[发明专利]一种基于高精地图和边缘计算的车辆协同通行优化方法

说明书

本发明涉及一种基于高精地图和边缘计算的车辆协同通行优化方法，步骤1：通过边缘计算单元离路口由远到近依次对每辆车进行协同规划；步骤2：通过协同算法获取协同方案，对该协同方案进行评价，判断是否会因为该协同方案导致其他交通问题，若否，则保存该协同方案；步骤3：对被规划车辆周围的车辆进行协同规划，结合被规划车辆的协同诉求，判断是否执行该协同方案，若是，则执行该协同方案，与现有技术相比，本发明具有提高自动驾驶车辆的通行效率等优点。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其是涉及一种基于高精地图和边缘计算的车辆协同通行优化方法。

背景技术

当前自动驾驶还在高速发展阶段，尚不完全明确高级别的自动驾驶导航方案是如何的。目前高德第三代车载系统将导航能力和高精地图能力深度融合，将导航由道路级升级为车道级，同时将自动驾驶系统感知到的动态信息及自动驾驶决策信息与车道级导航更精准匹配，驾驶者可以更加直观和实时地了解车辆驾驶状态。

如图1所示，按照目前的技术路线发展，高精度地图上的动态和静态信息来未来自动汽车会根据进行高精度的导航，即便是自动驾驶导航能够根据这四类信息做导航，由于自动驾驶所依赖的高精地图上所有的数据都是基于现实世界中已经发生的交通信息，缺乏未来必定会发生的交通信息，因此不可避免的会出现在某些特定情况下的通行效率问题。

如图2和图3所示，黄色车辆想直行，红色车辆是想左转，它们依据各自的高精地图导航系统进行驾驶，但由于缺乏协同机制，最后导致了红色车辆因为前车阻挡，导致无法顺利左转，通行效率降低。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于高精地图和边缘计算的车辆协同通行优化方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于高精地图和边缘计算的车辆协同通行优化方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：通过边缘计算单元对离路口由远到近的每辆车进行协同规划；

步骤2：通过协同算法获取协同方案，并对协同方案进行评价，判断是否会因为该协同方案导致其他交通问题，若否，则保存该协同方案；

步骤3：对被规划车辆周围的车辆进行协同规划，结合被规划车辆的协同诉求，判断是否执行该协同方案，若是，则执行该协同方案。

所述的边缘计算单元根据路口的车辆的导航信息、车辆数据以及灯态信息获取运动车辆最新路口导航信息，所述的路口的车辆包括静止车辆和运动车辆。

所述的静止车辆具体为已经停在路口的车辆，所述的运动车辆具体为正在附近行驶且即将到达路口的车辆，即该车辆的广播信息能被该路口接收到，且一定会经过该路口。

所述的导航信息包括车辆目前的位置、车辆目前所在车道、已知的即将发生的动作以及车辆经过该路口的行为。

所述的已知的即将发生的动作包括变道、加速和减速。

所述的车辆经过该路口的行为包括直行、左转和右转。

所述的车辆数据包括经纬度、海拔、车头方向角、车体尺寸、速度、三轴加速度和横摆角速度。

所述的步骤2中，对协同方案进行评价的评价标准具体为：

判断协同方案是否为了使得某一辆车能够顺利通行，对过多的车辆进行协同规划，进而导致路口同行效率下降，若是，则判断该协同方案不可行，且不同的实际道路情况采用的评价标准不同，具体包括：

1)通过协同规划将该车辆协同到直行右转车道上，以使得后方的左转车辆通过，若反而导致所有右转车辆不能通行，则判断该协同方案不可行；