自动驾驶车辆智能群体行为优化系统和优化方法与流程

本发明涉及自动驾驶，特别涉及一种自动驾驶车辆智能群体行为优化系统和优化方法。

背景技术：

1、随着全球城市化进程的加速和数字技术的飞速发展，现代交通系统正面临着巨大的转型。在这个背景下，vehicle-to-everything(v2x)通信技术应运而生，其目的是确保道路上的各种实体(车辆、基础设施、行人等)都可以实时、高效和安全地进行通信。支持v2x通信的蜂窝网络架构设计有两种：基于pc5接口，即prose(proximity services)架构和基于lte-uu接口，即重用embms(evolved multimedia broadcast multicast service)架构。prose旨在支持近距离通信，如公安和消防部门在特定情况下的沟通，而在v2x中，它允许车辆与车辆或行人直接通信，无需通过蜂窝网络基站，支持非ip数据包传输和业务授权。而embms是一个基于lte的广播和组播服务，它要求所有的v2x通信都经过一个中央服务器，如基站或核心网络元素，提供更好的网络覆盖和管理能力，但可能在数据传输上稍有延迟。

2、两种架构各有优势，选择哪一种取决于具体的应用场景和需求。例如，对于高速公路上的车辆通信，可能更倾向于使用pc5接口进行直接通信以减少延迟。而在城市或其他需要大范围覆盖的场景，基于lte-uu接口的方案可能更为合适，这是因为城市的基站和蜂窝网络已经部署得相当密集，使得lte-uu接口能够提供广泛的覆盖范围。此外，通过核心网络的通信还允许流量管理、优先级调整和质量服务的提供，特别是在数据传输需求高的城市场景中。lte-uu接口的通信还可以利用蜂窝网络的安全协议，并由运营商进行流量的监控和保护，从而提高通信的安全性和可靠性。此外，与基于pc5的直接通信相比，lte-uu接口的通信能够绕过城市中的物理障碍，如建筑物，从而实现更远的通信范围。除了支持车辆与车辆之间的通信，它还可以支持车辆与基础设施、网络和其他实体的通信。因此，尽管基于lte-uu接口的方案在数据传输上可能存在一定延迟，但其多方面的优势使其成为城市和大范围覆盖场景的理想选择。

3、对于自驾车辆而言，高精度的位置定位是其核心能力之一。传统的全球导航卫星系统(gnss)可以提供米级的定位精度，但对于自动驾驶车辆来说，这样的精度是不足够的。因此，实时差分技术(rtk)被引入，与gnss相结合，能够为车辆提供厘米级的高精度定位。实时运动定位rtk的原理图如图1所示，rtk需要在地面上建立几个基站，每个基站都知道自己精确的地面位置，同时每个基站也通过gps测量自己的位置，已知的地面位置与通过gps测量的位置之间的偏差为gps测量结果中的误差，然后基站将这个误差传递给其他gps接收器，以供其调整自身位置的定位结果。通过gnss和rtk的结合，车辆可以获取其绝对位置，从而确保在复杂的道路环境中安全、准确地行驶。具体的高精度定位实现过程如图2所示。首先由基准站观测卫星数据，将原始卫星观测值传输至云解算平台；云解算平台进行实时组网建模解算，形成区域网络化差分改正数；用户终端发起请求，并上报当前卫星定位取得的初始位置；云解算中心根据用户位置匹配相应改正数，通过蜂窝网络下发至用户；用户终端根据自身的卫星观测值以及接收到的差分改正数，进行高精度定位。

4、然而，当车辆的通信能力受到限制或中断时，如在大型活动或集会期间，由于人员聚集，大量的设备同时尝试接入蜂窝网络，可能导致网络拥塞和频谱饱和，蜂窝网络的信号严重干扰或中断，车辆可能会失去与基站的连接，导致无法获取高精度定位。另外，在特定的地理环境，如山区或高楼大厦地区，蜂窝信号也可能因地形遮挡或建筑物反射而受到干扰。以上情形下，车辆只能依赖gnss进行定位，这可能导致定位误差增大，从而影响车辆的安全驾驶，同时车辆可能会因为失去与外部环境的通信，无法实时获取的交通信息以及交通管理部门远程的统一指挥和管理，从而无从得知如何驶出该大片拥堵区域，选择自动停车，增加交通事故的风险，降低道路的安全性和效率。

5、需要说明的是，公开于该发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种自动驾驶车辆智能群体行为优化系统和优化方法，本发明通过临时的局域网和智能排队，能够在uu通信中断的情况下，确保交警可以指挥自动驾驶车辆群体能够以有序、安全的方式行驶，最大程度地减少uu通信中断对车辆正常行驶的影响。

2、为达到上述目的，本发明提供一种自动驾驶车辆智能群体行为优化系统，包括交警指挥模块、本地化组网模块和智能排队模块；

3、所述交警指挥模块配置为接收交警的选择将要组队的所有目标自动驾驶车辆的操作，并向所有的所述目标自动驾驶车辆发送车队信号；

4、所述本地化组网模块配置为控制所有的所述目标自动驾驶车辆之间形成一临时局域网，以使得各所述目标自动驾驶车辆之间能够通过所述临时局域网实现信息共享；

5、所述交警指挥模块还配置为在所述临时局域网形成后，接收交警的从所有的目标自动驾驶车辆中选择一目标自动驾驶车辆作为领导车、其它的目标自动驾驶车辆作为跟随车的操作；

6、所述智能排队模块配置为控制所述领导车在所述临时局域网内广播列队信号，并控制各所述跟随车在接收到所述列队信号后在所述领导车的行驶轨迹上形成有序的车队。

7、可选的，所述本地化组网模块配置为控制每一所述目标自动驾驶车辆分别广播一探测信号，以获取每一所述目标自动驾驶车辆周围的邻居目标自动驾驶车辆的基本安全信息，并根据每一所述目标自动驾驶车辆周围的邻居目标自动驾驶车辆的基本安全信息，确定网络拓扑，以在所有的所述目标自动驾驶车辆之间形成一临时局域网，所述基本安全信息包括id、绝对位置、速度和航向角。

8、可选的，所述本地化组网模块还配置为对所述临时局域网的网络状态和质量进行实时监测，并根据监测结果对所述临时局域网的通信参数、通信通道和网络拓扑中的至少一者进行动态调整。

9、可选的，所述本地化组网模块还配置为在所述目标自动驾驶车辆之间需要多跳通信时，使用多跳路由算法确定最佳的通信路径。

10、可选的，所述智能排队模块配置为通过以下步骤控制各所述跟随车在接收到所述列队信号后在所述领导车的行驶轨迹上形成有序的车队：

11、根据各所述跟随车和所述领导车的当前状态信息，确定各所述跟随车在车队中的排队序号，所述状态信息包括绝对位置、相对位置、速度和行驶方向；

12、针对每一所述跟随车，根据该跟随车的排队序号以及该跟随车的速度，确定该跟随车与所述领导车之间的排队距离；

13、根据各跟随车的排队序号以及其与所述领导车之间的排队距离，控制各所述跟随车在接收到所述列队信号后在所述领导车的行驶轨迹上形成有序的车队。

14、可选的，所述根据各所述跟随车和所述领导车的当前状态信息，确定每一所述跟随车在车队中的排队序号，包括：

15、针对每一所述跟随车，根据该跟随车和所述领导车的当前状态信息，计算该跟随车行驶至所领导车当前所在位置所需花费的时间；

16、根据各所述跟随车行驶至所领导车当前所在位置所需花费的时间，确定各所述跟随车在车队中的排队序号。

17、可选的，所述根据该跟随车的排队序号以及该跟随车的速度，确定该跟随车与所述领导车之间的排队距离，包括：

18、根据该跟随车的速度以及预先设置好的最小安全距离和反应时间，确定该跟随车的安全车距；

19、根据该跟随车的排队序号、安全车距以及车身长度，确定该跟随车与所述领导车之间的排队距离。

20、可选的，所述控制各所述跟随车在接收到所述列队信号后在所述领导车的行驶轨迹上形成有序的车队，包括：

21、针对每一所述跟随车：

22、控制该跟随车在接收到所述列队信号后，根据其排队序号在所述临时局域网内广播申请加入车队信号；

23、控制所述领导车在确认允许该跟随车加入车队后，在所述临时局域网内广播对应的允许加入车队信号；

24、控制该跟随车在接收到所述允许加入车队信号后，驶向所述领导车的行驶轨迹的队尾，并与领导车之间保持对应的排队距离。

25、可选的，所述智能排队模块还配置为执行下述操作：

26、控制所述跟随车在加入车队后，对车队列表进行更新，所述车队列表用于记载已加入车队的领导车和跟随车的id和排队序号。

27、可选的，所述智能排队模块还配置为控制所述领导车实时广播更新后的车队状态信息，所述车队状态信息包括车队列表以及已加入车队的领导车和跟随车的位置信息。

28、可选的，所述智能排队模块还配置为控制已加入车队的所述领导车和所述跟随车定期共享其状态信息。

29、可选的，所述交警指挥模块还配置为接收交警的增减车队成员、解散车队、更换领导车或者控制任一自动驾驶车辆的行驶状态的操作。

30、为达到上述目的，本发明还提供一种自动驾驶车辆智能群体行为优化方法，包括：

31、接收交警的选择将要组队的所有目标自动驾驶车辆的操作，并向所有的所述目标自动驾驶车辆发送车队信号；

32、控制所有的所述目标自动驾驶车辆之间形成一临时局域网，以使得各所述目标自动驾驶车辆之间能够通过所述临时局域网实现信息共享；

33、在所述临时局域网形成后，接收交警的从所有的目标自动驾驶车辆中选择一目标自动驾驶车辆作为领导车、其它的目标自动驾驶车辆作为跟随车的操作；

34、控制所述领导车在所述临时局域网内广播列队信号，并控制各所述跟随车在接收到所述列队信号后在所述领导车的行驶轨迹上形成有序的车队。

35、可选的，所述控制所有的所述目标自动驾驶车辆之间形成一临时局域网，包括：

36、控制每一所述目标自动驾驶车辆分别广播一探测信号，以获取每一所述目标自动驾驶车辆周围的邻居目标自动驾驶车辆的基本安全信息，所述基本安全信息包括id、绝对位置、速度和航向角；

37、根据每一所述目标自动驾驶车辆周围的邻居目标自动驾驶车辆的基本安全信息，确定网络拓扑，以在所有的所述目标自动驾驶车辆之间形成一临时局域网。

38、可选的，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法还包括：

39、对所述临时局域网的网络状态和质量进行实时监测，并根据监测结果对所述临时局域网的通信参数、通信通道和网络拓扑中的至少一者进行动态调整。

40、可选的，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法还包括：

41、在所述目标自动驾驶车辆之间需要多跳通信时，使用多跳路由算法确定最佳的通信路径。

42、可选的，所述控制各所述跟随车在接收到所述列队信号后在所述领导车的行驶轨迹上形成有序的车队，包括：

43、根据各所述跟随车和所述领导车的当前状态信息，确定各所述跟随车在车队中的排队序号，所述状态信息包括绝对位置、相对位置、速度和行驶方向；

44、针对每一所述跟随车，根据该跟随车的排队序号以及该跟随车的速度，确定该跟随车与所述领导车之间的排队距离；

45、根据各跟随车的排队序号以及其与所述领导车之间的排队距离，控制各所述跟随车在接收到所述列队信号后在所述领导车的行驶轨迹上形成有序的车队。

46、可选的，所述根据各所述跟随车和所述领导车的当前状态信息，确定每一所述跟随车在车队中的排队序号，包括：

47、针对每一所述跟随车，根据该跟随车和所述领导车的当前状态信息，计算该跟随车行驶至所领导车当前所在位置所需花费的时间；

48、根据各所述跟随车行驶至所领导车当前所在位置所需花费的时间，确定各所述跟随车在车队中的排队序号。

49、可选的，所述根据该跟随车的排队序号以及该跟随车的速度，确定该跟随车与所述领导车之间的排队距离，包括：

50、根据该跟随车的速度以及预先设置好的最小安全距离和反应时间，确定该跟随车的安全车距；

51、根据该跟随车的排队序号、安全车距以及车身长度，确定该跟随车与所述领导车之间的排队距离。

52、可选的，所述控制各所述跟随车在接收到所述列队信号后在所述领导车的行驶轨迹上形成有序的车队，包括：

53、针对每一所述跟随车：

54、控制该跟随车在接收到所述列队信号后，根据其排队序号在所述临时局域网内广播申请加入车队信号；

55、控制所述领导车在确认允许该跟随车加入车队后，在所述临时局域网内广播对应的允许加入车队信号；

56、控制该跟随车在接收到所述允许加入车队信号后，驶向所述领导车的行驶轨迹的队尾，并与领导车之间保持对应的排队距离。

57、可选的，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法还包括：

58、控制所述跟随车在加入车队后，对车队列表进行更新，所述车队列表用于记载已加入车队的领导车和跟随车的id和排队序号。

59、可选的，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法还包括：

60、控制所述领导车实时广播更新后的车队状态信息，所述车队状态信息包括车队列表以及已加入车队的领导车和跟随车的位置信息。

61、可选的，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法还包括：

62、控制已加入车队的所述领导车和所述跟随车定期共享其状态信息。

63、可选的，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法还包括：

64、接收交警的减少车队成员的操作，并向将要离开车队的跟随车发送离开车队信号；

65、控制将要离开车队的跟随车在所述临时局域网内广播离开车队信号；

66、控制所述领导车在确认允许该将要离开车队的跟随车离开车队后，向该将要离开车队的跟随车发送对应的确认信号；

67、控制该将要离开车队的跟随车在接收到所述确认信号后，行驶离开车队。

68、可选的，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法还包括：

69、接收交警的解散车队的操作，并向所述领导车发送解散信号；

70、控制所述领导车在所述临时局域网内广播所述解散信号；

71、控制所述跟随车在确认所述解散信号的发送者为所述领导车后，离开车队。

72、与现有技术相比，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化系统和优化方法具有以下有益效果：

73、本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化系统包括交警指挥模块、本地化组网模块和智能排队模块；所述交警指挥模块配置为接收交警的选择将要组队的所有目标自动驾驶车辆的操作，并向所有的所述目标自动驾驶车辆发送车队信号；所述本地化组网模块配置为控制所有的所述目标自动驾驶车辆之间形成一临时局域网，以使得各所述目标自动驾驶车辆之间能够通过所述临时局域网实现信息共享；所述交警指挥模块还配置为在所述临时局域网形成后，接收交警的从所有的目标自动驾驶车辆中选择一目标自动驾驶车辆作为领导车、其它的目标自动驾驶车辆作为跟随车的操作；所述智能排队模块配置为控制所述领导车在所述临时局域网内广播列队信号，并控制各所述跟随车在接收到所述列队信号后在所述领导车的行驶轨迹上形成有序的车队。由此，通过采用本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化系统，当自动驾驶车辆检测到来自交警端(即交警指挥模块)发送的车队信号时，通过本地化组网模块可以使得被交警选中的自动驾驶车辆间组成临时局域网以共享信息，接着交警再通过交警指挥模块选择领导车，在智能排队模块的控制下，被选中的领导车在该临时局域网内广播列队信号，以使得其它被交警选中的自动驾驶车辆(即跟随车)在领导车的行驶轨迹上智能排队，形成有序队伍。从而领导车可以听从交警指挥，而其它自动驾驶车辆(即跟随车)则跟随领导车行驶，如此可以确保在突发情况下，自动驾驶车辆智能群体能够快速、有序地响应交警的指挥。此外，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化系统通过临时的局域网和智能排队，能够在uu通信中断的情况下，可以确保交警可以指挥自动驾驶车辆群体能够以有序、安全的方式行驶，最大程度地减少uu通信中断对车辆正常行驶的影响。综上可见，本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化系统不仅能够应对外部通信环境的突然变故，而且还能够确保自动驾驶车辆智能群体在这种情况下，能够智能排队，听从交警指挥，从而不仅提高了交通的安全性和效率，还具有很强的实用价值，有着广泛的应用前景。

74、由于本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法与本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化系统属于同一发明构思，因此本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法也具有本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化系统所具体的所有优点，具体可以参考上文中有关本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法所具有的有益效果的相关描述，故在此不再对本发明提供的自动驾驶车辆智能群体行为优化方法所具有的有益效果一一进行赘述。