一种校园无人小巴配置和调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种校园无人小巴配置和调度方法及系统，该方法包括：步骤1，接收车辆相关信息和乘客目标的预定乘车信息、向小巴发出校园地图信息、及向距离乘客目标最近的小巴发出车辆调度任务；步骤2，判断小巴是否为紧急状态；步骤3，执行车辆调度任务，判断车内当前的乘客目标数目是否小于设定阈值；步骤4，按照优先级的顺序接泊乘客目标，判断优先级是否降到设定阈值；步骤5，按照所述车辆调度任务中的全局规划路径，运送乘客目标至所述预定乘车信息中的目的地。本发明专利技术能够根据乘客的实际需求，灵活对校园无人小巴进行配置和调度，可解决在传统校园小巴在运行过程中路线不合理、等待时间长等问题。间长等问题。间长等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种校园无人小巴配置和调度方法及系统


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，特别是关于一种校园无人小巴配置和调度方法及系统。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆可用于道路、港口、矿山和校园等多种环境下进行人员和物品的运输。与复杂道路情况相比，以校园为代表的较简单园区环境下已有成功实现的L3级别的自动驾驶的案例。传统的校园小巴通过人工驾驶在既定路线和电话预约等多种方式对校园内乘客进行接泊，存在小巴数量少、站点设置少且不合理、等待时间过长等缺点。通过在校园内配置无人驾驶小巴能够通过更好的规划和调度算法，为乘客提供更加实时和智能的人员和物品运输。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种校园无人小巴配置和调度方法及系统来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一种校园无人小巴配置和调度方法，该方法包括：
[0005]步骤1，通过云控中心接收车辆相关信息和乘客目标的预定乘车信息、向校园内所有小巴发出校园地图信息、以及向距离乘客目标最近的小巴发出车辆调度任务；
[0006]步骤2，判断小巴是否为紧急状态，若是，则进入步骤4，若否，则判定为普通状态，并进入步骤3；
[0007]步骤3，执行所述车辆调度任务，并判断车内当前的乘客目标数目是否小于设定阈值，若是，则开启招手即停功能，并返回步骤1，若否，则关闭招手即停功能，并进入步骤5；
[0008]步骤4，按照优先级的顺序接泊乘客目标，采用动态规划算法产生的规划路线，且在运行过程中关闭招手即停功能，并判断优先级是否降到设定阈值，若是，则进入步骤3，若否，则进入步骤5；
[0009]步骤5，按照所述车辆调度任务中的全局规划路径，并利用环境感知结果作为输入，经过计算进行车辆局部路径规划，运送乘客目标至所述预定乘车信息中的目的地；
[0010]其中，所述优先级的获取方法计算方法包括：
[0011][0012][0013]式中，F(priority)表示所述优先级，按照从小到大的顺序，所述优先级取值设置在[0,1]的范围内，T
emergency I表示所述需求态势信息为第一紧急程度，T
emergency II表示所述需求态势信息为第二紧急程度，f(T
waiting
)表示乘客目标的等待时间函数，t表示实际从预订信息发出后至当前时刻的等待时间。
[0014]进一步地，步骤1中，所述校园地图信息包括被划分成多个小区及每一个所述小区所包含的子区域的ID信息，所述车辆相关信息包括小巴位置信息以及小巴所在区域的乘客目标的类别和数量，所述预定乘车信息包括乘客目标的当前位置和需求态势信息；
[0015]其中，“向距离乘客目标最近的小巴发出车辆调度任务”的方法具体包括：
[0016]步骤11，计算乘客目标的当前位置所对应的所述子区域ID与该子区域ID所在所述小区内的各辆小巴之间的曼哈顿距离；
[0017]步骤12，若步骤11计算得到的曼哈顿距离小于乘客目标的当前位置所对应的所述小区的半径，则选择向其中所述曼哈顿距离最小的小巴发出车辆调度任务；
[0018]步骤13，若步骤11计算得到的曼哈顿距离大于乘客目标的当前位置所对应的所述小区的半径，则继续计算乘客目标的当前位置所对应的所述小区周围所有直接相邻的所述小区内小巴与该乘客目标之间的曼哈顿距离，选择向其中曼哈顿距离最小的所述小区的小巴发出车辆调度任务。
[0019]进一步地，所述需求态势信息分为普通状态和紧急状态两种类型；
[0020]步骤2中的“判断小巴是否为紧急状态”的方法具体包括：
[0021]根据小巴实时采集到的其周围环境感知结果，利用评价函数评估，评估结果分为普通状态和紧急状态两种类型；
[0022]若所述需求态势信息和评估结果中的任一种为紧急状态类型时，将小巴状态置为紧急状态，否则将小巴状态置为普通状态。
[0023]进一步地，步骤4中，所述全局规划路径的获取方法具体包括：
[0024]通过所述云控中心结合所述校园地图信息和所述预定乘车信息，将整个校园环境建模为图模型，其具体包括：
[0025]将校园环境中的所有校园道路抽象为边V，所有建筑物的各个入口抽象为节点E，建立有向图G＝(V,E)，G＝(V,E)的时空边的总权重W
output
由下式(1)确定：
[0026]W
output
＝W
distance
+W
geometry
+W
experience
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0027]其中，W
distance
代表路径的曼哈顿距离权重，W
geometry
代表路径的几何特性权重，W
experience
代表路径的经验拥堵权重。
[0028]本专利技术还提供一种校园无人小巴配置和调度系统，该系统包括：
[0029]云控中心，其用于接收车辆相关信息和乘客目标的预定乘车信息、向校园内所有小巴发出校园地图信息、以及向距离乘客目标最近的小巴发出车辆调度任务；
[0030]车载决策控制单元，其用于判断小巴是否为紧急状态，若小巴被判定为紧急状态，则按照优先级的顺序接泊乘客目标，采用动态规划算法产生的规划路线，且在运行过程中关闭招手即停功能，并判断优先级是否降到设定阈值；若小巴被判定为普通状态，并执行所述车辆调度任务，并判断车内当前的乘客目标数目是否小于设定阈值；在车内当前的乘客目标数目小于设定阈值的情形下，开启招手即停功能，在车内当前的乘客目标数目大于或等于设定阈值的情形下，关闭招手即停功能，并按照所述车辆调度任务中的全局规划路径，并利用环境感知结果作为输入，经过计算进行车辆局部路径规划，运送乘客目标至所述预定乘车信息中的目的地；
[0031]其中，所述优先级的获取方法计算方法包括：
[0032][0033][0034]式中，F(priority)表示所述优先级，按照从小到大的顺序，所述优先级取值设置在[0,1]的范围内，T
emergency I表示所述需求态势信息为第一紧急程度，T
emergency II表示所述需求态势信息为第二紧急程度，f(T
waiting
)表示乘客目标的等待时间函数，t表示实际从预订信息发出后至当前时刻的等待时间。
[0035]进一步地，所述校园地图信息包括被划分成多个小区及每一个所述小区所包含的子区域的ID信息，所述车辆相关信息包括小巴位置信息以及小巴所在区域的乘客目标的类别和数量，所述预定乘车信息包括乘客目标的当前位置和需求态势信息；
[0036]其中，所述云控中心“向距离乘客目标最近的小巴发出车辆调度任务”的方法具体包括：
[0037]计算乘客目标的当前位置所对应的所述子区域ID与该子区域ID所在所述小区内的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种校园无人小巴配置和调度方法，其特征在于，包括：步骤1，通过云控中心接收车辆相关信息和乘客目标的预定乘车信息、向校园内所有小巴发出校园地图信息、以及向距离乘客目标最近的小巴发出车辆调度任务；步骤2，判断小巴是否为紧急状态，若是，则进入步骤4，若否，则判定为普通状态，并进入步骤3；步骤3，执行所述车辆调度任务，并判断车内当前的乘客目标数目是否小于设定阈值，若是，则开启招手即停功能，并返回步骤1，若否，则关闭招手即停功能，并进入步骤5；步骤4，按照优先级的顺序接泊乘客目标，采用动态规划算法产生的规划路线，且在运行过程中关闭招手即停功能，并判断优先级是否降到设定阈值，若是，则进入步骤3，若否，则进入步骤5；步骤5，按照所述车辆调度任务中的全局规划路径，并利用环境感知结果作为输入，经过计算进行车辆局部路径规划，运送乘客目标至所述预定乘车信息中的目的地；其中，所述优先级的获取方法计算方法包括：其中，所述优先级的获取方法计算方法包括：式中，F(priority)表示所述优先级，按照从小到大的顺序，所述优先级取值设置在[0,1]的范围内，T
emergency I表示所述需求态势信息为第一紧急程度，T
emergency II表示所述需求态势信息为第二紧急程度，f(T
waiting
)表示乘客目标的等待时间函数，t表示实际从预订信息发出后至当前时刻的等待时间。2.如权利要求1所述的校园无人小巴配置和调度方法，其特征在于，步骤1中，所述校园地图信息包括被划分成多个小区及每一个所述小区所包含的子区域的ID信息，所述车辆相关信息包括小巴位置信息以及小巴所在区域的乘客目标的类别和数量，所述预定乘车信息包括乘客目标的当前位置和需求态势信息；其中，“向距离乘客目标最近的小巴发出车辆调度任务”的方法具体包括：步骤11，计算乘客目标的当前位置所对应的所述子区域ID与该子区域ID所在所述小区内的各辆小巴之间的曼哈顿距离；步骤12，若步骤11计算得到的曼哈顿距离小于乘客目标的当前位置所对应的所述小区的半径，则选择向其中所述曼哈顿距离最小的小巴发出车辆调度任务；步骤13，若步骤11计算得到的曼哈顿距离大于乘客目标的当前位置所对应的所述小区的半径，则继续计算乘客目标的当前位置所对应的所述小区周围所有直接相邻的所述小区内小巴与该乘客目标之间的曼哈顿距离，选择向其中曼哈顿距离最小的所述小区的小巴发出车辆调度任务。3.如权利要求2所述的校园无人小巴配置和调度方法，其特征在于，所述需求态势信息分为普通状态和紧急状态两种类型；步骤2中的“判断小巴是否为紧急状态”的方法具体包括：根据小巴实时采集到的其周围环境感知结果，利用评价函数评估，评估结果分为普通
状态和紧急状态两种类型；若所述需求态势信息和评估结果中的任一种为紧急状态类型时，将小巴状态置为紧急状态，否则将小巴状态置为普通状态。4.如权利要求1至3中任一项所述的校园无人小巴配置和调度方法，其特征在于，步骤4中，所述全局规划路径的获取方法具体包括：通过所述云控中心结合所述校园地图信息和所述预定乘车信息，将整个校园环境建模为图模型，其具体包括：将校园环境中的所有校园道路抽象为边V，所有建筑物的各个入口抽象为节点E，建立有向图G＝(V,E)，G＝(V,E)的时空边的总权重W
output
由下式(1)确定：W
output
＝W
distance
+W
geometry
+W
experience
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，W
distance
代表路径的曼哈顿距离权重，W
geometry
代表路径的几何特性权重，W
experience

【专利技术属性】
技术研发人员：高铭，王建强，刘科，刘巧斌，许庆，李克强，高博麟，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：