[发明专利]一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法

权利要求书

1.一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法，其特征在于，该方法包括云端数据库、车载终端和地面GPS基站三个模块；其中，车载终端分别与云端数据库、地面GPS基站采用无线通讯的方式进行信息交互：

(1)车载终端将相关信息上传至云端数据库，其中所述相关信息包括车辆目的地、车况信息、实时位置，并下载云端传输的相应行车方案信息；行车时发现实际路况与云端下载路况不同，以实际路况为准，进行自主规划，并将有变化的路况信息发送至云端，更新云端数据库；

(2)云端数据库是根据车载终端上传的信息和实时路况信息，进行行车规划，再将相应的路况环境和行车方案传输至车载终端；

(3)地面GPS基站是利用RTK技术，计算得出基站到卫星距离的改正参数，并将该参数发送到车载终端；

所述的云端数据库包括：

(1)高精度地图，包含各类道路信息、实时交通信息和车辆实时位置信息；其包含的道路信息分为交通标线、道路路口、道路交通信号灯、道路交通标志牌和位置服务信息；

(2)行车方案规划系统，是根据车辆当前所在位置和车载终端上传的目的地信息，按照道路信息和交通信息规划行车路线和行车方案，然后传输到车载终端，并根据车辆定位系统提供的车辆的实时位置、高精度地图提供的实时交通信息和更新的道路信息、以及车载终端上传的目的地变更信息，及时调整行车路线和行车方案，然后向车辆的车载终端发出提醒和变更方案；

(3)车辆监控系统，包括车辆状态监控系统和车辆定位系统两个子系统；其中，车辆状态监控系统就是接收车载终端上传的车辆实时的行驶信息，其中所述车辆实时的行驶信息包括速度、加速度、转向角角速度，以及车辆的设备状态信息，所述设备状态信息包括车载电脑、传感器；车辆定位系统是获取车辆实时所在位置，并融合到高精度地图中，判断是否发生路线偏离或者其他情况，同时也能够根据每辆车的位置信息，判断可能拥堵路段或已拥堵路段。

2.根据权利要求1所述的基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法，其特征在于，所述的高精度地图，其信息来源包括：

(1)现有地图；

(2)专业地图信息采集员采集的地图信息；

(3)与云端数据库相连的无人驾驶车辆上传的实时信息；

云端接收来自无人驾驶车辆的实时信息后，会及时自动地更新高精度地图的数据。

3.根据权利要求1所述的基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法，其特征在于，所述的高精度地图，是将其拆分成若干个道路元素，且每个道路元素内容包含其所属类别、具体类型、具体内容和地理坐标，再利用特征建模技术的方式，用一个6维的特征向量来表示该道路元素RE(Road Element)：

RE＝{RE_Category，RE_Type，RE_Content，RE_Note，RE_Coordinates，RE_Extensions}；

其中：

(1)RE_Category表示该道路元素所属的类别，主要包括交通标线、交通信号灯、交通标志、特殊路口和位置服务信息；

(2)RE_Type表示该道路元素的具体类型；

(3)RE_Content表示该道路元素的具体内容信息；

(4)RE_Note为内容信息的注解；

(5)RE_Coordinates为该道路元素的地理坐标(X，Y，Z)；

(6)RE_Extensions为扩展项，根据不同道路元素所包含的具体信息，若前五项无法将其信息表述清楚，可将剩余内容都在此扩展项中进行描述和解释，若前五项能够表述清楚，则此扩展项内容为空，不用显示。

4.根据权利要求1所述的基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法，其特征在于，所述的行车方案规划系统，规划的行车方案包括4种路线：

(1)常规路线，即最佳路线；

(2)距离最短路线；

(3)用时最少路线；

(4)高速路线，其中所述高速路线包括高架路线；

确认路线选择的方法是，首先由用户进行选择，若用户在一定时间内没有选择路线方案，则系统会默认选择常规路线。