[发明专利]一种基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法、设备及介质在审
申请号: | 202210541753.8 | 申请日: | 2022-05-19 |
公开(公告)号: | CN114924853A | 公开(公告)日: | 2022-08-19 |
发明(设计)人: | 郑飞州;陈政霖 | 申请(专利权)人: | 广州中平智能科技有限公司 |
主分类号: | G06F9/48 | 分类号: | G06F9/48;G06N3/00 |
代理公司: | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人: | 刘新年 |
地址: | 510000 广东省广州市南沙区丰泽东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 随机 蜂群 算法 自动 驾驶 调度 方法 设备 介质 | ||
1.一种基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法,其特征在于,包括:
各车辆在行驶过程中,均定期向车辆的前方发射元数据,并实时接收其他车辆发出的元数据;其中,所述元数据包括该车辆的唯一标识、该车辆的行驶状态、元数据发出时间和请求类型;其中,请求类型包括该车辆处于换道询问阶段或该车辆处于换道阶段;
当目标车辆接收到其他车辆发出的元数据时,反馈一个反馈数据;其中,反馈数据包括目标车辆的唯一标识、目标车辆的行驶状态、元数据接收时间、所接收元数据的信息;
目标车辆在发送了元数据后,持续接收反馈数据,并判断反馈数据是否包含目标车辆所发送元数据的信息;
如是,则根据该元数据和反馈数据,计算目标车辆与发出反馈数据的车辆之间的关联行驶信息;
目标车辆根据前方所有车辆的关联行驶信息,计算变道控制参数的最优解,并根据最优解控制目标车辆的行驶与变道。
2.根据权利要求1所述的一种基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法,其特征在于,所述该车辆的行驶状态包括该车辆的车道数;其中,所述车道数采用统一的交通规则对所行驶的车道进行编号。
3.根据权利要求2所述的一种基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法,其特征在于,所述该车辆的行驶状态还包括该车辆行驶速度和定位参数。
4.根据权利要求1所述的一种基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法,其特征在于,所述当目标车辆接收到其他车辆发出的元数据时,反馈一个反馈数据,具体为:
当目标车辆接收到其他车辆发出的元数据,且其请求类型是换道询问阶段时,判断该元数据对应的车辆是否与目标车辆处于同一车道;
如是,则反馈一个反馈数据;
否则,不反馈;
当目标车辆接收到其他车辆发出的元数据,且其请求类型是换道阶段时,反馈一个反馈数据。
5.根据权利要求1或4中任意一项所述的一种基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法,其特征在于,所述则根据该元数据和反馈数据,计算目标车辆与发出反馈数据的车辆之间的关联行驶信息,具体为:
根据元数据的发送时间、反馈数据中接收到元数据的时间、接收到反馈数据的时间,以及无线数据传输速度,计算目标车辆与发出反馈数据的车辆之间的第一距离;
根据第一距离,计算目标车辆在发出反馈数据的车辆所在车道行驶的时间下限;
输出第一距离、发出反馈数据的车辆所在车道和时间下限作为关联行驶信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法,其特征在于,所述目标车辆根据前方所有车辆的关联行驶信息,计算变道控制参数的最优解,并根据最优解控制目标车辆的行驶与变道,具体为:
目标车辆依据每一个关联行驶信息,计算目标车辆能在各车道上行驶的下限时间;
对所有的下限时间进行全局排序,经过舍弃最小值,并进行归一化,通过均匀随机算法进行抽样判断,最终获得对应的道为目标车辆需要变换的车道;
根据需要变换的车道控制目标车辆进行变道。
7.根据权利要求6所述的一种基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法,其特征在于,所述目标车辆根据前方所有车辆的关联行驶信息,计算变道控制参数的最优解,并根据最优解控制目标车辆的行驶与变道,还包括:
比较目标车辆在当前车道的下限时间是否低于阈值;
如是,则控制目标车辆开始变道。
8.一种终端设备,其特征在于,包括:处理器和存储装置,所述存储装置用于存储一个或多个程序;当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,所述处理器实现根据权利要求1至7中任意一项所述的基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的基于随机蜂群算法的自动驾驶调度方法。
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