结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶方法及系统技术方案

本说明书实施例公开了一种结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶方法，用于云端，云端包括地图数据和规划算法，方法包括：获取目标车辆的初始位置和目的地；根据初始位置和目的地，利用地图数据生成全局路径；根据全局路径上的道路环境信息，利用规划算法生成用于控制目标车辆行驶状态的控制指令；将控制指令发送给目标车辆。云端利用地图数据生成全局路径，再基于全局路径，利用规划算法生成控制指令，目标车辆可以只需根据控制指令便可完成自动驾驶，其不需要部署地图数据生成全局路径，也不需要部署传感器等设备采集道路环境信息，更不需要部署计算处理平台或算法等生成控制指令，极大地降低了车辆的工业成本。极大地降低了车辆的工业成本。极大地降低了车辆的工业成本。

【技术实现步骤摘要】
结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶方法及系统


[0001]本申请涉及网联自动驾驶
，尤其涉及一种结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶方法及系统。

技术介绍

[0002]车联网是汽车、电子、信息通信、交通以及交通管理等行业深度融合的新型产业形态。其中的自动驾驶是车联网发展的核心应用，也是车联网部署和发展的核心服务。网联自动驾驶可以增强车辆的自动驾驶功能，实现“智能汽车”与“智能道路”的融合。
[0003]现有的智能自动驾驶中，需要使用传感器感知周边环境，也就是感知道路环境信息，根据道路环境信息以及车辆的目的地计算车辆预计的行驶状态。这样的计算主要承载在多核异构分布的计算处理平台上，为了得到最佳的行驶状态，对算力上的要求很大，使得计算处理平台的功耗很大，而计算处理平台又部署在车辆上，因此对车辆的硬件提出了很高的要求。
[0004]另外，车辆为了完成起点到目的地的自动驾驶，还需要将高精度地图存储在车辆软件上。而高精度地图数量庞大且需经常更新，因此对车辆的存储空间也提出了很高的要求。

技术实现思路

[0005]本说明书实施例提供一种结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶方法，以降低车辆的工业成本。
[0006]为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
[0007]一种结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶方法，用于云端，所述云端包括地图数据和规划算法，所述网联自动驾驶方法包括：
[0008]获取目标车辆的初始位置和目的地；
[0009]根据所述初始位置和所述目的地，利用所述地图数据生成全局路径；所述全局路径用于表示所述目标车辆从所述初始位置行驶到所述目的地的路径；
[0010]根据所述全局路径上的道路环境信息，利用所述规划算法生成用于控制所述目标车辆行驶状态的控制指令；所述行驶状态包括行驶速度和行驶方向；
[0011]将所述控制指令发送给所述目标车辆。
[0012]可选地，所述规划算法包括用于生成所述全局路径的全局路径规划算法和用于生成所述控制指令的控制指令规划算法；所述全局路径规划算法部署在所述云端的第一进程，所述控制指令规划算法部署在所述云端的第二进程。
[0013]可选地，所述第一进程包括交通状况统计线程和全局路径生成线程；
[0014]所述交通状况统计线程用于统计所述地图数据上道路的交通状况信息；
[0015]所述全局路径生成线程用于根据所述交通状况信息，基于所述全局路径规划算法，生成所述目标车辆的全局路径。
[0016]可选地，所述第二进程包括至少一个控制指令规划线程，当目标车辆为多辆车辆时，一个控制指令规划线程用于根据所述控制指令规划算法，生成控制一个目标车辆行驶状态的控制指令。
[0017]可选地，本说明书实施例中提供的方法，还包括：
[0018]基于所述交通状况信息更新所述全局路径。
[0019]可选地，本说明书实施例中提供的方法，还包括：
[0020]根据所述全局路径中包含的道路路口的数量，将所述全局路径规划为多个行驶路段；
[0021]所述根据所述全局路径上的道路环境信息，生成用于控制所述目标车辆行驶状态的控制指令，具体包括：
[0022]针对所述多个行驶路段中的任一行驶路段，根据所述任一行驶路段上的道路环境信息，生成用于控制所述目标车辆行驶状态的控制指令。
[0023]可选地，所述云端基于车云网关与所述目标车辆交互。
[0024]可选地，所述道路环境信息包括由路侧感知设备采集的信息，所述道路环境信息包括交通参与者的位置、速度和运动方向中的至少一种信息。
[0025]本说明书实施例提供的一种结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶方法，用于目标车辆，包括：
[0026]将所述目标车辆的初始位置和目的地发送给云端，以便所述云端根据所述初始位置和所述目的地，利用地图数据生成全局路径；以及所述云端根据所述全局路径上的道路环境信息，利用规划算法生成用于控制所述目标车辆行驶状态的控制指令；所述云端包括所述地图数据和所述规划算法；
[0027]获取云端发送的用于控制目标车辆行驶状态的控制指令，所述行驶状态包括行驶速度和行驶方向；
[0028]执行所述控制指令。
[0029]本说明书实施例提供的一种结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶系统，所述系统包括车云网关、部署于云端的第一进程、第二进程以及共享内存，所述共享内存内存储有地图数据，所述系统包括：
[0030]所述车云网关将目标车辆的目标车辆状态和目的地，发送给所述第一进程和所述第二进程；所述目标车辆状态包括所述目标车辆的初始位置；
[0031]所述第一进程用于根据所述初始位置和所述目的地，利用所述地图数据生成全局路径；
[0032]所述第二进程用于根据所述目标车辆状态以及所述全局路径上的道路环境信息，生成用于控制所述目标车辆行驶状态的控制指令；
[0033]所述云端通过车云网关将所述控制指令发送给所述目标车辆。
[0034]本说明书公开的实施例实现了以下有益效果：云端包括地图数据和规划算法，云端利用地图数据，基于目标车辆的初始位置和目的地，生成全局路径，再基于全局路径上的道路环境信息，利用规划算法，生成控制目标车辆行驶状态的控制指令。目标车辆只需根据控制指令便可完成自动驾驶，目标车辆不需要部署地图数据生成全局路径，也不需要部署传感器等设备采集道路环境信息，更不需要部署计算处理平台或算法等生成控制指令，极
大地降低了车辆的工业成本。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本说明书实施例提供的结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶方法流程图；
[0037]图2为本说明书实施例提供的云端的第一进程的架构图；
[0038]图3为本说明书实施例提供的云端的第二进程的架构图；
[0039]图4为本说明书实施例提供的将全局路径规划为多个行驶路段的示意图；
[0040]图5为本说明书实施例提供的目标车辆的运动轨迹示意图；
[0041]图6为本说明书实施例提供的结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶系统示意图。
具体实施方式
[0042]为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书一个或多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合路径规划和行驶状态规划的网联自动驾驶方法，其特征在于，用于云端，所述云端包括地图数据和规划算法，所述网联自动驾驶方法包括：获取目标车辆的初始位置和目的地；根据所述初始位置和所述目的地，利用所述地图数据生成全局路径；所述全局路径用于表示所述目标车辆从所述初始位置行驶到所述目的地的路径；根据所述全局路径上的道路环境信息，利用所述规划算法生成用于控制所述目标车辆行驶状态的控制指令；所述行驶状态包括行驶速度和行驶方向；将所述控制指令发送给所述目标车辆。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述规划算法包括用于生成所述全局路径的全局路径规划算法和用于生成所述控制指令的控制指令规划算法；所述全局路径规划算法部署在所述云端的第一进程，所述控制指令规划算法部署在所述云端的第二进程。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一进程包括交通状况统计线程和全局路径生成线程；所述交通状况统计线程用于统计所述地图数据上道路的交通状况信息；所述全局路径生成线程用于根据所述交通状况信息，基于所述全局路径规划算法，生成所述目标车辆的全局路径。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第二进程包括至少一个控制指令规划线程，当目标车辆为多辆车辆时，一个控制指令规划线程用于根据所述控制指令规划算法，生成控制一个目标车辆行驶状态的控制指令。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：基于所述交通状况信息更新所述全局路径。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述全局路径中包含的道路路口的数量，将所述全局路径规划为多个行驶路段；所述根据所述全局路径上的道路环境信息，生成用于控制所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓晨，阿拉坦套力古拉，杨轩，
申请(专利权)人：云控智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：