申请/专利权人：暨南大学;深圳联友科技有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117423236B

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G06Q10/04;G08G1/04;G08G1/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于临时避让停车位的狭窄弯道车辆调度方法，包括：将激光雷达和毫米波雷达获取得到的车辆数据进行融合，以实现相会车辆的车辆状态及行驶轨迹预测；通过车辆行驶轨迹的预测计算车辆的预计会车点；基于预计会车点并根据道路情况和临时避让停车位的数量执行不同的车辆避让策略，以实现狭窄弯道会车的车辆避让与调度。本发明将融合处理后的车辆状态数据应用于狭窄弯道避让策略中，实现了基于临时避让停车位的狭窄弯道车辆调度方法。一方面，降低了连续弯道的交通事故发生频率，保证了车上人员的生命财产安全；另一方面，本发明具有成本低、自动化高的特点，推动车路协同向智能化统一管理的方向发展。

主权项：1.一种基于临时避让停车位的狭窄弯道车辆调度方法，其特征在于，包括：将激光雷达和毫米波雷达获取得到的车辆数据进行融合，以实现相会车辆的车辆状态及行驶轨迹预测；通过车辆行驶轨迹的预测计算车辆的预计会车点；基于预计会车点并根据道路情况和临时避让停车位的数量执行不同的车辆避让策略，以实现狭窄弯道会车的车辆避让与调度；所述将激光雷达和毫米波雷达获取得到的车辆数据进行融合，以实现相会车辆的车辆状态及行驶轨迹预测包括：将激光雷达获取的车辆数据使用卡尔曼滤波进行车辆状态预测；将毫秒波雷达获取的车辆数据使用扩展卡尔曼滤波进行车辆状态的测量更新，使用非线性测量函数来变化坐标系，设置测量噪声协方差矩阵，并计算新的雅可比矩阵，以实现测量更新；在预测阶段，接收到激光雷达采集到的车辆数据后，通过状态预测公式，计算得到车辆数据的预测值；在更新阶段，滤波器将车辆数据的预测值与测量值进行比较，并进行数据融合，得到更新的车辆数据，即最优估计值；在时间后，再次收到激光雷达和毫秒波雷达的测量值，将开始执行下一轮的预测和更新；所状态预测公式为： 其中，是预测下一个状态值的状态转移矩阵，是上一时刻车辆综合预测和测量得到的最优估计值，是控制矩阵，是控制变量，为噪声项；设置，并将加速度的影响加入到噪声项中，并用过程噪声矢量表示；即： 。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 暨南大学;深圳联友科技有限公司 一种基于临时避让停车位的狭窄弯道车辆调度方法

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