[发明专利]基于人工鱼群无人车行驶与编队控制方法及装置

说明书

本申请提供一种基于人工鱼群的高速公路匝道无人车行驶与编队控制方法、存储介质以及装置。该控制方法在车联网与车载自组网络的基础上，获取车辆信息以及融合的信息资源，通过将群体智能中的人工鱼群模型应用于高速公路匝道的管控上，实现高速公路匝道上无人车的行驶与编队，本发明还提供了相应的存储介质以及装置。本发明充分利用了智能车联网的信息资源，可以有效解决无人车在高速公路匝道上的行驶与编队问题，为高速公路匝道的自动管控提供技术性的支持。

技术领域

本发明涉及无人驾驶与匝道管控技术领域，特别涉及一种基于人工鱼群的高速公路匝道无人车行驶与编队控制方法、存储介质以及装置。

背景技术

近年来，随着智能交通系统及其附属产业的发展，车联网(IOV)以及车载自组网络(VANET)在软硬件的方面都得到了有质的飞跃。它们在传感、计算、网络、控制、智能化方面有着多项先进技术，为提高道路通行的效率与安全做出了卓越的贡献。

然而，由于经济、政策、技术等多方面的原因，现阶段车联网以及车载自组网络中也存在着诸多缺陷，具体表现为实时数据处理能力低下、信息捕捉算法复杂度与精度无法同时满足要求、网络通信安全协议不足、图像识别能力有限，进而导致交通事故等。

另一方面，从1991年意大利学者Dorigo提出蚁群理论开始，群体智能作为一个较为新颖的概念得到了广大学者的重视，到如今已经有了飞速的发展。群体智能中的“群体”指的是一组既可以相互通信(包括直接通信与间接通信)，又可以互相合作实现分布问题求解的主体。在高速公路匝道处运行的车辆，在VANET的环境下可以进行实时通信。同时，高速公路匝道处的车辆的行驶与编队问题也属于分布问题的范畴。

因此，是否可以通过群体智能的有关算法，结合具体路况，来解决车辆的编队与行驶问题已成了急需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种基于人工鱼群的高速公路匝道无人车行驶与编队控制方法、存储介质以及装置。该控制方法在车联网与车载自组网络的基础上，获取车辆信息以及融合的信息资源，通过将群体智能中的人工鱼群模型应用于高速公路匝道的管控上，实现高速公路匝道上无人车的行驶与编队。本发明充分利用了智能车联网的信息资源，可以有效解决无人车在高速公路匝道上的行驶与编队问题，为高速公路匝道的自动管控提供技术性的支持。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

一种基于人工鱼群的高速公路匝道无人车行驶与编队控制方法，该方法应用于车载控制装置中，其特征在于，该方法包括：

步骤1，获取所在车辆的状态信息，若接收到来自其他车辆的获取所述状态信息的请求，则向所述其他车辆发送所述状态信息；

步骤2，获取地图信息，并结合所在车辆当前所处的位置，判断所在车辆是否处于匝道出口响应区域中；

步骤3，当所在车辆处于匝道出口响应区域中，则向所述其他车辆发送获取状态信息的请求。

步骤4，计算目的地吸引控制力；

步骤5，计算受影响的控制力；

步骤6，将所述目的地吸引控制力与所述受影响的控制力相加，获得综合控制力；

步骤7，将所述综合控制力应用于车辆的动力控制系统，实现车辆的编队与行驶。

进一步的，所述状态信息包括所在车辆当前所处的位置、车辆当前的行驶速度；

所述匝道出口响应区域为距离匝道出口2000米到3000米的区域。

进一步的，所述向所述其他车辆发送获取状态信息的请求包括：

向所述其他车辆发送获取状态信息的请求，并启动响应计时，若所述响应计时的时长已经超过了预设的最大访问时长，则执行步骤4；