【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车路协同,尤其涉及一种基于激光雷达的frenet坐标系下的局部动态规划调度方法。
技术介绍
1、近年来无人驾驶和车路协同技术的迅速发展对提高道路交通安全有着重大意义,具有良好的发展前景。车路协同和无人驾驶技术可以为运输调度提供更多数据,使得调度优化模型可以考虑的目标函数和约束条件更为丰富;但无人驾驶卡车运输调度问题仍是研究运输成本最小化、设备利用率最大化的问题。目前对露天矿卡车的调度研究仍集中于对传统露天矿人工驾驶卡车的调度理论研究当中,针对无人驾驶卡车背景下的全局运输调度研究鲜少,而且关于无人驾驶矿卡的运输调度多数还停留在静态调度,即出发前的调度,并不是实时根据运输状态动态规划的调度,之前关于无人驾驶矿卡调度并没有考虑全局调度出现突发情况时的化解。由于露天矿环境恶劣,路面状况复杂,弯路、岔路多且道路结构稳定性差,以及山体等地形遮挡的原因,无人驾驶矿卡在行驶时极易产生在会车或跟车过程中无法正确判断前方车辆和环境的态势。现行技术下当矿车途经露天矿区弯道交叉口时,弯道交叉区域视距不足可能会导致车辆碰撞、侧翻、冲出路面等事故的发
...【技术保护点】
1.一种基于激光雷达的Frenet坐标系下的局部动态规划调度方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
2.根据权利要求1所述一种基于激光雷达的Frenet坐标系下的局部动态规划调度方法,其特征在于,步骤1中所述露天矿道路信息包括车道信息和车辆信息;所述车道信息包括:露天矿道路、交叉路口、车辆速度限制和车道宽度;所述车辆信息包括:车型、车辆优先级、车辆行驶轨迹、车速、车辆的长宽高数据、车辆的三维模型、最小安全跟随车距以及车辆的空载满载状态。
3.根据权利要求2所述一种基于激光雷达的Frenet坐标系下的局部动态规划调度方法,其特征在于,步骤1中所述
...【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达的frenet坐标系下的局部动态规划调度方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
2.根据权利要求1所述一种基于激光雷达的frenet坐标系下的局部动态规划调度方法,其特征在于,步骤1中所述露天矿道路信息包括车道信息和车辆信息;所述车道信息包括:露天矿道路、交叉路口、车辆速度限制和车道宽度;所述车辆信息包括:车型、车辆优先级、车辆行驶轨迹、车速、车辆的长宽高数据、车辆的三维模型、最小安全跟随车距以及车辆的空载满载状态。
3.根据权利要求2所述一种基于激光雷达的frenet坐标系下的局部动态规划调度方法,其特征在于,步骤1中所述构建弯道交叉路段冲突模型的方法为:根据露天矿道路信息中的车道信息建立包含露天矿道路和交叉路口的可视化路网场景模型,根据露天矿道路信息中的车辆信息向可视化路网场景模型中添加目标矿卡和若干个非目标矿卡,对目标矿卡进行初始化,确定目标矿卡的初始位置和初始姿态。
4.根据权利要求2所述一种基于激光雷达的frenet坐标系下的局部动态规划调度方法,其特征在于,步骤2中所述安全车距检测的方法为:在目标矿卡的行驶过程中,利用目标矿卡上配置的激光雷达获取目标矿卡与该目标矿卡前进方向上的非目标矿卡之间的实时车距,将获取的实时车距与最小安全跟随车距比较,若实时车距小于最小安全跟随车距,则通过调整目标矿卡的车速保证实时车距始终大于等于最小安全跟随车距;同时建立最小安全跟随车距模型,用于...
【专利技术属性】
技术研发人员:张林丛,张文波,魏可峰,王冬旭,梁晓宇,
申请(专利权)人:沈阳理工大学,
类型:发明
国别省市:
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