[发明专利]一种基于GIS的无人车安全驾驶优化方法

说明书

一种基于GIS的无人车安全驾驶优化方法，包括以下步骤：1)～2)、采集基本数据建立三维模型；3)对无人驾驶车辆进行定位，采集车辆基本信息；4)、通过GeoEvent采集车辆周围实时数据；5)、利用现有无人驾驶车载设备采集车辆周围数据；6)、利用采集到的实时数据，进行数据分析，计算出交通拥堵指数；7)～8)、将计算结果发送至无人驾驶车辆，车辆将接收数据与自身行驶数据对比做出相应正确的操作，实现安全驾驶的目的。本发明提供一种基于GIS的优化无人车驾驶车辆安全驾驶的方法，该方法可有效的扩大无人车的数据采集范围，为无人车提供更多的数据支持，获得更实用的计算结果，提高无人车的安全驾驶系数。

技术领域

本发明涉及一种地理信息数据处理、计算机应用领域、GPS全球定位、实时数据分析，尤其涉及一种基于GIS的无人车安全驾驶优化方法。

背景技术

随着互联网技术、大数据的发展与人工智能的兴起，给汽车工业带来了革命性的变化。无人驾驶车辆的诞生，或许将改变大众未来的生活方式。对于无人驾驶车辆来讲，人们最关心的自然是安全问题，无人驾驶车辆的安全需要大量的数据做支撑，通过数据分析做出正确的判断，最终引导车辆执行准确而又安全的操作。

无人驾驶是指在车辆上安装车载智能设备，包括雷达、传感器、GPS、摄像头等。借助于车载设备的辅助，在车辆行使过程中，通过设备获取车辆周围实时的路况信息，将信息上传至计算机，计算机将上传的信息经过分析处理后做出准确预判，最后控制车辆完成安全行驶的目的。

现阶段无人驾驶技术正在不断的进步与完善中，但它的缺陷还是存在的，比如：对无人驾驶车辆来讲，安全性是第一的，所以无人驾驶技术对车载设备的要求很高，需要车载设备能够尽可能多的、精确的、获取范围更大的有效数据，以保证车辆的行驶中的安全性。但就目前的技术来讲，雷达可监测的范围有限，而且易受干扰；传感器性能要求高，种类多，一旦出现故障，缺乏可替代设备，这将会直接影响计算机对路况的判断，致使车辆失控；而GPS全球定位系统的主要功能是对车辆进行定位，在数据分析方面功能欠缺，比如对路况的实时分析，对周围建筑的建模。所以说，现有的无人驾驶车载设备在数据采集方面还存在着一定的缺陷，采集的数据量有限，难以支撑无人驾驶车辆做出更加精确的判断。

发明内容

为了弥补现有无人驾驶技术的不足，本发明提供了一种借助于GIS的三维建模、空间数据分析技术，扩大原有无人驾驶技术数据采集范围，并结合原有的无人驾驶车载系统采集数据并进行数据分析，最终实现安全驾驶的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于GIS的优化无人车安全驾驶的方法，包括以下步骤：

1)、数据采集：采集城市的建筑数据、道路与交通数据、路障与路牌数据、路口人流量数据和红绿灯数据；

2)、三维建模：在ArcGISPro中引入底图，导入城市建筑数据、道路与交通数据、路障、路牌数据，用导入的城市数据建立三维可视化模型，以供车载设备显示以及后台服务器进行数据分析使用；

3)、车辆实时定位：利用GPS全球定位技术获取当前无人驾驶车辆的位置信息，包括车辆的行驶路段名称、行驶车道信息、车辆的具体坐标点、车辆的行驶方向和行驶速度；