无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法与流程

1.本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法。


背景技术：

2.智能交通是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，在提高交通安全性、保障交通通行效率、提高用户驾乘体验等方面均具有重大意义。
3.车路协同系统(vehicle-infrastructure cooperative system,vics)作为基于先进的传感和无线通讯的技术，能够实现车-车、车-路动态实时信息交互。在车路协同环境下，车-车(vehicle to vehicle，v2v)、车-路(vehicle to infrastructure，v2i)甚至车辆与任意主体(vehicle to everything，v2x)之间均可以实现数据信息的实时共享交互，对车辆获取更加全面可靠的感知环境提供了有效的帮助。
4.智能网联汽车(intelligent connected vehicle，icv)是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器的车辆，并融合了现代的通信与网络技术。同时具备与人、车、路、云等系统之间进行信息交换、复杂的环境感知、智能决策、协同控制等能力的新一代汽车。车辆控制模块根据感知和通信得到的信息，制定相应的控制策略。
5.在智能交通与自动驾驶技术的发展过程中，既有智能网联汽车又有人类驾驶车辆的交通环境是必须要解决的问题。在有信号灯的交叉路口，可以通过信号灯来协调各道路的车流。而在无信号灯交叉路口，混合交通流由于存在非智能车辆，icv无法通过v2v通信获取附近所有车辆的信息，因此存在很大的不确定性，给驾驶环境带来了很大的安全隐患。


技术实现要素：

6.本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，通过统筹激光雷达获取的交叉路口的车辆数据以及icv发送的请求消息，为icv提供安全高效的路径规划方案。
7.本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
8.一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
9.(1)路侧单元(rsu)通过激光雷达实时采集和测量覆盖范围内车辆的ptc信息；
10.(2)智能网联汽车(icv)临近无信号灯交叉路口时通过车用无线通信技术(v2x)向路侧单元(rsu)发送进入路口的车辆意图和请求信息(vir)；
11.(3)路侧单元(rsu)通过车辆意图和请求信息(vir)中的意图信息确定智能网联汽车(icv)进入路口的目标车道l
in
；
12.(4)路侧单元(rsu)通过激光雷达获取的目标车道l
in
上的车辆信息预测智能网联汽车(icv)最早进入路口的时间；
13.(5)路侧单元(rsu)通过目标车道l
in
确定该交叉路口与智能网联汽车(icv)路线冲突的车道编号；
14.(6)路侧单元(rsu)通过激光雷达获取到的信息来预测冲突车道上的车辆占用路口的时间；
15.(7)路侧单元(rsu)通过预测的冲突车道上的车辆对路口的占用时间求出智能网联汽车(icv)进入路口的最佳时间；
16.(8)路侧单元(rsu)生成路侧引导信息(rsc)并将路侧引导信息(rsc)发送给智能网联汽车(icv)；
17.(9)在智能网联汽车(icv)进入路口前持续进行引导，即循环步骤1-8；
18.(10)当智能网联汽车(icv)成功通过路口引导结束。
19.其中步骤1中的ptc信息为路侧单元(rsu)通过搭载的激光雷达实时采集和测量范围内的所有车辆的信息，包括速度信息、经纬度信息、所处车道信息、航向角信息等。
20.作为本发明的优选方案，步骤(2)中，智能网联汽车(icv)上搭载有车载单元(obu)，当智能网联汽车(icv)接近路口时，将车辆的意图信息以及车辆的当前数据组合成车辆意图和请求消息(vir)，并通过车载单元(obu)经车用无线通信技术(v2x)通信发送给路侧单元(rsu)，发送频率为10hz，其中车辆的意图信息包括左转、直行以及右转，车辆的当前数据包括车辆当前速度、航向角、所处车道以及经纬度等。
21.其中，obu为on-boardunit缩略语，是一种安装在车辆上的可实现车用无线通信技术(v2x)通信，支持车用无线通信技术(v2x)应用的硬件单元。
22.作为本发明的优选方案，步骤(3)中，车辆意图和请求消息(vir)中智能网联汽车(icv)当前所处车道为l
vir
；意图信息i
vir
∈{-1，0，1}，其中-1表示左转，0表示直行，1表示右转；车道属性d(l)∈{-1，0，1}，其中-1表示左转车道，0表示直行车道，1表示右转车道，则智能网联汽车(icv)进入路口的目标车道l
in
为：
23.l
in
＝l
vir
+i
vir-d(l
vir
)，其中d(l
vir
)表示智能网联汽车(icv)当前所处车道l
vir
的属性。
24.作为本发明的优选方案，步骤(4)中，首先需要算出智能网联汽车(icv)以路口限速行驶到路口所需要的时间t
limit
，即理论上最早到达路口的时间；其次通过激光雷达获取的目标车道l
in
上车辆的速度以及经纬度数据等预测出智能网联汽车(icv)正前方车辆到达路口的时间t
lead
，则在不与前车发生碰撞的情况下到达路口的最早时间为：
25.t
arrive
＝t
lead
+t
safe
26.其中t
safe
为安全时间，则智能网联汽车(icv)最早进入路口的时间为：
27.t
eraliest
＝max(t
arrive
，t
limit
)。
28.作为本发明的优选方案，步骤(5)中，确定冲突车道的方法如下：
29.通过无信号灯交叉路口场景模型图，可以建立一个车道冲突关系映射表，路侧单元(rsu)结合智能网联汽车(icv)进入路口的目标车道l
in
便能获得对应的冲突车道集合。
30.作为本发明的优选方案，步骤(6)中方法如下：
31.通过步骤(5)中获得的冲突车道集合，便可以从由激光雷达获取的ptc数据中筛选出冲突车道上的车辆数据，再通过这些车辆对应的一秒内的ptc数据(激光雷达获取ptc数据的频率为10hz)计算对应的平均加速度，再通过当前速度、位置(经纬度信息、所处车道信
息、航向角信息等)以及平均加速度来预测其占用路口的时间其中n为冲突车道上的车辆数量，t
in
为冲突车道上的车辆到达路口的时间，t
out
为冲突车道上的车辆离开路口的时间。
32.作为本发明的优选方案，步骤(7)中求智能网联汽车(icv)进入路口的最佳时间的方法如下：
33.首先设智能网联汽车(icv)进入路口的最佳时间为t
opt
，并且假设所有进入路口的车辆均以速度v0匀速通过路口，设交叉路口的宽度为d，则通过路口所需要的时间为：
34.t
pass
＝d/v035.所以求解智能网联汽车(icv)进入路口的最佳时间的问题可以转化成一个最优化问题：
36.min t
opt
37.s.t.t
opt
≥t
earliest
[0038][0039]
其中n为激光雷达覆盖范围内冲突车道上的车辆数量，因为n值不会很大，所以这里直接采取遍历算法求解上述最优化问题，具体求解方法如下：
[0040]
首先令t
opt
＝t
earliest
，然后将智能网联汽车(icv)占用路口的时间(t
opt
,t
opt
+t
pass
)依次与所有冲突车道上的车辆占用路口的时间作比较，并且在比较过程中更新t
opt
，具体比较方法如下：
[0041]
如果区间(t
opt
,t
opt
+t
pass
)与区间存在交集，则令否则t
opt
不变。
[0042]
当与所有冲突车道上的车辆占用路口的时间比较完后，则可求出智能网联汽车(icv)进入路口的最佳时间t
opt
。
[0043]
作为本发明的优选方案，步骤(8)中方法如下：
[0044]
路侧单元(rsu)通过步骤(7)求解出的进入路口的最佳时间t
opt
，再根据智能网联汽车(icv)到交叉路口的距离可以算出智能网联汽车(icv)的目标速度v
target
，将目标车道l
in
以及目标速度v
target
生成路侧引导信息(rsc)，再通过广播的形式传给智能网联汽车(icv)对它进行引导。
[0045]
另外，需要说明的是，路侧单元(rsu)对智能网联汽车(icv)的引导是在其进入路口的过程中持续进行的，即路侧单元(rsu)一直以10hz的频率通过激光雷达收集ptc数据，智能网联汽车(icv)也以10hz的频率实时向路侧单元(rsu)发送车辆意图和请求信息(vir)，路侧单元(rsu)也以10hz的频率通过接收到的车辆意图和请求信息(vir)以及ptc不断生成和发送路侧引导信息(rsc)，即在整个引导过程中一直以10hz的频率循环步骤(1-8)，直至智能网联汽车(icv)成功通过路口，引导结束。
[0046]
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明通过路侧单元(rsu)、智能网联汽车(icv)等配合互通，实现了对无信号灯交叉路口的所有车辆的信息采集，并计算出路径优化所需的冲突车辆对路口占用时间等数据，通过求解最优化问题求出智能网联汽车(icv)进入路口的最佳时间，实现了在无信号灯交叉路口对智能网联汽车(icv)的引导，提高了通行效率和驾驶环境的安全性。
附图说明
[0047]
图1为本发明的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法的无信号灯交叉路口场景模型图；
[0048]
图2为本发明的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法的流程图。
具体实施方式
[0049]
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易被本领域人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
[0050]
在对无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化之前，先对无信号灯交叉路口进行建模，如图1所示，无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法的无信号灯交叉路口模型如下：
[0051]
(1)考虑一个由两条道路垂直相交的无信号灯交叉路口；
[0052]
(2)每条道路均有三条车道，一条左转车道，一条直行车道，一条右转车道；
[0053]
(3)对所有驶入交叉路口的车道进行编号，分别为l1，l2，...，l
12
；
[0054]
(4)无信号灯交叉路口旁边部署有路侧单元(rsu)以及激光雷达等设备，覆盖范围为半径100米的圆形区域；
[0055]
(5)在无信号灯交叉路口区域内通行的车辆既有智能网联汽车(icv)又有非智能车辆，智能网联汽车(icv)可与路侧单元(rsu)进行通信，而非智能车辆不行；
[0056]
(6)本发明仅考虑对一辆智能网联汽车(icv)的路径规划，其他车辆在该车辆的规划中视为非智能车辆，若有多辆智能网联汽车(icv)可以对每辆车单独使用该方法进行路径规划；
[0057]
然后，再对无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径展开优化，如图2所示，无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法包括如下步骤：
[0058]
(1)路侧单元(rsu)通过搭载的激光雷达实时采集和测量覆盖范围内车辆的ptc信息，包括速度信息、经纬度信息、所处车道信息、航向角信息等；
[0059]
(2)智能网联汽车(icv)上搭载有车载单元(obu)，在临近无信号灯交叉路口时，将车辆的意图信息以及车辆的当前数据组合成车辆意图和请求消息(vir)，并通过车载单元(obu)经车用无线通信技术(v2x)通信发送给路侧单元(rsu)，发送频率为10hz，其中车辆的意图信息包括左转、直行以及右转，车辆的当前数据包括车辆当前速度、航向角、所处车道以及经纬度等；
[0060]
(3)路侧单元(rsu)通过车辆意图和请求信息(vir)中的意图信息确定智能网联汽车(icv)进入路口的目标车道l
in
，具体的，车辆意图和请求消息(vir)中智能网联汽车(icv)当前所处车道为l
vir
；意图信息i
vir
∈{-1，0，1}，其中-1表示左转，0表示直行，1表示右转；车道属性d(l)∈{-1，0，1}，其中-1表示左转车道，0表示直行车道，1表示右转车道，则智能网联汽车(icv)进入路口的目标车道l
in
为：
[0061]
l
in
＝l
vir
+i
vir-d(l
vir
)，其中d(l
vir
)表示智能网联汽车(icv)当前所处车道l
vir
的属性；
[0062]
(4)路侧单元(rsu)通过激光雷达获取的目标车道l
in
上的车辆信息预测智能网联
汽车(icv)最早进入路口的时间，具体为，首先需要算出智能网联汽车(icv)以路口限速行驶到路口所需要的时间t
limit
，即理论上最早到达路口的时间；其次通过激光雷达获取的目标车道l
in
上车辆的速度以及经纬度数据等预测出智能网联汽车(icv)正前方车辆到达路口的时间t
lead
，则在不与前车发生碰撞的情况下到达路口的最早时间为：
[0063]
t
arrive
＝t
lead
+t
safe
[0064]
其中t
safe
为安全时间，则智能网联汽车(icv)最早进入路口的时间为：
[0065]
t
earliest
＝max(t
arriv
，e，t
limit
)；
[0066]
(5)通过无信号灯交叉路口场景模型图，可建立如下车道冲突关系映射表，
[0067]
车道冲突车道车道冲突车道l1l4，l8，l
10
，l
11
l7l2，l4，l5，l
10
l2l4，l5，l7，l
11
l8l1，l5，l
10
，l
11
l
3 l
9 l4l1，l2，l7，l
11
l
10
l1，l5，l7，l8l5l2，l7，l8，l
10
l
11
l1，l2，l4，l8l
6 l
12 [0068]
路侧单元(rsu)结合智能网联汽车(icv)进入路口的目标车道l
in
确定该交叉路口与智能网联汽车(icv)路线冲突的车道集合；
[0069]
(6)通过步骤(5)中获得的冲突车道集合，路侧单元(rsu)从由激光雷达获取的ptc数据中筛选出冲突车道上的车辆数据，再通过这些车辆对应的一秒内的ptc数据(激光雷达获取ptc数据的频率为10hz)计算对应的平均加速度，再通过当前速度、位置(经纬度信息、所处车道信息、航向角信息等)以及平均加速度来预测这些冲突车道上的车辆占用路口的时间其中n为冲突车道上的车辆数量，t
in
为冲突车道上的车辆到达路口的时间，t
out
为冲突车道上的车辆离开路口的时间；
[0070]
(7)路侧单元(rsu)通过预测的冲突车道上的车辆对路口的占用时间求出智能网联汽车(icy)进入路口的最佳时间，求智能网联汽车(icy)进入路口的最佳时间的方法如下：
[0071]
首先设智能网联汽车(icy)进入路口的最佳时间为t
opt
，并且假设所有进入路口的车辆均以速度v0匀速通过路口，设交叉路口的宽度为d，则通过路口所需要的时间为：
[0072]
t
pass
＝d/v0[0073]
所以求解智能网联汽车(icy)进入路口的最佳时间的问题可以转化成一个最优化问题：
[0074]
min t
opt
[0075]
s.t.t
opt
≥t
earliest
[0076][0077]
其中n为激光雷达覆盖范围内冲突车道上的车辆数量，采取遍历算法求解上述最优化问题，具体求解方法如下：
[0078]
首先令t
opt
＝t
earliest
，然后将智能网联汽车(icv)占用路口的时间(t
opt
,t
opt
+t
pass
)依次与所有冲突车道上的车辆占用路口的时间作
比较，并且在比较过程中更新t
opt
，具体比较方法如下：
[0079]
如果区间(t
opt,
t
opt
+t
pass
)与区间存在交集，则令否则t
opt
不变。
[0080]
当与所有冲突车道上的车辆占用路口的时间比较完后，则可求出智能网联汽车(icv)进入路口的最佳时间t
opt
；
[0081]
(8)路侧单元(rsu)通过步骤(7)求解出的进入路口的最佳时间t
opt
，再根据智能网联汽车(icv)到交叉路口的距离可以算出智能网联汽车(icv)的目标速度v
target
，将目标车道l
in
以及目标速度v
target
生成路侧引导信息(rsc)，再通过广播的形式传给智能网联汽车(icv)对它进行引导；
[0082]
(9)在智能网联汽车(icv)进入路口前持续进行引导，即循环步骤(1-8)；
[0083]
(10)当智能网联汽车(icv)成功通过路口引导结束。
[0084]
以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)rsu通过激光雷达实时采集和测量覆盖范围内车辆的ptc信息；(2)icv临近无信号灯交叉路口时通过v2x向rsu发送进入路口的vir；(3)rsu通过vir中的意图信息确定icv进入路口的目标车道l
in
；(4)rsu通过激光雷达获取的目标车道l
in
上的车辆信息预测icv最早进入路口的时间；(5)rsu通过目标车道l
in
确定该交叉路口与icv路线冲突的车道编号；(6)rsu通过激光雷达获取到的信息来预测冲突车道上的车辆占用路口的时间；(7)rsu通过预测的冲突车道上的车辆对路口的占用时间求出icv进入路口的最佳时间；(8)rsu生成rsc并将rsc发送给icv；(9)在icv进入路口前持续进行引导，即循环步骤(1-8)；(10)当icv成功通过路口引导结束。2.根据权利要求1所述的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，步骤(1)中的ptc信息包括速度信息、经纬度信息、所处车道信息、航向角信息等。3.根据权利要求2所述的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，步骤(2)中：icv上搭载有obu，当icv接近路口时，将车辆的意图信息以及车辆的当前数据组合成vir，并通过obu经v2x通信发送给rsu，发送频率为10hz，其中车辆的意图信息包括左转、直行以及右转，车辆的当前数据包括车辆当前速度、航向角、所处车道以及经纬度等。4.根据权利要求3所述的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，步骤(3)的方法如下：vir中icv当前所处车道为l
vir
；意图信息i
vir
∈{-1，0，1}，其中-1表示左转，0表示直行，1表示右转；车道属性d(l)∈{-1，0，1}，其中-1表示左转车道，0表示直行车道，1表示右转车道，则icv进入路口的目标车道l
in
为：l
in
＝l
vir
+i
vir-d(l
vir
)，其中d(l
vir
)表示icv当前所处车道l
vir
的属性。5.根据权利要求4所述的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，步骤(4)的方法如下：首先需要算出icv以路口限速行驶到路口所需要的时间t
limit
，即理论上最早到达路口的时间；其次通过激光雷达获取的目标车道l
in
上车辆的速度以及经纬度数据等预测出icv正前方车辆到达路口的时间t
lead
，则在不与前车发生碰撞的情况下到达路口的最早时间为：t
arrive
＝t
lead
+t
safe
其中t
safe
为安全时间，则icv最早进入路口的时间为：t
earliest
＝max(t
arrive
，t
limit
)。6.根据权利要求5所述的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，步骤(5)中，确定冲突车道的方法如下：通过无信号灯交叉路口场景模型图，可建立一个车道冲突关系映射表，rsu结合icv进入路口的目标车道l
in
获得对应的冲突车道集合。
7.根据权利要求6所述的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，步骤(6)的方法如下：通过步骤(5)中获得的冲突车道集合，从由激光雷达获取的ptc数据中筛选出冲突车道上的车辆数据，再通过这些车辆对应的一秒内的ptc数据计算对应的平均加速度，再通过当前速度、位置以及平均加速度来预测其占用路口的时间其中n为冲突车道上的车辆数量，t
in
为冲突车道上的车辆到达路口的时间，t
out
为冲突车道上的车辆离开路口的时间。8.根据权利要求7所述的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，步骤(7)中求icv进入路口的最佳时间的方法如下：首先设icv进入路口的最佳时间为t
opt
，并且假设所有进入路口的车辆均以速度v0匀速通过路口，设交叉路口的宽度为d，则通过路口所需要的时间为：t
pass
＝d/v0所以求解icv进入路口的最佳时间的问题可以转化成一个最优化问题：min t
opt
s.t.t
opt
≥t
earliest
其中n为激光雷达覆盖范围内冲突车道上的车辆数量，采取遍历算法求解上述最优化问题，具体求解方法如下：首先令t
opt
＝t
earliest
，然后将icv占用路口的时间(t
opt,
t
opt
+t
pass
)依次与所有冲突车道上的车辆占用路口的时间作比较，并且在比较过程中更新t
opt
，具体比较方法如下：如果区间(t
opt
,t
opt
+t
pass
)与区间存在交集，则令否则t
opt
不变，当与所有冲突车道上的车辆占用路口的时间比较完后，则可求出icv进入路口的最佳时间t
opt
。9.根据权利要求8所述的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，步骤(8)的方法如下：rsu通过步骤(7)求解出的进入路口的最佳时间t
opt
，再根据icv到交叉路口的距离可以算出icv的目标速度v
target
，将目标车道l
in
以及目标速度v
target
生成rsc，再通过广播的形式传给icv对它进行引导。10.根据权利要求9所述的一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，其特征在于，rsu对icv的引导是在其进入路口的过程中持续进行的，即rsu一直以10hz的频率通过激光雷达收集ptc数据，icv也以10hz的频率实时向rsu发送vir，rsu也以10hz的频率通过接收到的vir以及ptc不断生成和发送rsc，即在整个引导过程中一直以10hz的频率循环步骤(1-8)，直至icv成功通过路口，引导结束。

技术总结
本发明公开了一种无信号灯交叉路口智能网联汽车行驶路径优化方法，包括：ICV临近无信号灯交叉路口；ICV通过V2X通信向路侧单元RSU发送进入路口的请求消息VIR；RSU通过意图信息确定ICV进入路口的车道L


技术研发人员：张芝 谭国平 鲍希琰 饶博文 龙关森
受保护的技术使用者：中质智通检测技术有限公司
技术研发日：2023.05.31
技术公布日：2023/8/24