本申請(qǐng)實(shí)施例涉及無(wú)人駕駛遠(yuǎn)程控制，尤其涉及一種基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有的無(wú)人駕駛遠(yuǎn)程控制協(xié)同決策系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出了明顯的局限性。這些系統(tǒng)往往只能被動(dòng)地響應(yīng)已經(jīng)發(fā)生的事件，而無(wú)法主動(dòng)預(yù)測(cè)和預(yù)防事故的發(fā)生，缺乏有效的事故預(yù)測(cè)能力，無(wú)法在事故發(fā)生前采取措施來(lái)避免或減輕事故的影響，具體的，現(xiàn)有的車輛控制方法存在預(yù)防碰撞效果較差的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，用于改善相關(guān)技術(shù)中，車輛控制方法對(duì)預(yù)防碰撞的效果較差的技術(shù)問(wèn)題。

2、為達(dá)到上述目的，本申請(qǐng)的實(shí)施例采用如下技術(shù)方案：

3、第一方面，本申請(qǐng)的實(shí)施例提供一種基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，應(yīng)用于礦區(qū)的車輛控制，所述礦區(qū)包括多個(gè)分區(qū)，所述方法包括：基于預(yù)測(cè)模型獲取每個(gè)分區(qū)的故障數(shù)量，并基于每個(gè)分區(qū)的故障數(shù)量確定重點(diǎn)分區(qū)，所述預(yù)測(cè)模型用于預(yù)測(cè)礦區(qū)車輛的故障數(shù)量；獲取所述重點(diǎn)分區(qū)中各車輛的行進(jìn)路線，所述行進(jìn)路線包括第一行進(jìn)路線和第二行進(jìn)路線，所述第一行進(jìn)路線為車輛優(yōu)先行進(jìn)路線，所述第二行進(jìn)路線為備用行進(jìn)路線；獲取所述重點(diǎn)分區(qū)中各車輛的當(dāng)前狀態(tài)信息，所述當(dāng)前狀態(tài)信息包括當(dāng)前速度和當(dāng)前位置；基于所述第一行進(jìn)路線和所述當(dāng)前狀態(tài)信息，獲取兩所述車輛的交會(huì)時(shí)間，其中，當(dāng)兩所述車輛的交會(huì)時(shí)間在交會(huì)閾值內(nèi)，且其中一所述車輛的當(dāng)前速度異常時(shí)，控制兩所述車輛制動(dòng)或調(diào)整其中一所述車輛的行進(jìn)路線為所述第二行進(jìn)路線。

4、在第一方面一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述車輛交會(huì)時(shí)的速度為第一速度，當(dāng)所述車輛交會(huì)時(shí)的當(dāng)前速度與所述第一速度的差值大于速度閾值時(shí)，判斷所述車輛的當(dāng)前速度異常。

5、在第一方面一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，當(dāng)兩所述車輛的當(dāng)前速度異常，且其中一車輛的速度為零時(shí)，調(diào)整速度不為零的另一車輛的路線為第二行進(jìn)路線。

6、在第一方面一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，當(dāng)兩所述車輛的當(dāng)前速度異常，控制兩所述車輛制動(dòng)。

7、在第一方面一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，當(dāng)兩所述車輛中其中一車輛的當(dāng)前速度異常時(shí)，調(diào)整另一車輛的行進(jìn)路線為第二行進(jìn)路線。

8、在第一方面一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述預(yù)測(cè)模型的表達(dá)式為：

9、；

10、其中，為在時(shí)間?t?時(shí)的故障數(shù)量、為在時(shí)間?t?時(shí)未故障的車輛數(shù)量，表示總的車輛數(shù)量，為第一故障因子，為第二故障因子。

11、在第一方面一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述故障因子包括第一故障因子和第二故障因子，所述第一故障因子用于表示車輛故障的初始速率，所述第二故障因子用于表示車輛故障隨著使用時(shí)間和環(huán)境影響而增加的速率。

12、在第一方面一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于所述預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)每個(gè)分區(qū)的故障數(shù)量，包括：獲取歷史故障數(shù)據(jù)，所述故障數(shù)據(jù)包括多個(gè)不同時(shí)間段的故障數(shù)量；根據(jù)所述歷史故障數(shù)據(jù)、當(dāng)前實(shí)際故障數(shù)據(jù)以及所述預(yù)測(cè)模型，得到故障因子的中間值，所述故障因子包括所述第一故障因子以及所述第二故障因子；根據(jù)與所述故障因子的中間值對(duì)應(yīng)的所述預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)每個(gè)分區(qū)的故障數(shù)量。

13、在第一方面一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)所述歷史故障數(shù)據(jù)、當(dāng)前實(shí)際故障數(shù)據(jù)以及所述預(yù)測(cè)模型，得到所述故障因子的中間值，包括：根據(jù)所述歷史故障數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)模型；根據(jù)所述數(shù)據(jù)模型獲取第一預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)；根據(jù)當(dāng)前實(shí)際故障數(shù)據(jù)和所述第一預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)得到第二預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第二預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)和所述預(yù)測(cè)模型，得到所述故障因子的中間值。

14、在第一方面一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)當(dāng)前實(shí)際故障數(shù)據(jù)和所述第一預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)得到第二預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)，包括：獲取所述第一預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)中的特征數(shù)據(jù)與所述當(dāng)前實(shí)際故障數(shù)據(jù)的平均偏差，所述特征數(shù)據(jù)為所述第一預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)中與所述當(dāng)前實(shí)際故障數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)；根據(jù)所述平均偏差對(duì)所述第一預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)修正，得到所述第二預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)。

15、有益效果：本申請(qǐng)首先通過(guò)故障因子構(gòu)造預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)每個(gè)分區(qū)的故障數(shù)量，以得到需要重點(diǎn)關(guān)注的重點(diǎn)分區(qū)，隨后基于重點(diǎn)分區(qū)中車輛的第一行進(jìn)路線和當(dāng)前狀態(tài)信息，獲取兩車輛的交會(huì)時(shí)間，并基于交會(huì)時(shí)間和交會(huì)時(shí)的速度判斷車輛的碰撞可能性，當(dāng)兩所述車輛的交會(huì)時(shí)間在交會(huì)閾值內(nèi)，且其中一所述車輛的當(dāng)前速度異常時(shí)，判定兩車輛可能發(fā)生碰撞，則控制兩車輛制動(dòng)或調(diào)整其中一車輛的行進(jìn)路線為第二行進(jìn)路線，從而在碰撞可能發(fā)生前進(jìn)行介入，降低礦區(qū)內(nèi)車輛發(fā)生碰撞的幾率，改善相關(guān)技術(shù)中車輛控制方法對(duì)預(yù)防碰撞的效果較差的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)特征：

1.一種基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，應(yīng)用于礦區(qū)的車輛控制，所述礦區(qū)包括多個(gè)分區(qū)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，其特征在于，所述車輛交會(huì)時(shí)的速度為第一速度，當(dāng)所述車輛交會(huì)時(shí)的當(dāng)前速度與所述第一速度的差值大于速度閾值時(shí)，判斷所述車輛的當(dāng)前速度異常。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，其特征在于，當(dāng)兩所述車輛的當(dāng)前速度異常，且其中一車輛的速度為零時(shí)，調(diào)整速度不為零的另一車輛的路線為所述第二行進(jìn)路線。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，其特征在于，當(dāng)兩所述車輛的當(dāng)前速度異常，控制兩所述車輛制動(dòng)。

5.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，其特征在于，當(dāng)兩所述車輛中其中一車輛的當(dāng)前速度異常時(shí)，調(diào)整另一車輛的行進(jìn)路線為第二行進(jìn)路線。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，其特征在于，所述預(yù)測(cè)模型的表達(dá)式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，其特征在于，所述第一故障因子用于表示車輛故障的初始速率，所述第二故障因子用于表示車輛故障隨著使用時(shí)間和環(huán)境影響而增加的速率。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，其特征在于，所述基于所述預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)每個(gè)分區(qū)的故障數(shù)量，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，其特征在于，根據(jù)所述歷史故障數(shù)據(jù)、當(dāng)前實(shí)際故障數(shù)據(jù)以及所述預(yù)測(cè)模型，得到所述故障因子的中間值，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，其特征在于，所述根據(jù)當(dāng)前實(shí)際故障數(shù)據(jù)和所述第一預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)得到第二預(yù)測(cè)故障數(shù)據(jù)，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多駕駛模式礦區(qū)車輛控制方法，能夠改善相關(guān)技術(shù)中，車輛控制方法對(duì)預(yù)防碰撞的效果較差的技術(shù)問(wèn)題。該方法包括：基于預(yù)測(cè)模型獲取每個(gè)分區(qū)的故障數(shù)量，并基于每個(gè)分區(qū)的故障數(shù)量確定重點(diǎn)分區(qū)；獲取重點(diǎn)分區(qū)中各車輛的行進(jìn)路線，行進(jìn)路線包括第一行進(jìn)路線和第二行進(jìn)路線，第一行進(jìn)路線為車輛優(yōu)先行進(jìn)路線，第二行進(jìn)路線為備用行進(jìn)路線；獲取重點(diǎn)分區(qū)中各車輛的當(dāng)前狀態(tài)信息，當(dāng)前狀態(tài)信息包括當(dāng)前速度和當(dāng)前位置；基于第一行進(jìn)路線和當(dāng)前狀態(tài)信息，獲取兩車輛的交會(huì)時(shí)間，當(dāng)兩車輛的交會(huì)時(shí)間在交會(huì)閾值內(nèi)，且其中一車輛的當(dāng)前速度異常時(shí)，控制兩車輛制動(dòng)或調(diào)整其中一車輛的行進(jìn)路線為第二行進(jìn)路線。

技術(shù)研發(fā)人員：周才致,王仁熙,蔡超,何遙,胡圣賢,田野,胡余良,羅建平,周受欽,楊華,劉翊,李明富,雷高攀
受保護(hù)的技術(shù)使用者：長(zhǎng)沙斐視科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2