[发明专利]一种自动驾驶车辆专用车道直线段宽度确定方法

说明书

本发明涉及一种自动驾驶车辆专用车道直线段宽度确定方法，包括步骤：S1、将车载测距设备安装在车辆前部正中央，并对设备测量精度标定；S2、自动驾驶车辆在车道内行驶，测量车辆的横向摆动幅度；S3、利用统计学方法，得到自动驾驶车辆在车道内横向摆动幅度与影响因素的函数关系；S4、车辆边缘线被车道线包络的概率，为车辆的横向运动可靠度，反推得到不同横向运动可靠度的车道宽度；S5、校核不同宽度的自动驾驶车辆自由流速度及通行能力情况；S6、确定高速公路自动驾驶车辆专用车道直线段宽度。本发明考虑了自动驾驶车辆在车道内横向摆动的七种影响因素，能够更加科学的确定高速公路自动驾驶车辆专用车道直线段宽度。

技术领域

本发明涉及交通设计的技术领域，尤其是涉及一种自动驾驶车辆专用车道直线段宽度确定方法。

背景技术

通行能力是交通工程的核心概念之一，也是交通规划、交通设计与交通管理与控制的理论基石。伴随着自动驾驶车辆混入人类驾驶车辆(Human Driving Vehicle,HDV)交通流，特别是自动驾驶车辆又可分为单车智能自动驾驶车辆(Autonomous Vehicle,AV)与智能网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle,CAV)，现有的通行能力算法已经显示出其不适应性。由于高速公路是自由流，交通环境相比城市道路比较单一，故目前自动驾驶车辆的推广往往从高速公路开始。因此，提出一种简便的、能够适应不同制式自动驾驶车辆混入的高速公路车道通行能力方法具有重要的理论意义与工程价值。

现有技术中，车道通行能力是以“同质交通流”为研究对象的，《道路通行能力手册(2016版)》对通行能力的定义为“在一定道路几何条件和交通管理条件下，单位小时内车辆通过断面的合理期望的最大交通流”。这里面的两大关键词语：“期望”与“最大交通流”在考虑自动驾驶车辆混入的“异质交通流”时均会发生变化。一是计算方法，不同车辆的跟随组合对应着不同的车头时距，从而随着占有率的不同而导致计算方法更加复杂；二是表达范式，也就是将用一个定值表达通行能力的“确定性表达”变为用概率分布函数的“概率性表达”。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，提供一种简化三类车辆在空间上的复杂组合，且提出了“确定性表达”与“概率性表达”两种表达方式的自动驾驶车辆专用车道直线段宽度确定方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种自动驾驶车辆专用车道直线段宽度确定方法，包括以下步骤：

S1、将车载测距设备安装在车辆前部正中央，并对设备测量精度进行标定；

S2、在不同的环境亮度、路面摩擦系数、横向风速、行驶速度、自动驾驶等级下，让自动驾驶车辆在车道内行驶，测量车辆的横向摆动幅度；

S3、利用统计学中的线性回归方法，拟合得到自动驾驶车辆在车道内横向摆动幅度与影响因素的函数关系；

S4、将车辆边缘线被车道线包络的概率，定义为车辆的横向运动可靠度，从而反推得到不同横向运动可靠度下的车道宽度；

S5、校核不同宽度下的自动驾驶车辆自由流速度及通行能力情况；

S6、确定高速公路自动驾驶车辆专用车道直线段宽度。

上述方案中，所述步骤S1包括以下步骤：

S101、将设备安装在小汽车前部正中央，使设备的安装误差小于0.5cm；

S102、对设备测量精度进行标定，自动计算出设备到车道线的距离x的误差小于2cm；

S103、当设备的安装精度及测量精度无法达到要求时，进一步调试，直到达到精度要求。

上述方案中，所述步骤S2包括以下步骤：