【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于封闭场区的路径实时规划方法及系统，属于封闭场区无人车作业领域。
技术介绍
1、当前封闭场区(例如物流园区、机场等)作业的车辆多为有人驾驶车辆，存在工作量大、不能及时掌握实时道路临时管制、道路拥堵等情况引起的作业车辆延误的问题，严重时还有可能影响工作效率和用户的体验。
2、为了解决上述问题，采用无人车辆完成各项作业，目前采用的最优路径搜索算法均未考虑实时路况信息(可能由道路临时、恶劣天气、交通事故等引起)，存在无人车路径规划实时性差的问题，最终导致无人车无法在规定的时间内完成到达目的地完成作业任务。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种用于封闭场区的路径实时规划方法及系统，用以解决现有技术中的无人车辆完成各项作业时采用的最优路径搜索算法均未考虑实时路况信息而导致路径规划实时性差、规划结果不准确的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术的方案包括：
3、一种用于封闭场区的路径实时规划方法，该方法包括以下步骤：
4、1)获取封闭场区的地图路段元素并存储到采集库，所述的路段元素包括有封闭场区内的点位、有向路段以及有向路段的路况，路况包括道路通行状态和道路拥堵状态；
5、2)根据无人车作业执行要求要到达的地方以及顺序生成动态节点集合，动态节点集合中包含有作业任务所要到达的点位，对动态节点集合中任意相邻两节点进行最优路径规划，将各相邻节点得到的最优路径进行拼接，进而生成该作业任务对应的最优路径；两点间的最优
6、3)无人车按照所述作业任务对应的最优路径进行运行，在无人车实时运行的过程中，再根据实际路况信息实时更新地图路段采集库的采集信息，重新生成剩余行驶路径的动态节点集合，根据添加的最新道路通行状态以及道路拥堵状态重新计算最优作业路径。
7、本专利技术方案考虑当前封闭场区的特点，同时结合当前路况信息，提出了一种基于动态多节点最优路径实时规划方法，通过该方法，有效解决了常规路径规划算法实时性差、规划结果不准确等问题，从而提升了无人车辆完成各项作业时的工作效率。
8、进一步地，两点间的最优路径规划过程如下：根据地图路段采集库的采集信息，计算这两个点之间所选的能够通行路段上的临近采集点的所有路段实际长度与所有路段拥堵值之和，所述和最小的规划路径即为最优路径。
9、本专利技术的两点间的最优路径规划过程中使用的算法简单，易于实现。
10、进一步地，所述道路通行状态包括正常通行和临时管制，正常通行对应的道路通行系数为1，临时管制对应的道路通行系数为0；道路拥堵状态包括畅通、缓行、拥堵和严重拥堵，每个拥堵状态分别对应依次递增的道路拥堵系数，所述道路拥堵值的计算公式如下：
11、lvi＝disi×vi，其中vi为道路拥堵系数、disi为路段的长度；
12、所述道路通行值的计算公式如下：
13、lri＝disi×ri，其中ri为道路通行系数、disi为路段的长度。
14、本方案用公式的方式定义了道路拥堵值和道路通行值，方便后续算法的使用。
15、进一步地，在无人车实时运行过程中，判断原始的最优作业路径的道路通行状态，若不能通行则使用重新计算的最优作业路径；否则计算当前任务路径的剩余行驶路径的替换值，所述替换值基于道路通行状态和道路拥堵状态确定，当替换值小于预先设定的路径允许替换值时，更新最优作业路径；否则路径不变。
16、根据不同的道路通行状态和道路拥堵状态来确定是否更新最优作业路径，算法简单，易于实现。
17、进一步地，所述替换值的计算公式如下：
18、
19、其中disi代表最新路径第i路段的长度，rinew代表最新路径第i路段最新的道路通行系数，vinew代表最新路径数组第i路段最新的道路拥堵系数，disx代表剩余原路径第x路段的长度，rxnew代表剩余原路径第i路段最新的道路通行系数，vxnew代表剩余原路径第x路段最新的道路拥堵系数，p代表剩余原路径的起始路段，n代表最新路径的路段的个数，m代表剩余原路径的路段个数。
20、本专利技术的替换值的计算公式简单，不需要经过大量的计算，易于实现，算法运行快。
21、进一步地，所述实时更新地图路段采集库包括当道路通行状态发生改变时，更新路段通行状态，若是可通行状态，则加入实时地图路段采集库，否则从实时地图路段采集库移出；当道路拥堵状态发生改变时，更新路段拥堵状态和重新计算的路段拥堵值，否则不更新。
22、当道路通行状态发生改变时，更新地图路段采集库中的对应路段通行状态；当道路拥堵状态发生改变时，同时更新路段拥堵状态和重新计算的路段拥堵值；实时更新地图路段采集库中信息，可以让路径实时规划系统提供最优且最新的规划路径，从而提升了无人车辆完成各项作业时的工作效率。
23、一种用于封闭场区的路径实时规划系统，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的计算机程序指令以实现如上述所述的用于封闭场区的路径实时规划方法。
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1.一种用于封闭场区的路径实时规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于封闭场区的路径实时规划方法，其特征在于，两点间的最优路径规划过程如下：根据地图路段采集库的采集信息，计算这两个点之间所选的能够通行路段上的临近采集点的所有路段实际长度与所有路段拥堵值之和，所述和最小的规划路径即为最优路径。
3.根据权利要求1所述的用于封闭场区的路径实时规划方法，其特征在于，所述道路通行状态包括正常通行和临时管制，正常通行对应的道路通行系数为1，临时管制对应的道路通行系数为0；道路拥堵状态包括畅通、缓行、拥堵和严重拥堵，每个拥堵状态分别对应依次递增的道路拥堵系数，所述道路拥堵值的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的用于封闭场区的路径实时规划方法，其特征在于，在无人车实时运行过程中，判断原始的最优作业路径的道路通行状态，若不能通行则使用重新计算的最优作业路径；否则计算当前任务路径的剩余行驶路径的替换值，所述替换值基于道路通行状态和道路拥堵状态确定，当替换值小于预先设定的路径允许替换值时，更新最优作业路径；否则路径不变。
...【技术特征摘要】
1.一种用于封闭场区的路径实时规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于封闭场区的路径实时规划方法，其特征在于，两点间的最优路径规划过程如下：根据地图路段采集库的采集信息，计算这两个点之间所选的能够通行路段上的临近采集点的所有路段实际长度与所有路段拥堵值之和，所述和最小的规划路径即为最优路径。
3.根据权利要求1所述的用于封闭场区的路径实时规划方法，其特征在于，所述道路通行状态包括正常通行和临时管制，正常通行对应的道路通行系数为1，临时管制对应的道路通行系数为0；道路拥堵状态包括畅通、缓行、拥堵和严重拥堵，每个拥堵状态分别对应依次递增的道路拥堵系数，所述道路拥堵值的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的用于封闭场区的路径实时规划方法，其特征在于，在无人车实时运行过程中，判断原始的最优作业路径的道路通行状态，若不能通行则使用...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玉龙，闫婷，王卫涛，杨彬，王少参，刘朝霞，李冠峰，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一三研究所，
类型：发明
国别省市：
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