[发明专利]面向固定车辆编队场景的协同驾驶方法

说明书

本发明公开了一种面向固定车辆编队场景的协同驾驶方法，包括步骤如下：将固定车辆编队，编队为、、、…、，并标记为车队车首；获取目标车队中各自动驾驶车辆的位置，并按照步骤1中编队的顺序进行车辆先后编排；分别接收车队中各车辆采集到的路况信息；根据各车辆所采集到的路况信息，利用深度Q网络算法计算损失函数及寻找最优策略，并输出最优的驾驶指令；将除首车外的各辆车所采集到的车道路况信息分别与前一序号的自动驾驶车辆所采集到的车道路况信息进行比对。本发明方法能够提高不同行驶环境下车辆对环境及车道信息获取的准确度，通过数据比较判决的方法，来降低车队中单个自动驾驶车辆特殊情况下获得错误信息的概率。

技术领域

本发明涉及一种面向固定车辆编队场景的协同驾驶方法，属于车辆驾驶技术领域。

背景技术

随着汽车智能化技术的发展，智能汽车可以实现自动驾驶。在自动驾驶技术中，获知车辆行驶道路的车道信息(例如车道线位置、车与车道线的距离、车在车道中的位置等)将会给自动驾驶车辆带来极大的辅助，可以提高自动驾驶车辆的行驶安全性。由于自动驾驶车辆行驶环境复杂多变，自动驾驶车辆往往会安装多种传感器对周围环境进行感知，而定位服务和环境信息准确获取是多种传感器的主要目标。目前的定位服务主要采用RTK技术、IMU、激光雷达和视觉进行定位，但每一种定位方式都存在本身的局限性；例如RTK在有遮挡的情况下，定位精度只能达到分米级甚至是米级，完全无法满足自动驾驶的需要；激光雷达在恶劣天气条件下无法进行定位；视觉定位在昏暗的环境中定位效果很差，此时便可以用多辆车同时获取环境和位置信息协同行进来弥补。因此在获取车道信息时，首先通过不同传感器对车道信息进行感知，然后通过信息融合的方式，将不同传感器监测到的车道信息融合起来，提高多种环境场景下车量对环境信息获取的准确度。因此，如何保证车辆协同获取信息的准确性，是自动驾驶车辆安全行驶的重要保障。

发明内容

为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种面向固定车辆编队场景的协同驾驶方法，以解决现有技术中协同驾驶编队车辆对复杂环境判断力精确度不高的问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明的一种面向固定车辆编队场景的协同驾驶方法，包括步骤如下：

步骤1：将固定车辆编队，编队为S₁、S₂、S₃、…、S_n，并标记S₁为车队车首；

步骤2：获取目标车队中各自动驾驶车辆的位置，并按照步骤1中编队的顺序进行车辆先后编排；

步骤3：分别接收车队中各车辆采集到的路况信息；

步骤4：根据各车辆所采集到的路况信息，利用深度Q网络算法计算损失函数及寻找最优策略，并输出最优的驾驶指令；

步骤5：将除首车外的各辆车所采集到的车道路况信息分别与前一序号的自动驾驶车辆所采集到的车道路况信息进行比对，根据比对情况分别执行步骤6与步骤7；

步骤6：若车队中除S₁外的自动驾驶车辆S_x在非跟随前一自动驾驶车辆行驶的情况下与其后一自动驾驶车辆所采集的路况信息存在一定区别，则判定该路况为特殊路况；此时，将该自动驾驶车辆S_x定为车首，将S_x前n-x个自动驾驶车辆临时编出车队后，以S_x与其之后的自动驾驶车辆编为临时新车队，S_x为临时车首重新进行路况信息采集，重复以上步骤，并继续行驶；

步骤7：若车队中的车辆均处在跟随前一车辆的行驶状态，或者在非跟随状态所采集到的路况信息与前一车辆采集到的路况信息无区别，则非跟随车辆调整为跟随车辆S₁的车队中，跟随的车辆按照车队的车首的决策行驶。