车路协同无人驾驶控制系统及控制方法[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 CN 112606848 A(43)申请公布日 2021.04.06

(21)申请号 202011331149.X(22)申请日 2020.11.24

(71)申请人 浙大宁波理工学院

地址 315100 浙江省宁波市高教园区钱湖

南路1号（浙大宁波理工学院）(72)发明人 张智焕　

(74)专利代理机构 杭州斯可睿专利事务所有限

公司 33241

代理人 唐迅(51)Int.Cl.

B60W 60/00(2020.01)B60W 50/00(2006.01)B60W 40/02(2006.01)B60W 40/00(2006.01)H04W 4/44(2018.01)

权利要求书2页 说明书4页 附图2页

H04W 4/46(2018.01)

CN 112606848 A()发明名称

车路协同无人驾驶控制系统及控制方法(57)摘要

本发明公开了一种车路协同无人驾驶控制系统及控制方法，通过路端信息采集模块实时获取无人驾驶电动汽车状态信息及周围环境信息，在云端服务器上建立基于主车道的坐标系分解速度为横向速度和纵向速度并计算处理，在信息处理模块上通过分解计算处理并建立无人驾驶汽车运动学模型，由控制模块的纵向控制器和横向控制器来调整电机模块和转向机构，来控制无人驾驶电动汽车的运动。本发明得到的一种车路协同无人驾驶控制系统及控制方法，具有以下优点：将行驶速度分解为纵向速度与横向速度两部分，再通过与周围车辆的纵向速度与横向速度之间的分析计算，经由纵向控制器和横向控制器对纵向速度与横向速度的控制，控制稳定性更好，云端与车端双计算，保障了行驶过程的安全性。

CN 112606848 A

权　利　要　求　书

1/2页

1.一种车路协同无人驾驶控制系统，包括路端设置的信息采集模块（1）,其特征是还包括车端设置的信息传输模块（2）、信息处理模块（3）、控制模块（4）、执行模块（5）和监测模块（6）及其包括云端设置的5G基站（7）和云端服务器（8）；

所述信息采集模块（1）包括视觉模块（9）和信息识别模块（10），视觉模块（9）用于采集无人驾驶电动汽车的车牌号、车型尺寸、车速、所在位置实时信息和监测车辆运动轨迹，信息识别模块（10）用于采集车辆发出的信息并通过5G基站（7）将视觉模块（9）和信息识别模块（10）采集到的信息上传到云端服务器（8）；

所述信息传输模块（2）包括第一输出模块（11）和输入模块（12），第一输出模块（11）用于向周围发出车辆的实时状态信息，输入模块（12）用于采集其他车辆上第二输出模块（17）和云端服务器（8）发回的信息，并将这些信息输入到信息处理模块（3）；

所述信息处理模块（3）用于处理由信息传输模块（2）获取的信息，并将处理后的信息输入到控制模块（4）；

所述控制模块（4）包括纵向控制器（13）和横向控制器（14），纵向控制器（13）用于控制车辆的纵向速度，横向控制器（14）用于控制车辆的横向速度；

所述执行模块（5）包括电机模块（15）和转向机构（16）；所述的监测模块（6）包括定位系统、周身雷达系统、车况自检系统，定位系统用于车辆自身的定位，周身雷达系统用于检测车辆周围障碍，车况自检系统用于检测车辆重量及车辆状况，并这些信息输入到第一输出模块（11）；

所述5G基站（7）用于数据传输；所述云端服务器（8）用于对路端信息采集模块（1）获取的信息进行处理，并通过5G基站（7）将处理后的信息反馈到车端的信息传输模块（2）。

2.一种车路协同无人驾驶控制方法，包括采用权利要求1所述的车路协同无人驾驶控制系统，其特征在于所述的车路协同无人驾驶控制方法，包括以下步骤：

1）通过路端信息采集模块（1）实时获取无人驾驶电动汽车状态信息及周围环境信息，并通过5G基站（7）上传至云端服务器（8）；

2）基于路端信息采集模块（1）获取的信息，在云端服务器（8）上通过分解计算处理，再将信息反馈到车端的输入模块（12）；

3）基于输入模块（12）接收的信息，在信息处理模块（3）上通过分解计算处理；4）建立无人驾驶汽车运动学模型；5）基于信息处理模块（3）处理的信息，由控制模块（4）的纵向控制器（13）和横向控制器（14）来对执行模块（5）进行控制；

6）根据纵向控制器（13）和横向控制器（14）的输出信息，执行模块（5）的电机模块（15）和转向机构（16）分别进行调整，来控制无人驾驶电动汽车的运动。

3.根据权利要求2所述的一种车路协同无人驾驶控制方法，其特征在于步骤1）中所述无人驾驶电动汽车状态信息包括车牌号、车型尺寸、车重、车况、车速和行驶方向。

4.根据权利要求2所述的一种车路协同无人驾驶控制方法，其特征在于步骤1）中所述周围环境信息包括行驶道路状况、天气、周围车辆状况、车辆周围障碍和所在位置。

5.根据权利要求2所述的一种车路协同无人驾驶控制方法，其特征在于步骤2）中所述云端服务器（8）上的分解计算处理的具体步骤为：

2

CN 112606848 A

权　利　要　求　书

2/2页

（1）根据信息采集模块（1）获取的数据，建立基于主车道的坐标系，以主车道延伸方向为X轴，垂直主车道延伸方向为Y轴，将无人驾驶电动汽车和周围无人驾驶电动汽车的速度在坐标系上分解为横向速度与纵向速度；（2）通过将无人驾驶电动汽车的横向速度与纵向速度、周围无人驾驶电动汽车的横向速度与纵向速度和前方车道信息对比计算得到最佳横向速度范围和纵向速度范围。

6.根据权利要求2所述的一种车路协同无人驾驶控制方法，其特征在于所述步骤3）中所述信息处理模块（3）上的分解计算处理的具体步骤为：（1）根据输入模块（12）获取的数据，建立基于主车道的坐标系，以主车道延伸方向为X轴，垂直主车道延伸方向为Y轴，将无人驾驶电动汽车和周围无人驾驶电动汽车的速度在坐标系上分解为横向速度与纵向速度；（2）通过将计算得到最佳横向速度范围和纵向速度范围，并和云端服务器上计算得到的最佳横向速度范围和纵向速度范围对比核验，取最优横向速度和纵向速度。

3

CN 112606848 A

说　明　书

车路协同无人驾驶控制系统及控制方法

1/4页

技术领域

[0001]本发明涉及汽车智能安全与自动驾驶领域，特别是涉及一种车路协同无人驾驶控制方法。

背景技术

[0002]随着人工智能的发展，自动驾驶汽车成为了一个热门话题。如今，自动驾驶汽车已经进入到生活中的很多领域中，如交通出行、货物运输，代替人类进入危险区域等等。根据早前的数据，全球每年大概有124万人死于交通事故，在这些事故中由司机导致的占大多数。而作为智能交通系统的典型应用，无人驾驶汽车能在很大程度上解决上述问题，减少甚至避免人为惨剧的发生，因此无人驾驶汽车的研究具有很强的现实意义。为了增强车辆的

许多先进的科学技术被应用在提升当前车辆已有的功能方面，其主要应安全性和舒适性，

用是先进驾驶辅助系统，如车道保持系统、自适应巡航系统等，但还是缺乏适用于全局的控制方法。

发明内容

[0003]本发明的目的是为了解决上述技术的不足而提供一种安全性高、可应用广泛的车路协同无人驾驶控制系统及控制方法。[0004]为了达到上述目的，本发明所提供的一种车路协同无人驾驶控制系统，它包括路端设置的信息采集模块；其特征是还包括车端设置的信息传输模块、信息处理模块、控制模块、执行模块和监测模块及其还包括云端设置的5G基站和云端服务器；[0005]所述信息采集模块包括视觉模块和信息识别模块，视觉模块用于采集无人驾驶电动汽车的车牌号、车型尺寸、车速、所在位置实时信息和监测车辆运动轨迹，信息识别模块用于采集车辆发出的信息并通过5G基站将视觉模块和信息识别模块采集到的信息上传到云端服务器；

[0006]所述信息传输模块包括第一输出模块和输入模块，第一输出模块用于向周围发出车辆的实时状态信息，输入模块用于采集其他车辆上第二输出模块和云端服务器发回的信息，并将这些信息输入到信息处理模块；

[0007]所述信息处理模块用于处理由信息传输模块获取的信息，并将处理后的信息输入到控制模块；

[0008]所述控制模块包括纵向控制器和横向控制器，纵向控制器用于控制车辆的纵向速度，横向控制器用于控制车辆的横向速度；

[0009]所述执行模块包括电机模块和转向机构；[0010]所述的监测模块包括定位系统、周身雷达系统、车况自检系统，定位系统用于车辆自身的定位，周身雷达系统用于检测车辆周围障碍，车况自检系统用于检测车辆重量及车辆状况，并这些信息输入到第一输出模块；[0011]所述5G基站用于数据传输；

4

CN 112606848 A[0012]

说　明　书

2/4页

所述云端服务器用于对路端信息采集模块获取的信息进行处理，并通过5G基站将

处理后的信息反馈到车端的信息传输模块。

[0013]本发明所提供的车路协同无人驾驶控制方法，包括采用上述车路协同无人驾驶控制系统，其特征在于所述的车路协同无人驾驶控制方法，包括以下步骤：包括以下步骤：[0014]1)通过路端信息采集模块实时获取无人驾驶电动汽车状态信息及周围环境信息，并通过5G基站上传至云端服务器；

[0015]2)基于路端信息采集模块获取的信息，在云端服务器上通过分解计算处理，再将信息反馈到车端的输入模块；

[0016]3)基于输入模块接收的信息，在信息处理模块上通过分解计算处理；[0017]4)建立无人驾驶汽车运动学模型；[0018]5)基于信息处理模块处理的信息，由控制模块的纵向控制器和横向控制器来对执行模块进行控制；

[0019]6)根据纵向控制器和横向控制器的输出信息，执行模块的电机模块和转向机构分别进行调整，来控制无人驾驶电动汽车的运动。

[0020]在步骤1)中所述无人驾驶电动汽车状态信息包括包括车牌号、车型尺寸、车重、车况、车速和行驶方向。

[0021]在步骤1)中所述周围环境信息包括行驶道路状况、天气、周围车辆状况、车辆周围障碍和所在位置。

[0022]在步骤2)中所述云端服务器上的分解计算处理的具体步骤为：[0023](1)根据信息采集模块获取的数据，建立基于主车道的坐标系，以主车道延伸方向为X轴，垂直主车道延伸方向为Y轴，将无人驾驶电动汽车和周围无人驾驶电动汽车的速度在坐标系上分解为横向速度与纵向速度；[0024](2)通过将无人驾驶电动汽车的横向速度与纵向速度、周围无人驾驶电动汽车的横向速度与纵向速度和前方车道信息对比计算得到最佳横向速度范围和纵向速度范围。[0025]在步骤3)中所述信息处理模块上的分解计算处理的具体步骤为：[0026](1)根据输入模块获取的数据，建立基于主车道的坐标系，以主车道延伸方向为X

将无人驾驶电动汽车和周围无人驾驶电动汽车的速度在坐轴，垂直主车道延伸方向为Y轴，

标系上分解为横向速度与纵向速度。[0027](2)通过将计算得到最佳横向速度范围和纵向速度范围，并和云端服务器上计算得到的最佳横向速度范围和纵向速度范围对比核验，取最优横向速度和纵向速度。[0028]本发明得到的一种车路协同无人驾驶控制系统及控制方法，具有以下优点：将行驶速度分解为纵向速度与横向速度两部分，再通过与周围车辆的纵向速度与横向速度之间的分析计算，经由纵向控制器和横向控制器对纵向速度与横向速度的控制，控制稳定性更好，云端与车端双计算，保障了行驶过程的安全性。附图说明

[0029]图1是本发明的整体流程图；

[0030]图2是本发明在匝道汇入时的示意图；

[0031]图3是本发明在云端服务器断联时匝道汇入的示意图。

5

CN 112606848 A[0032]

说　明　书

3/4页

图中：信息采集模块1、信息传输模块2、信息处理模块3、控制模块4、执行模块5、监

测模块6、5G基站7、云端服务器8、视觉模块9、信息识别模块10、第一输出模块11、输入模块12、纵向控制器13、横向控制器14、电机模块15、转向机构16、第二输出模块17。具体实施方式

[0033]为了更清晰地理解本发明的技术方案，下面通过实施例结合附图对本发明作进一步的举例说明。

[0034]本实施例提供的一种车路协同无人驾驶控制系统，如图1所示，包括包括路端设置的信息采集模块1、车端设置的信息传输模块2、信息处理模块3、控制模块4、执行模块5、监测模块6和云端设置的5G基站7和云端服务器8；

[0035]所述信息采集模块1包括视觉模块9和信息识别模块10，视觉模块9用于采集无人驾驶电动汽车的车牌号、车型尺寸、车速、所在位置实时信息和监测车辆运动轨迹，信息识别模块10用于采集车辆发出的信息并通过5G基站7将视觉模块9和信息识别模块10采集到的信息上传到云端服务器8；

[0036]所述信息传输模块2包括第一输出模块11和输入模块12，第一输出模块11用于向周围发出车辆的实时状态信息，输入模块12用于采集其他车辆上第二输出模块17和云端服务器8发回的信息，并将这些信息输入到信息处理模块3；

[0037]所述信息处理模块3用于处理由信息传输模块2获取的信息，并将处理后的信息输入到控制模块4；

[0038]所述控制模块4包括纵向控制器13和横向控制器14，纵向控制器13用于控制车辆的纵向速度，横向控制器14用于控制车辆的横向速度；[0039]所述执行模块5包括电机模块15和转向机构16；[0040]所述的监测模块6包括定位系统、周身雷达系统、车况自检系统，定位系统用于车辆自身的定位，周身雷达系统用于检测车辆周围障碍，车况自检系统用于检测车辆重量及车辆状况，并这些信息输入到第一输出模块11；[0041]所述5G基站7用于数据传输；

[0042]所述云端服务器8用于对路端信息采集模块1获取的信息进行处理，并通过5G基站7将处理后的信息反馈到车端的信息传输模块2。

[0043]本发明所述的一种车路协同无人驾驶控制方法，包括采用上述车路协同无人驾驶控制系统，其车路协同无人驾驶控制方法的具体控制步骤如下：[0044]步骤1：通过路端信息采集模块1实时获取无人驾驶电动汽车状态信息及周围环境信息，并通过5G基站7上传至云端服务器8。[0045]步骤1.1：通过信息采集模块1实时获取无人驾驶电动汽车状态信息包括车牌号、车型尺寸、车重、车况、车速和行驶方向。[0046]步骤1.2：通过信息采集模块1实时获取周围环境信息包括行驶道路状况、天气、周围车辆状况、车辆周围障碍和所在位置。[0047]步骤2：基于路端信息采集模块1获取的信息，在云端服务器8上通过分解计算处理，再将信息反馈到车端的输入模块12。[0048]步骤2.1：根据信息采集模块1获取的数据，建立基于主车道的坐标系，以主车道延

6

CN 112606848 A

说　明　书

4/4页

伸方向为X轴，垂直主车道延伸方向为Y轴，将无人驾驶电动汽车和周围无人驾驶电动汽车的速度在坐标系上分解为横向速度与纵向速度。[0049]步骤2.2：通过将无人驾驶电动汽车的横向速度与纵向速度、周围无人驾驶电动汽车的横向速度与纵向速度和前方车道信息对比计算得到最佳横向速度范围和纵向速度范围。

[0050]步骤3：基于输入模块12接收的信息，在信息处理模块3上通过分解计算处理。[0051]步骤3.1：根据输入模块12获取的数据，建立基于主车道的坐标系，以主车道延伸方向为X轴，垂直主车道延伸方向为Y轴，将无人驾驶电动汽车和周围无人驾驶电动汽车的速度在坐标系上分解为横向速度与纵向速度。[0052]步骤3.2：通过将计算得到最佳横向速度范围和纵向速度范围，并和云端服务器8上计算得到的最佳横向速度范围和纵向速度范围对比核验，取最优横向速度和纵向速度。[0053]步骤4：建立无人驾驶汽车运动学模型，表达式为：

[00][0055][0056]

其中，x，y表示车辆在坐标系中的位置，φ表示车辆的航向角，v表示当前车辆的速度，δ表示前轮转向角，L表示车辆的轴距。[0058]步骤5：基于信息处理模块3处理的信息和无人驾驶汽车运动学模型，由控制模块4的纵向PID控制器13和横向PID控制器14来对执行模块5进行控制。[0059]步骤6：执行模块5的电机模块15根据纵向控制器13和横向控制器14的输出信息，和转向机构16分别进行调整，来控制无人驾驶电动汽车的运动。[0060]如图2、图3所示，无人驾驶电动汽车在匝道汇入时，由路端信息采集模块1获取信息通过5G基站7传输到云端服务器8，在云端服务器8处理数据后再传回无人驾驶电动汽车，但在无法将信息传输到云端服务器8时，基于输入模块12接收的周围的其它无人驾驶电动汽车信息，在信息处理模块3上通过分解计算处理得到的信息，不再作为核验信息，该信息将反馈到控制模块4用于速度的控制。保证了无人驾驶电动汽车在无法与云端服务器8取得联系的情况下，仍能与周围车辆保持安全行驶。

[0061]以上内容是结合优选技术方案对本发明所做的进一步详细说明，不能认定发明的具体实施仅限于这些说明。对本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的构思的前提下，还可以做出简单的推演及替换，都应当视为本发明的保护范围。

[0057]

7

CN 112606848 A

说　明　书　附　图

1/2页

图1

图2

8

CN 112606848 A

说　明　书　附　图

2/2页

图3

9