[发明专利]应用于大型场景下的自动驾驶巡逻车的调度方法及系统

权利要求书

1.一种应用于大型场景下的自动驾驶巡逻车的调度方法，其特征在于，包括：

步骤1，根据实际场景的实际道路地图，建立场景路网图模型G，所述场景路网图模型G包括顶点和由两顶点之间的连接线段形成的边，顶点表示实际场景中的各个实际道路的交叉口，边表示实际场景中的各条实际道路，边的权重表示对应实际道路的长度；

步骤2，根据场景路网图模型G，确定实际场景所需车辆数量N；

步骤3，采用不同划分方法将实际场景划分成N个区域，再评估各划分结果，并依此选出最优划分结果；步骤3采用环路划分法和/或割边划分法；

所述环路划分法具体包括如下步骤：

步骤a1，遍历步骤1的场景路网图模型G的所有顶点，同时记录遍历过程中所经过的边；

步骤b1，判断场景路网图模型G中是否有步骤a1未记录的边，该边记为“回边”，若判定有回边，说明有环路存在，则进入步骤c1；

步骤c1，按照步骤a1的遍历方向，将其中一条回边的前一个顶点遍历到该回边的后一个顶点，即可得到一个环路；

按照步骤c1提供的方法，依次处理完毕步骤b1判定得到的其它回边，得到场景路网图模型G中所有的环路；

割边划分法具体包括如下步骤：

步骤a2，遍历步骤1的场景路网图模型G的所有顶点，同时记录遍历过程中所经过的边；

步骤b2，判断场景路网图模型G中是否有割边，若判定有割边，则进入步骤c2；

步骤c2，通过删除其中一条割边，将场景路网图模型G拆分成两个可能封闭区域；

按照步骤c2提供的方法，依次处理完毕步骤b2判定得到的其它割边，得到场景路网图模型G中其它可能封闭区域；

环路划分法和割边划分法相结合的划分方法具体包括如下步骤：

步骤a3，遍历步骤1的场景路网图模型G的所有顶点，同时记录遍历过程中所经过的边；

步骤b3，判断场景路网图模型G中是否有割边，若判定有割边，则进入步骤c3；

步骤c3，通过删除其中一条割边，将场景路网图模型G拆分成两个可能封闭区域，并在各划分结果的评估值差异较大的情形下，进入步骤d3；

步骤d3，判断步骤c3中评估值较大的区域中是否有回边，若判定有回边，则进入步骤e3；

步骤e3，按照步骤a3的遍历方向，将其中一条回边的前一个顶点遍历到该回边的后一个顶点，即可得到一个环路；

按照步骤e3提供的方法，依次处理完毕步骤d3判定得到的其它回边，得到评估值较大的区域中所有的环路；步骤4，根据划分好的区域，规划每一个区域内的车辆的行驶路线，步骤4具体包括：

在划分好的每个区域内，为巡逻车设置好初始点，并为每条边设置巡逻计数器，均初始化为0；巡逻车从初始点出发，每经过一条边，该边的计数器加1；当处于某一个顶点需要决定下一步去哪条边巡逻时，选择与该顶点相连的其余所有边中计数器值最小的那条边，若与该顶点相连的其余所有边中计数器值都相等，则选择所有边中上一次巡逻完成时间距离当前时间最长的一条边巡逻；上述过程中，如果某个巡逻车经过公共边之后，该巡逻车所在区域和相邻区域的对应边计数器都加1。

2.如权利要求1所述的应用于大型场景下的自动驾驶巡逻车的调度方法，其特征在于，步骤3中，通过式(4)计算得到的最小化每个所划区域内里程值的标准差值评估各划分结果：

式中，W_sum表示图场景路网图模型G的各边的权重之和，表示划分的第k个区域内的里程值，k＝1,2……N。

3.如权利要求1至2中任一项所述的应用于大型场景下的自动驾驶巡逻车的调度方法，其特征在于，步骤3中划分出的区域数量仍然无法等于步骤2中确定的所需车辆数量N，则根据划分出的区域数量，按照如下两种情形分别进而二次处理：

第一种情形：若区域数量大于N，则合并具有公共边的相邻区域，使划分后的区域数量达到N；

第二种情形：若区域数量小于N，则可对某些区域进行二次拆分，拆分方法具体包括：

检查区域内部是否存在回边，若存在，则表示该区域内部还有环路，并继续拆分出独立区域；若不存在，则表示该区域无法被继续拆分。