[发明专利]基于云存储的高精度地图的无人驾驶交通载具的导航方法

说明书

本发明涉及基于云存储的高精度地图的无人驾驶交通载具的导航方法，所述方法包括以下步骤：获取交通载具行驶路径，通过电子地图导航技术来获取交通载具行驶起点和终点之间的最优路径，该最优路径由电子地图导航系统推荐，并为交通载具当前的行驶路径；获取交通载具的位置，交通载具的当前位置分为大致位置和精确位置，大致位置由定位系统获取，精确位置由高精度地图来获取；判断是否需要变更车道，若是，则进一步判断是否满足车道变更条件，若满足，则进行车道变更，若不满足，则不进行车道变更；若满足安全行驶的条件，则对当前交通载具进行车道进行变更，否则不进行车道变更。本发明可以实现无人驾驶汽车能高效，安全，可靠的完成自主换道。

技术领域

本发明涉及车辆行驶控制技术领域，尤其涉及基于云存储的高精度地图的无人驾驶交通载具的导航方法。

背景技术

无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。要实现无人驾驶的两大重要因素是高精度导航电子地图和车联网信息。

一方面，传统地图能够拥有导航路劲规划，拥堵信息提示，多条路劲规划的时间等信息，甚至可以获取路口是否有信号灯，道路上是否有测速照相等信息。但，传统地图只有米级的精度，对于车辆来说，米级的精度是完全不够的，难以达到自动驾驶的需求。

另一方面，要想实现无人驾驶，车辆自身和车辆行驶的道路及道路环境数据需要被车辆实时地获取并且经过中央处理单元的计算后，做出行驶决策，并反馈给车辆控制系统。这依赖于车联网大数据的有效采集和传输。

对于无人驾驶而言，车辆换道是车辆行驶过程中一个常见但复杂的行为，真实的道路场景是很复杂多变的，因而，如何实现无人驾驶汽车既能高效，安全，可靠的完成自主换道，还能覆盖复杂多变的道路场景，无疑是一个很大的挑战。

申请号为CN202010762553的专利中提到了一种基于并行计算的大规模交通仿真系统，包括车辆流量统计及计算模块、车辆位置及方向控制模块、分道模块、车辆变道模块、车辆选路控制模块、车辆路口行车模块、数据存储模块以及并行计算模块。而该系统未利用高精度地图信息，因此其所涉及的车辆变道的方法的可靠性难以保证。

申请号为US20200339118的专利中提到了一种执行车辆的自动驾驶的车辆控制装置，包括：车辆信息获取单元，用于获取与附近车辆相关的车辆信息；设置单元，其通过使用车辆信息来设置车辆和附近车辆之间的车距余量，并且根据车距余量来确定车辆的行驶速度的改变定时；以及驱动控制单元，在车道变换操作中，执行在所述变换定时改变所述车辆的行进速度的控制，以及在所述车道变换操作之后执行所述车辆与所述车辆的前一车辆之间的车距的控制。该方案中，为考虑交通载具的行驶环境，例如前方的红绿灯信息，因此其使用场景会受限制。

发明内容

为了现有技术存在的上述技术缺陷，本发明提供基于云存储的高精度地图的无人驾驶交通载具的导航方法，可以实现无人驾驶汽车能高效，安全，可靠的完成自主换道，可以有效解决背景技术中的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供的基于云存储的高精度地图的无人驾驶交通载具的导航方法和系统的技术方案具体如下：

本发明实施例公开了基于云存储的高精度地图的无人驾驶交通载具的导航方法，所述方法包括以下步骤：

获取交通载具行驶路径，通过电子地图导航技术来获取交通载具行驶起点和终点之间的最优路径，该最优路径由电子地图导航系统推荐，并为交通载具当前的行驶路径；

获取交通载具的位置，交通载具的当前位置分为大致位置和精确位置，大致位置由定位系统获取，精确位置由高精度地图来获取；

判断是否需要变更车道，若是，则进一步判断是否满足车道变更条件，若满足，则进行车道变更，若不满足，则不进行车道变更；