[发明专利]一种用于景区观光车的网联自动驾驶系统及方法

权利要求书

1.一种用于景区观光车的网联自动驾驶系统，其特征在于，包括：

环境感知模块，其用于利用车载传感器感知和检测景区观光车周边环境信息；

人机交互模块，其用于进行人机交互；

车-路-云交互模块，其用于处理车联网信息；以及

决策与控制模块，其用于根据人机交互信息和车联网信息进行旅游路线全局规划，以及用于根据旅游路线全局规划、景区观光车周边环境信息和车联网信息来进行自动驾驶决策和控制，

其中，所述决策与控制模块包括上层规划子模块，所述上层规划子模块根据人机交互信息和车联网信息进行旅游路线全局规划，为游客提供最佳旅游线路；如果游客选择系统推荐路线，则所述上层规划子模块直接读取预先存储的旅游路线，并根据景区实际游客分布情况进行线路优化；如果游客选择自定义景区游览点，则所述上层规划子模块根据游客需求和景区当前游客分布情况，在线进行旅游路线规划，

在行驶过程中检测到有障碍物时，所述决策与控制模块以下述方式进行纵向速度规划，

首先，根据传感器得到的障碍物信息以及地图信息建立道路模型，对当前车道进行区域划分，将景区观光车正前方长度为L的当前车道区域划分为虚拟的停车区域和减速区域；具体地，景区观光车正前方长度为S、宽度为W-2*W₀的区域为停车区域，位于停车区域前方的为前方减速区域，位于停车区域和前方减速区域两侧的为两侧减速区域，

其中，L为车辆从当前行驶车速以最大减速度制动到停车的刹车距离；S综合考虑车速和车辆转向特性进行确定，W为虚拟行车安全边界宽度，W₀为两侧行车安全影响宽度，W根据景区观光车宽度H确定，W₀根据观光车最高车速V_max和景区道路限速V_lim确定，

W＝1.6*H，W₀＝(W-H)*(1-V_lim/V_max)/2

其次，根据障碍物的位置和种类来进行纵向速度规划，确定在检测到障碍物的情况下的车速v_prf，

若停车区域内检测到静态或者动态障碍物，v_prf＝0；

若两侧减速区域内有静态障碍物，v_prf＝v_{lon_tar}；

若两侧减速区域内有动态障碍物，v_prf＝v_{lon_tar}-k_bh；

若前方减速区域有静态或者动态障碍物，v_prf＝v_{lon_tar}-k_rl，

其中，v_{lon_tar}为检测到障碍物之前的纵向期望车速，l为障碍物至车辆最短停车距离点的距离；h为两侧减速区域内障碍物到虚拟安全边界的距离。

2.如权利要求1所述的用于景区观光车的网联自动驾驶系统，其特征在于，所述环境感知模块的工作流程包括如下步骤：

步骤S11，判断消息订阅来源是否准确，如果消息来源可靠则接收车载传感器数据，否则，不接收数据；

步骤S12，根据订阅数据特征判断传感器类型，针对不同传感器类型进行数据解析，解析GNSS数据确定定位系统工作状态，并计算与定位相关的车辆当前位置信息；解析IMU数据获取车辆姿态信息，并计算与姿态相关的车辆当前位置信息；融合上述两类位置信息得到车辆绝对位置信息；解析摄像头数据，将图像转换为二维数据，通过图像匹配识别车辆周边交通要素，所述交通要素包括车辆、行人和/或交通标示；解析激光雷达数据，并进行数据标记与修正处理，提取3D点云数据几何信息和语义信息特征；解析毫米波雷达数据获取车辆周围物理环境信息，所述车辆周围物理环境信息包括车辆与周围车辆的相对距离、相对速度；融合各类传感器信息生成环境模型，所述环境模型包括障碍物地图、车道线地图及交通信号灯；

步骤S13，判断传感器是否有效，如果有效则将融合生成的环境模型及传感器解析数据发送给决策与控制模块，否则，不发送。