园区物流车的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种园区物流车的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆。其中，该控制方法包括：获取园区物流车从初始出发地至目的地的初始全局行驶路径；获取初始全局行驶路径上的路径环境信息以及园区物流车的历史轨迹指标；基于路径环境信息和历史轨迹指标，预估园区物流车沿着初始全局行驶路径行驶时发生碰撞的概率值；基于概率值，调整园区物流车的行驶路径。本发明专利技术解决了相关技术中园区物流车在自主控制时，未考虑到周围环境，容易导致车辆碰撞的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
园区物流车的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆
本专利技术涉及车辆控制
，具体而言，涉及一种园区物流车的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆。
技术介绍
相关技术中，随着自动化控制技术的不断发展、成熟，在车辆控制方面，大量的园区无人车、货物无人车等无人驾驶车不断涌现，无人驾驶技术也是不断发展。但是当前的无人驾驶技术，一般是考虑如何应对城市道路上车辆较多的情况，实现无人驾驶车辆的安全驾驶，一般而言，城市道路设计较为规范，车辆行驶时有明确的方向和道路引导标识，因此，当前在控制城市道路的无人驾驶车辆行驶时，多是考虑车辆之间的碰撞问题，并不会考虑各类型园区内等特定环境下的车道变道、道路交叉信息，这种情况下，在控制园区物流车进行自主控制行驶时，虽然规划了行驶路径，但是没有考虑到路径上的环境信息，且没有考虑到园区内物流车交汇较多导致车辆拥挤的情况，很容易导致车辆在园区内行驶时，发生拥挤、碰撞，影响其他物流车的正常行驶。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种园区物流车的控制方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种园区物流车的控制方法，其特征在于，包括：/n获取园区物流车从初始出发地至目的地的初始全局行驶路径；/n获取所述初始全局行驶路径上的路径环境信息以及所述园区物流车的历史轨迹指标；/n基于所述路径环境信息和所述历史轨迹指标，预估所述园区物流车沿着所述初始全局行驶路径行驶时发生碰撞的概率值；/n基于所述概率值，调整所述园区物流车的行驶路径。/n

【技术特征摘要】
1.一种园区物流车的控制方法，其特征在于，包括：
获取园区物流车从初始出发地至目的地的初始全局行驶路径；
获取所述初始全局行驶路径上的路径环境信息以及所述园区物流车的历史轨迹指标；
基于所述路径环境信息和所述历史轨迹指标，预估所述园区物流车沿着所述初始全局行驶路径行驶时发生碰撞的概率值；
基于所述概率值，调整所述园区物流车的行驶路径。


2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，获取园区物流车从初始出发地至目的地的初始全局行驶路径的步骤，包括：
获取所述园区物流车的历史行驶轨迹和园区分块地图；
基于所述历史行驶轨迹和所述园区分块地图，分析所述园区物流车从初始出发地至目的地的多个转角交叉点；
评估所述园区物流车在每个所述转角交叉点的损伤值；
基于所述损伤值，筛选所述多个转角交叉点；
基于筛选后的多个所述转角交叉点和所述园区分块地图，确定所述初始全局行驶路径。


3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，评估所述园区物流车在每个所述转角交叉点的损伤值的步骤，包括：
确定所述园区物流车在每个所述转角交叉点的转弯角度和转弯方向；
基于所述转弯角度和所述转弯方向，评估所述园区物流车在每个所述转角交叉点的损伤值。


4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，获取所述初始全局行驶路径上的路径环境信息以及所述园区物流车的历史轨迹指标的步骤，包括：
接收园区车控平台传输的所述初始全局行驶路径上的路径环境信息，其中，所述路径环境信息包括：车道宽度、与车道沿距离、车道数量、行人密集度；
读取所述园区物流车在历史预设时间段内的历史轨迹指标，其中，所述历史轨迹指标包括：车辆行驶速度。


5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，基于所述路径环境信息和所述历史轨迹指标，预估所述园区物流车沿着所述初始全局行驶路径行驶时发生碰撞的概率值的步骤，包括：
基于所述路径环境信息和所述历史轨迹指标，分析所述园区物流车行驶时的轨迹特征参数，其中，轨迹特征参数包括：车道中心偏移距离和距离障碍物的最小距离值；
基于轨迹特征参数，预估所述园区物流车与其他物流车、障碍物发生碰撞的概率值。


6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，基于所述概率值，调整所述园区物流车的行驶路径的步骤，包括：
若概率值大于预设概率阈值，则控制所述园区物流车更...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋世用，白小平，陈敏，肖春辉，李宁，栾琳，李永业，赵红芳，
申请(专利权)人：银隆新能源股份有限公司，珠海广通汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44