决策车辆确定方法及装置、车辆集群控制系统与流程

本申请涉及智慧矿山、自动驾驶、无人车，具体涉及一种决策车辆确定方法及装置、车辆集群控制系统。

背景技术：

1、在矿区多车协同或自动驾驶系统中，通常需要将车辆的轨迹、位置、任务等信息上传到云端进行调度，以解决多车交互问题，但这种方式对网络依赖较大，延时性较高。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种决策车辆确定方法及装置、车辆集群控制系统。

2、第一方面，本申请一实施例提供了一种决策车辆确定方法，应用于第一目标区域中的目标车辆，该方法包括：在确定第一目标区域中存在目标场景的情况下，确定第一目标区域中的至少一个第二目标区域，第二目标区域为第一目标区域中目标场景对应的区域；在目标车辆位于第二目标区域中的情况下，基于第一目标区域中的车辆各自的车辆信息，确定位于目标车辆所在的第二目标区域中的多个车辆；基于多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定多个车辆中的决策车辆。

3、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定多个车辆中的决策车辆，包括：确定目标车辆所在的第二目标区域的位置中心点；基于多个车辆各自的车辆信息，分别确定多个车辆与位置中心点的距离；若距离位置中心点最近的车辆的数量为一个，则将该距离位置中心点最近的车辆确定为决策车辆；若距离位置中心点最近的车辆的数量为多个，则基于该多个距离位置中心点最近的车辆各自的车辆特征，确定决策车辆。

4、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，决策车辆计算策略包括以下各项中的至少一项：卸载任务的决策优先级高于装载任务的决策优先级；越接近目标车辆所在的第二目标区域的位置中心点，决策优先级越高；载重越小决策优先级越高；停车时间越长决策优先级越高；离开目标车辆所在的第二目标区域的决策优先级高于进入目标车辆所在的第二目标区域的决策优先级；在离开目标车辆所在的第二目标区域的车辆中，与出口的距离越小决策优先级越高。

5、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定多个车辆中的决策车辆，包括：若基于多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定多个候选决策车辆，则将多个候选决策车辆中发出自主决策信息的时间满足指定条件的车辆确定为决策车辆。

6、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在基于多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定多个车辆中的决策车辆之后，该方法还包括：若决策车辆驶离其所在的第二目标区域，或者，目标车辆超过目标时长没有接收到决策车辆发送的信息，则重新确定位于目标车辆所在的第二目标区域中的决策车辆；和/或，将表征决策车辆身份的信息发送至多个车辆中的其他车辆，以便其他车辆在收到表征决策车辆身份的信息之后，停止自主决策。

7、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，确定第一目标区域中的至少一个第二目标区域，包括：获取第一目标区域对应的高精地图；基于目标场景和高精地图上不同区域之间的匹配关系，确定高精地图上与目标场景匹配的区域为第二目标区域；或者，基于目标场景和第一目标区域中至少一个路侧设备之间的对应关系，确定目标路侧设备对应的区域为第二目标区域。

8、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，目标场景包括以下至少之一：发生交通异常的场景；调度平台发生异常的场景，其中，调度平台用于调度多个车辆；作业区域发生异常的场景。

9、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，目标车辆为多个目标车辆，目标车辆用于在确定决策车辆之后向其他车辆发送指示信息，指示信息用于指示该目标车辆所确定的决策车辆，该方法还包括：根据多个目标车辆中各个目标车辆确定的决策车辆，确定满足指定条件的目标决策车辆；优选地，指定条件包括以下至少之一：对应的指示信息发出最早、对应的指示信息被接收最早、对应的指示信息最早被指定车辆接收、对应的目标车辆的优先级最高、决策车辆的行驶环境满足预设条件。

10、第二方面，本申请一实施例提供了一种车辆集群控制系统，该系统用于控制多个车辆，多个车辆包括目标车辆和决策车辆，其中，目标车辆被配置为：在确定第一目标区域中存在目标场景的情况下，确定第一目标区域中的至少一个第二目标区域，第二目标区域为第一目标区域中目标场景对应的区域；在目标车辆位于第二目标区域中的情况下，基于第一目标区域中的车辆各自的车辆信息，确定位于目标车辆所在的第二目标区域中的多个车辆；基于多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定多个车辆中的决策车辆；决策车辆被配置为：将决策信息发送至多个车辆中除决策车辆之外的其他车辆，以便其他车辆接收决策车辆发送的决策信息，并基于决策信息执行该车辆对应的行驶策略。

11、第三方面，本申请一实施例提供了一种决策车辆确定装置，应用于第一目标区域中的目标车辆，该装置包括：第一确定模块，用于在确定第一目标区域中存在目标场景的情况下，确定第一目标区域中的至少一个第二目标区域，第二目标区域为第一目标区域中目标场景对应的区域；第二确定模块，用于在目标车辆位于第二目标区域中的情况下，基于第一目标区域中的车辆各自的车辆信息，确定位于目标车辆所在的第二目标区域中的多个车辆；第三确定模块，用于基于多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定多个车辆中的决策车辆。

12、第四方面，本申请一实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序用于执行第一方面所提及的决策车辆确定方法。

13、第五方面，本申请一实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；该处理器用于执行第一方面所提及的决策车辆确定方法。

14、本申请实施例提供的决策车辆确定方法由目标车辆来执行，避免了云端的参与以及对网络的依赖性所导致的延迟和误差，因此，能够在实时环境中快速准确地确定决策车辆。尤其在各种异常场景下(比如，云端出现故障、作业区域突发事件)，这时云端无法及时处理收集和处理数据，决策车辆可以作为备用方案来接管并指导其他车辆，并且，车端决策能够大大减少数据传输和处理时间的延迟，从而更快地响应紧急情况，此外，决策车辆可以基于其直接感知的局部环境来进行决策，这允许更快、更精确的局部优化，尤其是在环境快速变化的情况下。

15、进一步地，本申请由于是通过收集多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略来进行集中决策的，因而减少了各个车辆进行自主决策的冗余和冲突，提高了决策效率。在保证决策车辆的准确性和及时性的基础上，可以在各类异常场景中更好地协调车辆的行驶，提高交通流畅性和交通安全性，减少交通事故。

技术特征：

1.一种决策车辆确定方法，其特征在于，应用于第一目标区域中的目标车辆，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的决策车辆确定方法，其特征在于，所述基于所述多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定所述多个车辆中的决策车辆，包括：

3.根据权利要求1或2所述的决策车辆确定方法，其特征在于，所述决策车辆计算策略包括以下各项中的至少一项：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的决策车辆确定方法，其特征在于，所述基于所述多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定所述多个车辆中的决策车辆，包括：

5.根据权利要求1至4中任一项所述的决策车辆确定方法，其特征在于，在所述基于所述多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定所述多个车辆中的决策车辆之后，还包括：

6.根据权利要求1至5中任一项所述的决策车辆确定方法，其特征在于，所述确定所述第一目标区域中的至少一个第二目标区域，包括：

7.根据权利要求1至6中任一项所述的决策车辆确定方法，其特征在于，所述目标场景包括以下至少之一：

8.根据权利要求1至7中任一项所述的决策车辆确定方法，其特征在于，所述目标车辆为多个目标车辆，所述目标车辆用于在确定决策车辆之后向其他车辆发送指示信息，所述指示信息用于指示该目标车辆所确定的决策车辆，所述方法还包括：

9.一种车辆集群控制系统，其特征在于，所述系统用于控制多个车辆，所述多个车辆包括目标车辆和决策车辆，其中：

10.一种决策车辆确定装置，其特征在于，应用于第一目标区域中的目标车辆，所述装置包括：

技术总结本申请提供了一种决策车辆确定方法及装置、车辆集群控制系统，涉及智慧矿山、自动驾驶、无人车技术领域。该方法包括：在确定第一目标区域中存在目标场景的情况下，确定第一目标区域中的至少一个第二目标区域，第二目标区域为第一目标区域中目标场景对应的区域；在目标车辆位于第二目标区域中的情况下，基于第一目标区域中的车辆各自的车辆信息，确定位于目标车辆所在的第二目标区域中的多个车辆；基于多个车辆各自的车辆信息和决策车辆计算策略，确定多个车辆中的决策车辆。本申请避免了云端的参与以及对网络的依赖性可能导导致的延迟和误差，从而更快地响应紧急情况，并且，减少了各个车辆进行自主决策导致的冗余和冲突。技术研发人员：李泽文,丁龙辉受保护的技术使用者：北京易控智驾科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/19