数字孪生赋能的无人驾驶车辆事故后维修方法技术

本发明专利技术公开一种数字孪生赋能的无人驾驶车辆事故后维修方法，主要解决现有技术对车辆事故处理率低的问题。其实现方案为：构建数字孪生网络下的任务模型和网络模型；发布每个维修提供商的维修信息；确立无人驾驶车辆在t时刻发生事故后的维修响应策略；确定各无人驾驶车辆在每个网络边缘设备处的维修策略；确定各网络边缘设备对无人驾驶车辆的报价；完成网络边缘设备与无人驾驶车辆之间的匹配；根据VCG定价机制确定无人驾驶车辆应支付的维修价格；维修完成后支付价格。本发明专利技术有效解决事故车辆与维修提供商之间的双向选择问题，提高车辆事故处理率及维修提供商的平均收益以及平均社会福利，可用于城市交通系统中对无人驾驶车辆出事故后的维修处理。出事故后的维修处理。出事故后的维修处理。

【技术实现步骤摘要】
数字孪生赋能的无人驾驶车辆事故后维修方法


[0001]本专利技术属于车联网
，特别涉及一种无人驾驶车辆事故后维修方法，可用于智能交通系统。

技术介绍

[0002]作为智能交通系统的重要组成部分，无人驾驶车辆通常集成了环境感知单元、计算单元及运动控制单元，不仅可以自主做出安全且精确的驾驶决策，还可以利用富裕的车载计算资源向资源匮乏的无人驾驶车辆出售计算资源，从而提升交通安全和效率，但是由智能算法控制的无人驾驶车辆在复杂多变的交通中可能会由于硬件设备或识别算法存在问题而导致事故。
[0003]传统的事故处理机制一方面可以利用先进的传感器网络、图像分析模型等技术对事故进行预防和预测，通过对道路场景进行实时感知并识别出可能发生事故的危险因素，从而使车辆能够进行有效的响应决策；另一方面可以借助先进的通信技术对事故后进行处理，通过快速识别出事故位置与规模并及时响应处理，从而降低无人驾驶车辆事故对周围环境的影响。然而，传统的事故处理机制缺乏对事故发生时无人驾驶车辆的影响程度以及事故后无人驾驶车辆在网络中的收益情况进行考虑，无法使无人驾驶车辆得到高效的维修服务。另外，数字孪生技术可以有效减少在无人驾驶车辆和维修服务商之间频繁的信息交互导致的通信资源浪费，因此，在数字孪生网络中，无人驾驶车辆如何综合考虑事故对车辆的影响程度和收益情况来选择最优的事故响应方案以及维修提供商如何选择一组无人驾驶车辆进行维修服务的双向选择问题成为了一个关键挑战。
[0004]申请公布号为CN110047170A的专利文献公开了一种“自动驾驶专用车道上应急管理和道路救援的方法”，其为应急管理和道路救援方法提供了路由辅助、应急程度智能判断、应急救援流程设计、无人驾驶车辆和事故应急车辆控制等功能。无人驾驶车辆事故包括车辆故障和交通事故。应急车辆包括故障货车和警车。对于重大事故、人员帮助、系统确定的紧急情况，派驻警车。当出现任何事故时，故障车辆将由联网自动驾驶汽车高速公路CAVH系统发送。针对不同的道路和交通条件，系统可以提供不同的管理和救援方法，即实现以下一个或多个功能类别。其包括感知、交通行为预测与管理、规划与决策、车辆控制。管理系统由道路基础设施、实时有线和/或无线通信、供电网络以及网络安全和安保服务提供支持。该方法虽然可有效地为事故车辆提供可靠的帮助，但仍存在以下不足：
[0005]一是该方法针对大规模的事故车辆维修会带来较高的服务延迟，从而使服务提供商无法高效地为事故车辆提供服务；
[0006]二是该方法由于只考虑了对事故车辆进行后续的救援处理，而没有考虑事故发生对无人驾驶车辆性能的影响以及无人驾驶车辆与服务提供商之间的交互选择问题，因而会导致无人驾驶车辆计算资源的浪费和车辆事故处理率低下。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种数字孪生赋能的无人驾驶车辆事故后维修方法，以减小大规模事故车辆的服务延迟，充分利用事故后无人驾驶车辆的可用计算资源，为无人驾驶车辆确定最佳的事故响应策略，实现无人驾驶车辆和服务提供商之间的双向选择决策，提高事故车辆的处理率和社会福利。
[0008]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案包括如下步骤：
[0009](1)构建数字孪生网络下的任务模型和网络模型：
[0010](1a)构建包括N个计算任务的任务集合；
[0011](1b)构建包括I个无人驾驶车辆i，J个蜂窝基站j，I个无人驾驶车辆数字孪生体i'和J个蜂窝基站数字孪生体j'的数字孪生网络系统；
[0012](2)每个蜂窝基站的数字孪生体j'在数字孪生网络中发布自己所代理的服务提供商商除单位时间维修成本P
j
外的维修信息；
[0013](3)确立无人驾驶车辆在t时刻发生事故后的维修响应策略：
[0014](3a)根据t时刻无人驾驶车辆发生事故后的事故影响程度，计算事故后无人驾驶车辆i的行驶速度s
i
、可用计算资源a
i
、维修时间及无人驾驶车辆i的维修预算P
ir
；
[0015](3b)计算无人驾驶车辆i可以选择进入维修市场的截止时间t
i,max
；
[0016](3c)根据a
i
的取值计算无人驾驶车辆i在时刻的损失成本
[0017](3d)根据损失成本计算无人驾驶车辆i在时刻的维修出价
[0018](3e)计算无人驾驶车辆i在[t,t
i,max
]时间段内进入事故处理市场的最佳时间和维修出价
[0019](4)确定各无人驾驶车辆在每个蜂窝基站处的维修策略及各蜂窝基站对无人驾驶车辆的报价：
[0020](4a)计算无人驾驶车辆i选择蜂窝基站j代理的服务提供商进行维修的开始时间和结束时间
[0021](4b)计算无人驾驶车辆i对蜂窝基站j的维修出价P
i,j
：
[0022](4c)每个蜂窝基站根据无人驾驶车辆决定好的维修策略，计算蜂窝基站j对无人驾驶车辆i的维修报价P
j,i
；
[0023](5)完成蜂窝基站与无人驾驶车辆之间的匹配：
[0024](5a)每个无人驾驶车辆数字孪生体i'选定可接受的蜂窝基站集合：
[0025]J
i
＝{j:j∈J,P
i,j
‑
P
j,i
≥0}，基于P
i,j
‑
P
j,i
的降序生成蜂窝基站的偏好列表L(J
i
)；
[0026](5b)每个蜂窝基站数字孪生体j'选定可接受的车辆集合：
[0027]V
i
＝{i:i∈I,P
i,j
‑
P
j,i
≥0}，基于P
i,j
‑
P
j,i
的降序，生成车辆的偏好列表L(V
i
)；
[0028](5c)每个无人驾驶车辆数字孪生体i'向偏好列表L(J
i
)最靠前的蜂窝基站发送维修申请；
[0029](5d)蜂窝基站数字孪生体j'综合考虑其发送维修申请的车辆集合和其匹配到的车辆集合重新生成新的匹配维修车辆集合且匹配不成功的车辆重新发送维修
申请；
[0030](5e)重复(5c)
‑
(5d)，直到未匹配到无人驾驶车辆的偏好列表被耗空时，结束匹配，得到无人驾驶车辆与蜂窝基站匹配对集合
[0031](6)利用维克瑞
‑
克拉克
‑
格罗夫斯VCG定价机制确定无人驾驶车辆应支付的维修价格：
[0032](6a)根据匹配对集合分别计算无人驾驶车辆i选择蜂窝基站j带来的总社会福利U，及无人驾驶车辆i不在时网络中车辆与蜂窝基站匹配带来的总社会福利U
‑
i
：
[0033本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数字孪生赋能的无人驾驶车辆事故后维修方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)构建数字孪生网络下的任务模型和网络模型：(1a)构建包括N个计算任务的任务集合；(1b)构建包括I个无人驾驶车辆i，J个蜂窝基站j，I个无人驾驶车辆数字孪生体i'和J个蜂窝基站数字孪生体j'的数字孪生网络系统；(2)每个蜂窝基站的数字孪生体j'在数字孪生网络中发布自己所代理的服务提供商除单位时间维修成本P
j
外的维修信息；(3)确立无人驾驶车辆在t时刻发生事故后的维修响应策略：(3a)根据t时刻无人驾驶车辆发生事故后的事故影响程度，计算事故后无人驾驶车辆i的行驶速度s
i
、可用计算资源a
i
、维修时间及无人驾驶车辆i的维修预算P
ir
；(3b)计算无人驾驶车辆i可以选择进入维修市场的截止时间t
i,max
；(3c)根据a
i
的取值计算无人驾驶车辆i在时刻的损失成本(3d)根据损失成本计算无人驾驶车辆i在时刻的维修出价(3e)计算无人驾驶车辆i在[t,t
i,max
]时间段内进入事故处理市场的最佳时间和维修出价(4)确定各无人驾驶车辆在每个蜂窝基站处的维修策略及各蜂窝基站对无人驾驶车辆的报价：(4a)计算无人驾驶车辆i选择蜂窝基站j代理的服务提供商进行维修的开始时间和结束时间(4b)计算无人驾驶车辆i对蜂窝基站j的维修出价P
i,j
：(4c)每个蜂窝基站根据无人驾驶车辆决定好的维修策略，计算蜂窝基站j对无人驾驶车辆i的维修报价P
j,i
；(5)完成蜂窝基站与无人驾驶车辆之间的匹配：(5a)每个无人驾驶车辆数字孪生体i'选定可接受的蜂窝基站集合：J
i
＝{j:j∈J,P
i,j
‑
P
j,i
≥0}，基于P
i,j
‑
P
j,i
的降序生成蜂窝基站的偏好列表L(J
i
)；(5b)每个蜂窝基站数字孪生体j'选定可接受的车辆集合：V
i
＝{i:i∈I,P
i,j
‑
P
j,i
≥0}，基于P
i,j
‑
P
j,i
的降序，生成车辆的偏好列表L(V
i
)；(5c)每个无人驾驶车辆数字孪生体i'向偏好列表L(J
i
)最靠前的蜂窝基站发送维修申请；(5d)蜂窝基站数字孪生体j'综合考虑其发送维修申请的车辆集合和其匹配到的车辆集合重新生成新的匹配维修车辆集合且匹配不成功的车辆重新发送维修申请；(5e)重复(5c)
‑
(5d)，直到未匹配到无人驾驶车辆的偏好列表被耗空时，结束匹配，得到无人驾驶车辆与蜂窝基站匹配对集合(6)利用维克瑞
‑
克拉克
‑
格罗夫斯VCG定价机制确定无人驾驶车辆应支付的维修价格：(6a)根据匹配对集合分别计算无人驾驶车辆i选择蜂窝基站j带来的总社会福利U，及无人驾驶车辆i不在时网络中车辆与蜂窝基站匹配带来的总社会福利U
‑
i
：
其中，表示中除去包括无人驾驶车辆i匹配对的集合；(i^,j^)表示中无人驾驶车辆与蜂窝基站的一组匹配对；P
i^,j^
表示无人驾驶车辆i^对蜂窝基站j^的维修出价；P
j^,i^
表示蜂窝基站j^对无人驾驶车辆i
^
的维修报价；(6b)根据上述两种总社会福利U、U
‑
i
及蜂窝基站j的维修报价P
j,i
、无人驾驶车辆i的维修出价P
i,j
，确定无人驾驶车辆i向蜂窝基站j支付的维修价格，确定无人驾驶车辆i向蜂窝基站j支付的维修价格(7)根据匹配结果，蜂窝基站代理的服务提供商会向匹配的无人驾驶车辆提供维修服务，维修的无人驾驶车辆在服务结束后向服务提供商支付约定的维修价格。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述(3a)中根据t时刻无人驾驶车辆发生事故后的事故影响程度，计算事故后无人驾驶车辆i的行驶速度s
i
、可用计算资源a
i
、维修时间及无人驾驶车辆i的维修预算P
ir
，公式如下：，公式如下：，公式如下：，公式如下：式中，表示事故对无人驾驶车辆i移动状态的影响程度，表示事故对无人驾驶车辆i移动状态的影响程度，表示无人驾驶车辆i最大的行驶速度；表示事故对无人驾驶车辆i可用计算资源的影响程度，A
i
表示无人驾驶车辆i拥有的总计算资源量；表示事故对无人驾驶车辆i移动状态影响下的时长评估参数；表示无人驾驶车辆i在t时刻的行驶速度；l
i
表示事故对无人驾驶车辆i可用计算资源影响下的时长评估参数；p
i
表示无人驾驶车辆i单位时间的维修支出。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述(3b)中计算无人驾驶车辆i可以选择进入维修市场的截止时间t
i,max
，公式如下：式中，表示所有服务提供商中最长提供维修服务的截止时间；表示蜂窝基站j代理的维修服务商提供维修服务的截止时间；J表示代理各服务提供商的蜂窝基站集合；表示无人驾驶车辆i的维修时间；d
max
表示无人驾驶车辆与最近的维修点的最远距离；
s
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：惠一龙，汪蔷蔷，赵高升，邱逸，李璎梦，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：