软件定义网络的网络架构更能结合实际传输情况，提高控制效率，不仅提升了数据的传输效率，而且解决了由于现代智能运输系统升级面临的一系列问题；该方法将提高无人驾驶信息网络业务调度的灵活性，提高定制化的服务质量，最终提升整个无人驾驶汽车数据的交互效率。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种基于软件定义的无人驾驶数据网络交互方法。

背景技术

随着无人驾驶汽车产业的迅速发展，其目前现有的固定的数据交互网络越来越难以提供高清图像等大数据的传输与运算服务，常常在数据传输处理速度有限，网络安全存在威胁等问题前束手无策。因此，迫切需要一种新型的能够自动调配数据传输通道的交互网络来承担在无人驾驶技术中日益增加的高数据量和高计算量的责任。

目前，主要由ROS节点通信、以太网通信、串口通信及CAN总线通信构成的无人驾驶汽车传统数据传输网络暴露出许多缺点，如以TCP/IP协议体系架构为基础的信息网络在面对不断增加的复杂性、动态性和数据容量时还是变得越来越不适用，以串口，CAN总线基础的连通网络结构固定、传输容量有限、智能程度不够等。对于高速行驶的汽车来说，数据的传输处理效率不高，这将意味着乘客的生命财产安全正面临着威胁。

因此，如何提高数据传输处理效率，是目前亟待解决的问题。

发明内容

针对目前无人驾驶汽车传统的以TCP/IP协议体系架构为基础的信息网络存在的问题，本发明提供了一种基于软件定义的无人驾驶数据网络交互方法，可提升无人驾驶汽车数据传输处理效率。

本发明实施例提供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。

在一个实施例中，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。

在一个实施例中，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。

在一个实施例中，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：