一种车辆轨迹修正方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种车辆轨迹修正方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取实时车辆信息，并提取出所述实时车辆信息中的属性信息；基于预设的编码映射表，获取包含车辆行驶的物理位置、传感设备以及交通环境的地图模型，其中，所述编码映射表包括物理层级的的车道、里程与传感网络层光栅编号、通道号建立的一一对应的关系；基于所述地图模型，建立车辆移动约束模型，其中，所述车辆移动约束模型至少包括碰撞检测模型以及车辆寻道模型；基于所述碰撞检测模型以及所述车辆寻道模型，生成车辆移动策略；基于生成的车辆移动策略，对实时车辆信息进行更正。本发明专利技术解决了现有技术中由于部分路面的信号不明确、丢失而导致的车辆移动异常的技术问题。动异常的技术问题。动异常的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆轨迹修正方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及智慧交通
，具体涉及一种车辆轨迹修正方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着光纤传感技术的发展，其应用领域不断扩展。光栅阵列传感技术作为光纤传感领域地先进技术，可进行在线刻写传感光栅，同时具有传感与传输功能；敷设在路面的底层，不受极端天气影响，采用与路面耦合敷设方法，保证传感效果以及的使用寿命，能深度关联路面物理位置。在有效的实施路段，能满足全天候的车辆的行驶监测。但由于部分路面的因信号不明确，丢失等引起的车辆信息短暂不准确情况，导致车辆移动异常。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种，解决现有技术中由于部分路面的信号不明确、丢失而导致的车辆移动异常的技术问题。
[0004]为达到上述技术目的，本专利技术采取了以下技术方案：
[0005]第一方面，本专利技术提供一种车辆轨迹修正方法，包括如下步骤：
[0006]获取实时车辆信息，并提取出所述实时车辆信息中的属性信息；
[0007]基于预设的编码映射表，获取包含车辆行驶的物理位置、传感设备以及交通环境的地图模型，其中，所述编码映射表包括物理层级的车道、里程与传感网络层光栅编号、通道号建立的一一对应的关系；
[0008]基于所述地图模型，建立车辆移动约束模型，其中，所述车辆移动约束模型至少包括碰撞检测模型以及车辆寻道模型；
[0009]基于所述碰撞检测模型以及所述车辆寻道模型，生成车辆移动策略；
[0010]基于生成的车辆移动策略，对实时车辆信息进行更正。
[0011]在一些实施例中，所述获取实时车辆信息，并提取出所述实时车辆信息中的属性信息，包括：
[0012]获取预设时间窗口内的实时车辆信息，并提取出所述实时车辆信息中的车辆当前时间信息、车辆当前位置信息、车辆当前车道信息、车辆当前速度信息以及车型信息。
[0013]在一些实施例中，所述基于预设的编码映射表，获取包含车辆行驶的物理位置、传感设备以及交通环境的地图模型之前，还包括：
[0014]获取物理层级的车道、里程与传感网络层光栅编号、通道号之间的映射关系，基于所述映射关系生成所述编码映射表。
[0015]在一些实施例中，所述碰撞检测模型具体为：
[0016]d
for
＝|pos
m
+v
m
×
T)
‑
(pos
k
+v
k
×
T)|＜d
safe
，
[0017]d
mk
＝|pos
m
‑
pos
k
|，
[0018]其中，d
safe
表示预设的车辆安全距离，d
for
表示在t+T时刻第m车辆与第k车辆的预
测距离，d
mk
表示t时刻车辆与车辆之间的行车距离，v
m
为当前第m车辆的速度，v
k
当前第k车辆的速度，pos
m
表示当前第m车辆的位置，pos
k
表示当前第k车辆的位置。
[0019]在一些实施例中，所述基于所述碰撞检测模型以及所述车辆寻道模型，生成车辆移动策略包括：
[0020]基于所述碰撞检测模型，检测出异常行驶车辆；
[0021]基于所述车辆寻道模型，生成所述异常行驶车辆的车辆移动策略，其中，所述车辆移动策略为跟车策略或者变道策略。
[0022]在一些实施例中，所述跟车策略为：
[0023]lan
m
＝lan
n
，v
m
＝min(v
m
，v
n
)，pos
m
＝pos
n
‑
d
safe
，
[0024]其中，lan
m
和lan
n
分别表示两辆异常行驶车辆Car
risk(m)
和Car
risk(n)
的车道，v
m
和v
n
分别表示Car
risk(m)
和Car
risk(n)
的速度，pos
m
和pos
n
分别表示Car
risk(m)
和Car
risk(n)
的位置，d
safe
表示预设的车辆安全距离。
[0025]在一些实施例中，所述变道策略为：
[0026]异常行驶车辆Car
risk(m)
，满足条件：
[0027]lan
m
＝lan
m
±
1，v
m
＝max(v
m
，v
n
)，pos
m
＝max(pos
n
，pos
m
)，
[0028]异常行驶车辆Car
risk(n)
，满足条件：
[0029]lan
n
＝lan
n
，，v
n
＝min(v
m
，v
n
)，pos
n
＝min(pos
n
，pos
m
)，
[0030]其中，lan
m
和lan
n
分别表示两辆异常行驶车辆Car
risk(m)
和Car
risk(n)
的车道，v
m
和v
n
分别表示Car
risk(m)
和Car
risk(n)
的速度，pos
m
和pos
n
分别表示Car
risk(m)
和Car
risk(n)
的位置，d
safe
表示预设的车辆安全距离。
[0031]第二方面，本专利技术还提供一种车辆轨迹修正装置，包括：
[0032]获取模块，用于获取实时车辆信息，并提取出所述实时车辆信息中的属性信息；
[0033]地图建立模块，用于基于预设的编码映射表，获取包含车辆行驶的物理位置、传感设备以及交通环境的地图模型，其中，所述编码映射表包括物理层级的车道、里程与传感网络层光栅编号、通道号建立的一一对应的关系；
[0034]模型建立模块，用于基于所述地图模型，建立车辆移动约束模型，其中，所述车辆移动约束模型至少包括碰撞检测模型以及车辆寻道模型；
[0035]策略生成模块，用于基于所述碰撞检测模型以及所述车辆寻道模型，生成车辆移动策略；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆轨迹修正方法，其特征在于，包括如下步骤：获取实时车辆信息，并提取出所述实时车辆信息中的属性信息；基于预设的编码映射表，获取包含车辆行驶的物理位置、传感设备以及交通环境的地图模型，其中，所述编码映射表包括物理层级的车道、里程与传感网络层光栅编号、通道号建立的一一对应的关系；基于所述地图模型，建立车辆移动约束模型，其中，所述车辆移动约束模型至少包括碰撞检测模型以及车辆寻道模型；基于所述碰撞检测模型以及所述车辆寻道模型，生成车辆移动策略；基于生成的车辆移动策略，对实时车辆信息进行更正。2.根据权利要求1所述的车辆轨迹修正方法，其特征在于，所述获取实时车辆信息，并提取出所述实时车辆信息中的属性信息，包括：获取预设时间窗口内的实时车辆信息，并提取出所述实时车辆信息中的车辆当前时间信息、车辆当前位置信息、车辆当前车道信息、车辆当前速度信息以及车型信息。3.根据权利要求1所述的车辆轨迹修正方法，其特征在于，所述基于预设的编码映射表，获取包含车辆行驶的物理位置、传感设备以及交通环境的地图模型之前，还包括：获取物理层级的车道、里程与传感网络层光栅编号、通道号之间的映射关系，基于所述映射关系生成所述编码映射表。4.根据权利要求1所述的车辆轨迹修正方法，其特征在于，所述碰撞检测模型具体为：d
for
＝|(pos
m
+v
m
×
T)
‑
(pos
k
+v
k
×
T)|＜d
safe
，d
mk
＝|pos
m
‑
pos
k
|，其中，d
safe
表示预设的车辆安全距离，d
for
表示在t+T时刻第m车辆与第k车辆的预测距离，d
mk
表示t时刻车辆与车辆之间的行车距离，v
m
为当前第m车辆的速度，v
k
当前第k车辆的速度，pos
m
表示当前第m车辆的位置，pos
k
表示当前第k车辆的位置。5.根据权利要求4所述的车辆轨迹修正方法，其特征在于，所述基于所述碰撞检测模型以及所述车辆寻道模型，生成车辆移动策略包括：基于所述碰撞检测模型，检测出异常行驶车辆；基于所述车辆寻道模型，生成所述异常行驶车辆的车辆移动策略，其中，所述车辆移动策略为跟车策略或者变道策略。6.根据权利要求5所述的车辆轨迹修正方法，其特征在于，所述跟车策略为：lan
m
＝lan
n
,v
m
＝min(v
m
,v
n
),pos
m
＝pos
n
‑
d
safe
，其中，lan
m
和lan
n
分别表示两辆异常行驶车辆Car
risk(m)
和Car
risk(n)
的车道，v
m
和v
n
分别表...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡文宇，邓驰，马俊杰，宋珂，徐一旻，王月明，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：