面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统及预解析方法技术方案

本发明专利技术面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统及预解析方法，所述系统包括CAN通讯信号接收模块、信号解析处理模块、状态监视与故障管理模块和CAN通讯信号发送模块。所述方法包括解析工作输入信号的前期准备；根据车辆当前位置的定位信息，通过插值的方式去查询高精度地图数据包，解析当前道路信息；根据车辆当前位置的定位信息，通过插值的方式去查询高精度地图数据包，解析前方道路信息；根据解析得到的当前道路信息和前方道路信息约束车辆速度；智能车辆状态监视与故障管理；提取并输出解析数据及速度约束。本发明专利技术不仅实现了稳、准、快的地图数据解析，并且提前预测前方一定区域内的各种静态道路信号，实现速度规划安全、节能。

High precision map information pre analysis system and pre analysis method for intelligent vehicle speed energy saving planning

The high-precision map information pre analysis system and pre analysis method for intelligent vehicle speed energy-saving planning of the invention include can communication signal receiving module, signal analysis processing module, status monitoring and fault management module and can communication signal sending module. The method includes the preparation of analyzing the input signal of the work; according to the positioning information of the vehicle's current position, query the high-precision map data package by interpolation, and analyze the current road information; according to the positioning information of the vehicle's current position, query the high-precision map data package by interpolation, and analyze the road information ahead; according to the current road information obtained by analysis Information of interest and road ahead constrains vehicle speed; intelligent vehicle state monitoring and fault management; extract and output analytical data and speed constraints. The invention not only realizes stable, accurate and fast map data analysis, but also predicts various static road signals in a certain area ahead in advance, realizing speed planning safety and energy saving.

【技术实现步骤摘要】
面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统及预解析方法
本专利技术属于智能车辆控制
，具体涉及面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统及预解析方法。
技术介绍
随着汽车电子、互联网、信息科技等技术水平的不断提升，汽车正在向“电动化”、“网联化”、“智能化”、“共享化”这“新四化”方向发展，新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，智能网联汽车已成为汽车技术发展的大势。在这样的发展背景下，美国、德国、日本等汽车强国，争相进行智能网联汽车的研究，并取得可喜成果，我国作为一个汽车大国也进行相应的研究，在探索的过程中不断完善，智能网联汽车必定成为汽车未来的发展重点。汽车智能化是指基于通信互联，使汽车具有环境感知、决策和控制运动能力，融合各种信号以最终实现汽车自动驾驶的目标。而在智能车的环境当中，车辆位置、路线及道路静态信息等信息在智能车的控制决策中有着举足轻重的地位。目前，车辆位置、路线及道路静态信息等信号主要通过全球定位模块(GPS)与高精度地图获取。高精度地图重要性日益凸显,已成为实现无人驾驶和智能交通不可或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：/n所述系统包括CAN通讯信号接收模块、信号解析处理模块、状态监视与故障管理模块和CAN通讯信号发送模块；/n所述CAN通讯信号接收模块用于将高精度地图解析所需要的信号从汽车CAN总线输入到信号解析处理模块中；/n所述信号解析处理模块用于解析当前位置的静态道路信息，并预测前方预测域内的静态道路信息，进而得出当前位置的最大允许车速；/n所述状态监视与故障管理模块用于时刻监视信号解析处理模块中的解析过程及结果是否出现错误，并对错误进行纠正管理；/n所述CAN通讯信号发送模块用于将信号解析处理模块解析并提取出来的信号输出到汽车CAN...

【技术特征摘要】
1.面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
所述系统包括CAN通讯信号接收模块、信号解析处理模块、状态监视与故障管理模块和CAN通讯信号发送模块；
所述CAN通讯信号接收模块用于将高精度地图解析所需要的信号从汽车CAN总线输入到信号解析处理模块中；
所述信号解析处理模块用于解析当前位置的静态道路信息，并预测前方预测域内的静态道路信息，进而得出当前位置的最大允许车速；
所述状态监视与故障管理模块用于时刻监视信号解析处理模块中的解析过程及结果是否出现错误，并对错误进行纠正管理；
所述CAN通讯信号发送模块用于将信号解析处理模块解析并提取出来的信号输出到汽车CAN总线。


2.如权利要求1所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
所述信号解析处理模块由当前道路信息解析单元、前方道路信息预测单元、速度约束单元和信号提取单元组成；
所述当前道路信息解析单元用于接收述CAN通讯信号接收模块发来的信号，并将当前位置的道路坡度、曲率、限速和交通场景的初值数据信息解析成较准确的坡度、曲率、限速和交通场景信息；
所述前方道路信息预测单元用于接收述CAN通讯信号接收模块发来的信号，并预测前方预测域内的道路静态信息；
所述速度约束单元用于获得当前及预测域内的坡度、曲率、限速和交通场景信息对应的车辆允许最高车速，或根据当前及预测域内的坡度、曲率、限速和交通场景信息规划出一系列车速状态量；
所述信号提取单元用于将从当前道路信息解析单元、前方道路信息预测单元和速度约束单元获得的关键信号筛选出来并发送至所述CAN通讯信号发送模块。


3.如权利要求1所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
所述状态监视与故障管理模块包括状态监视单元和故障管理单元，所述状态监视单元用于时刻监视地图数据包解析过程及结果中的各种信号是否在允许变化范围内变化，验证解析工作流程是否井然有序，解析结果状态是否正确无误，若出现错误，则通过所述故障管理单元对相应的故障事故采取操作管理措施，完成错误纠正管理工作。


4.如权利要求2所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
通过CAN通讯信号接收模块从汽车CAN总线输入的高精度地图解析所需的信号包括：轮速传感器所测得的“车速”信号，表示车辆位置的“当前位置初值”信号，能够初始化所选路径的“路径清除指令”信号，表示当前时刻车辆位置信息插值地图数据包所得具体地图数据的可信度的“地图可信度”信号，以及包括“坡度点位置初值”和“坡度初值”、“曲率点位置初值”和“曲率初值”、“限速点位置初值”和“限速初值”，以及“交通场景位置初值”和“交通场景初值”在内的道路静态信息；
所述当前道路信息解析单元中获得的信息包括：“坡度点位置值”、“坡度值”和“当前坡度值”，“曲率点位置值”、“曲率值”和“当前曲率值”，“限速点位置值”、“限速值”和“当前限速值”，“交通场景点位置值”、“交通场景类型”和“当前交通场景类型”，以及“当前位置值”、“地图有效性”和“GPS信号有效性”；
所述前方道路信息预测单元中获得的信息包括：“预测域坡度点位置值”和“预测域坡度值”信号、“预测域曲率点位置值”和“预测域曲率值”信号、“预测域限速点位置值”和“预测域限速值”信号，以及“预测域交通场景点位置值”和“预测域交通场景类型”；
所述速度约束单元中获得并向外输出信号为“当前允许最大车速”；
所述信号提取单元中筛选的关键信号包括：“地图有效性”、“当前位置值”、“当前坡度值”、“当前曲率值”、“当前限速值”、“当前交通场景类型”、“当前允许最大速度”、以及“预测域坡度点位置值”和“预测域坡度值”。


5.如权利要求1或3所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
所述状态监视与故障管理模块所监视的信号解析处理模块中解析过程及结果是否出现的错误包括：当前位置信号小于等于上一时刻的位置信号，坡度、曲率或限速的位置值不是累计而逐渐递增的，坡度、曲率或限速的具体值出现较大的阶跃变化以及GPS信号精度极差；
所述状态监视与故障管理模块的错误纠正管理方式为：初始化或顺延上一次正常状态下的相应值。


6.如权利要求1所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统的解析方法：
所述预解析方法具体如下：
S1：解析工作输入信号的前期准备；
本步骤中，将获得车辆当前位置的定位信息及其他高精度地图解析所需要的信号通过CAN通讯信号接收模块从汽车CAN总线输入到信号解析处理模块中；
S2：根据车辆当前位置的定位信息，通过插值的方式去查询高精度地图数据包，解析当前道路信息；
本步骤中，在信号解析处理模块的当前道路信息解析单元中通过当前位置、当前坡度、当前曲率、当前限速以及当前交通场景相应的解析算法解析对应的当前位置、当前坡度、当前曲率、当前限速以及当前交通场景信息；
S3：根据车辆当前位置的定位信息，通过插值的方式去查询高精度地图数据包，解析前方道路信息；
本步骤中，在信号解析处理模块的前方道路信息解析单元中通过前方坡度、前方曲率、前方限速以及前方交通场景相应的解析算法解析对应的前方坡度、前方曲率、前方限速以及前方交通场景信息；
S4：根据解析得到的当前道路信息和前方道路信息约束车辆速度；
本步骤中，在信号解析处理模块的速度单元中通过根据前方曲率、前方限速和前方交通场景信息约束车辆速度的解析算法获得相应的带预测的弯道限速、带预测的道路限速和带预测的场景限速信息；
S5：智能车辆状态监视与故障管理；
本步骤中，在车辆状态监视与故障管理模块中进行包括地图有效性信息的处理和地图有效性的逻辑判断过程在内的地图有效性的解析过程，获得地图有效性信息；
S6：提取并输出解析数据及速度约束。
本步骤中，通过信号解析处理模块的速度约束单元将步骤S4中获得的“带预测的弯道限速”、“带预测的道路限速”和“带预测的场景限速”取最小值，作为“当前允许的最大速度”，并通过信号提取单元将步骤S2中解析得到的“当前位置”、“当前坡度”、“当前曲率”、“当前限速”和“当前交通场景类型”，步骤S3中解析得到的“预测域坡度点位置值”和“预测域坡度值”,本步骤得到的“当前允许的最大速度”，以及步骤S5中解析得到的“地图有效性”信息提取出来，并将上述提取出来的信号通过CAN通讯信号发送模块发送到CAN总线。


7.如权利要求6所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统的解析方法，其特征在于：
所述步骤S2中，解析当前位置、当前坡度、当前曲率、当前限速以及当前交通场景信息的具体过程如下：
一、解析当前位置信息：
所述当前位置的解析过程中，输入信号为“当前位置初值”u1和“路径清除指令”u3；输出信号为“当前位置值”；
当前位置的解析算法具体过程为：首先判断“当前位置初值”u1是否不等于0且“当前位置初值”u1不等于上一时刻的“当前位置初值”u2，若条件不成立，表示地图数据出现异常，信号需要重新初始化，参数Pos＝0；如果条件成立，则地图数据无异常，则继续进行判断“路径清除指令”u3是否与上一时刻的“路径清除指令”u4存在上升沿阶跃变化，若存在上升沿阶跃变化，即完成了路径清除并初始化了路径，则参数Pos＝0；若“路径清除指令”无阶跃发生，则参数Pos＝u1；最终将参数Pos赋值给“当前位置值”信号；
二、解析当前坡度信息：
所述当前坡度的解析过程中，输入信号为“坡度点位置初值”u1、“路径清除指令”u3、“坡度初值”u5以及“当前位置值”u6，输出信号为“当前坡度值”；
当前坡度的解析算法具体过程为：首先判断“坡度点位置初值”u1是否不等于0且“坡度点位置初值”u1不等于上一时刻的“坡度点位置初值”值u2，若条件不成立，表示地图数据出现异常，信号需要重新初始化，参数Pos＝0；如果条件成立，则地图数据无异常，则继续进行判断“路径清除指令”u3是否与上一时刻的“路径清除指令”u4存在上升沿阶跃变化，若“路径清除指令”存在上升沿阶跃变化，即完成了路径清除并初始化了路径，参数Pos＝0、value＝0；若“路径清除指令”无阶跃发生，则参数Pos＝u1、value＝u5；然后将参数Pos赋值给“坡度点位置值”信号，其代表地图标记的坡度点距离路径起点的距离信息，将参数value赋值给“坡度值”信号，其代表地图标记的坡度点的具体坡度值信息；接着继续将“坡度点位置值”信号定义为u7，将“坡度值”信号定义为u8，计算u7的最小值和u7的最大值，组成区间[min(u7)max(u7)]，然后判断u8是否属于计算的区间[min(u7)max(u7)]，如果u8不属于计算的区间[min(u7)max(u7)]并且u8小于min(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成min(u7)；如果u8大于max(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成max(u7)；然后采用线性插值的方式查询高精度地图数据包，通过“当前位置值”u6插值“坡度点位置值”u7得到参数Pos，继续通过插值得到的参数Pos查表“坡度值”u8得到参数Value；最后将参数Value赋值给“当前坡度值”信号；
三、解析当前曲率信息：
所述当前曲率的解析过程中，输入信号为“曲率点位置初值”u1、“路径清除指令”u3、“曲率初值”u5、“当前位置值”u6，输出信号为“当前曲率值”信号；
当前曲率的解析算法具体过程为：首先判断“曲率点位置初值”u1是否不等于0且“曲率点位置初值”u1不等于上一时刻的“曲率点位置初值”u2值，若条件不成立，表示地图数据出现异常，信号需要重新初始化，参数Pos＝0；如果条件成立，则地图数据无异常，则继续进行判断“路径清除指令”u3是否与上一时刻的“路径清除指令”u4存在上升沿阶跃变化，若“路径清除指令”存在上升沿阶跃变化，即完成了路径清除并初始化了路径，参数Pos＝0、value＝0；若“路径清除指令”无阶跃发生，则参数Pos＝u1、value＝u5；然后将参数Pos赋值给“曲率点位置值”信号，其代表地图标记的曲率点距离路径起点的距离信息，将参数value赋值给“曲率值”信号，其代表地图标记的曲率点的具体曲率值信息；接着继续将“曲率点位置值”信号定义为u7，将“曲率值”信号定义为u8，计算u7的最小值和u7的最大值，组成区间[min(u7)max(u7)]，然后判断u8是否属于计算的区间[min(u7)max(u7)]，如果u8不属于计算的区间[min(u7)max(u7)]并且u8小于min(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成min(u7)；如果u8大于max(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成max(u7)；然后采用线性插值的方式查询高精度地图数据包，通过“当前位置值”u6插值“曲率点位置值”u7得到参数Pos，继续通过插值得到的参数Pos查表“曲率值”u8得到参数Value；最后将参数Value赋值给“当前曲率值”信号；
四、解析当前限速信息：
所述当前限速的解析过程中，输入信号为“限速点位置初值”u1、“路径清除指令”u3、“限速初值”u5、“当前位置值”u6，输出信号为“当前限速值”信号；
当前限速的解析算法具体过程为：首先判断“限速点位置初值”u1是否不等于0且“限速点位置初值”u1不等于上一时刻的“限速点位置初值”u2值，若条件不成立，表示地图数据出现异常，信号需要重新初始化，参数Pos＝0；如果条件成立，则地图数据无异常，则继续进行判断“路径清除指令”u3是否与上一时刻的“路径清除指令”u4存在上升沿阶跃变化，其中，通过上升沿阶跃信号触发器是否被触发进行判断，若“路径清除指令”存在上升沿阶跃变化，即完成了路径清除并初始化了路径，参数Pos＝0、value＝0；若“路径清除指令”无阶跃发生，则参数Pos＝u1、value＝u5；然后将参数Pos赋值给“限速点位置值”信号，其代表地图标记的限速点距离路径起点的距离信息，将参数value赋值给“限速值”信号，其代表地图标记的限速点的具体限速值信息；接着继续将“限速点位置值”信号定义为u7，将“限速值”信号定义为u8，计算u7的最小值和u7的最大值，组成区间[min(u7)max(u7)]，然后判断u8是否属于计算的区间[min(u7)max(u7)]，如果u8不属于计算的区间[min(u7)max(u7)]并且u8小于min(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成min(u7)；如果u8大于max(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成max(u7)；然后采用线性插值的方式查询高精度地图数据包，通过“当前位置值”u6插值“限速点位置值”u7得到参数Pos，继续通过插值得到的参数Pos查表“限速值”u8得到参数Value，进一步将Value参数转化成单位为...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙呈祥，闫勇军，汪介瑜，董世营，高炳钊，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22