本發(fā)明涉及傳感網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)等領域，特別涉及一種基于車輛信息共享的無人駕駛車信息優(yōu)化系統(tǒng)和方法。

背景技術：

近年來，新興技術的迅速發(fā)展給汽車工業(yè)帶來了革命性變化的機會，而其中最典型也最熱門就是無人駕駛車。目前，研發(fā)人員面臨的最棘手技術問題是如何將人類的視覺能力復制于電腦系統(tǒng)，從而提高汽車的視覺能力。當前無人駕駛車的信息來源主要是各種傳感器來獲取，具有滯后性缺點。此外，當前存在的車載信息系統(tǒng)多為無人駕駛車與網(wǎng)絡進行通信，其主要用網(wǎng)絡為無人駕駛車提供信息，具有局限性，不能讓無人駕駛車獲取足夠的周邊信息。

本發(fā)明正是針對這一情況，通過無人駕駛車與行駛環(huán)境周邊車之間的信息交互、資源共享措施提高無人駕駛車的信息獲取，使無人駕駛車更清楚周邊汽車信息從而提高無人駕駛車的安全性和可靠性。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術的不足，提供了一種基于車輛信息共享的無人駕駛車信息優(yōu)化系統(tǒng)和方法，用于輔助無人駕駛車控制系統(tǒng)獲取信息和優(yōu)化環(huán)境模型信息，使無人駕駛車獲取更準確更及時的周邊車輛信息，完善車輛周圍環(huán)境模型的建立，以提供給無人駕駛車更精準更豐富的信息。

本發(fā)明是通過以下技術手段實現(xiàn)上述技術目的的。

其一，一種基于車輛信息共享的無人駕駛車信息優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括信息共享模塊、信息獲取模塊、中央處理器和控制系統(tǒng)；

所述信息共享模塊，包括通信模塊，信息發(fā)送模塊，

所述通信模塊將獲取的自身車輛信息發(fā)送給信息發(fā)送模塊，并通過信息發(fā)送模塊實時發(fā)送給周邊其他車輛和信息接收模塊；

所述信息獲取模塊，包括信息接收模塊，信息傳送模塊，

所述信息接收模塊實時接收自身車輛信息和周邊車輛信息，通過信息傳送模塊將自身車輛信息和周邊車輛信息傳送給中央處理器；

所述中央處理器，包括信息計算分析模塊，

所述信息計算分析模塊根據(jù)中央處理器接收到的自身車輛信息和周邊車輛信息進行處理，預測周邊車輛行駛軌跡，對比分析自身車輛和周邊車輛的行駛軌跡差異和環(huán)境建模差異，將所得差異結果傳送給控制系統(tǒng)；

所述控制系統(tǒng)根據(jù)差異結果進一步優(yōu)化自身車輛環(huán)境建模，優(yōu)化控制系統(tǒng)。

所述自身車輛信息和周邊車輛信息，包括，車輛車身大小、載重、相對位置、車速、加速度、行駛方向等基本信息和車輛環(huán)境建模信息。

所述信息發(fā)送模塊，在發(fā)送自身車輛基本信息時，不依賴于固定通信基站，可通過模塊自帶天線發(fā)送信息，實現(xiàn)車輛之間信息實時互通。

所述信息接收模塊，在接收實時信息時，不依賴于固定通信基站，可通過模塊自帶天線接收信息，實現(xiàn)車輛之間信息實時互通。

其二，一種基于車輛信息共享的無人駕駛車信息優(yōu)化方法，其特征在于，主要包含以下步驟：

步驟1)，通信模塊獲取自身車輛信息,并通過信息發(fā)送模塊發(fā)送給信息接收模塊；

步驟2)，信息接收模塊獲取自身車輛信息和周邊車輛信息,通過信息傳送模塊傳送給中央處理器；

步驟3)，信息計算分析模塊對中央處理器接收到的自身車輛信息和周邊車輛信息進行處理，得到周邊車輛行駛信息和周邊車輛環(huán)境建模信息；

步驟4)，預測周邊車輛行駛軌跡，并與自身車輛行駛軌跡進行對比分析，將分析結果發(fā)送給控制系統(tǒng)；

步驟5)，將周邊車輛建模信息與自身車輛環(huán)境建模信息進行對比分析，篩選出自身車輛與周邊車輛環(huán)境建模信息的差異；

步驟6)，判斷這些差異處中是否包含本車傳感器所檢測不到的盲區(qū)，若存在檢測盲區(qū)則轉步驟7)，若不存在檢測盲區(qū)則轉步驟8)；

步驟7)，若存在檢測盲區(qū)，根據(jù)周邊車輛環(huán)境建模信息補充完善自身車輛環(huán)境建模信息；

步驟8)，若不存在檢測盲區(qū)，則根據(jù)篩選出環(huán)境建模信息的差異處對自身車輛環(huán)境建模信息進行優(yōu)化；

步驟9)，控制系統(tǒng)根據(jù)車輛行駛軌跡分析結果和優(yōu)化完善后的自身車輛環(huán)境模型決定車輛行駛路線,防止車輛發(fā)生碰撞；

步驟10)，更新自身車輛信息,進一步優(yōu)化控制策略,通過信息共享模塊共享給周邊車輛，周邊車輛在獲取到共享信息后其車輛內部按照步驟1)開始優(yōu)化其車輛信息。

本發(fā)明的優(yōu)點：無人駕駛車與其他無人駕駛車之間進行實時信息交流，極大地提升了無人駕駛車對周邊交通情況的獲取。無人駕駛車之間可通過信息交流來優(yōu)化彼此的行駛路線及行車狀態(tài)，通過互相比對環(huán)境建模信息進行反饋，優(yōu)化環(huán)境建模信息，使其更加精確，從而彌補了傳感器檢測存在盲區(qū)的缺點。無人駕駛車可依據(jù)獲取的信息更更及時可靠地調整自身行進狀態(tài)，極大減少了無人駕駛車獲取信息的盲區(qū)和時滯性，提高了無人駕駛車行駛的安全性，對避免無人駕駛車事故的發(fā)生具有很大的幫助。

附圖說明

圖1為本發(fā)明所述一種基于車輛信息共享的無人駕駛車信息優(yōu)化系統(tǒng)的結構框圖。

圖2為本發(fā)明所述一種基于車輛信息共享的無人駕駛車信息優(yōu)化方法的工作流程圖。

圖3為本發(fā)明所述方法舉例場景的示意圖。

圖中，1、信息共享模塊，2、信息獲取模塊，3、中央處理器，4、控制系統(tǒng)，5、通訊模塊，6、信息發(fā)送模塊，7、信息接收模塊，8、信息傳送模塊，9、信息處理分析模塊。

具體實施方式

下面結合附圖以及具體實施例對本發(fā)明作進一步的說明，但本發(fā)明的保護范圍并不限于此。

圖1為本發(fā)明所述一種基于車輛信息共享的無人駕駛車信息優(yōu)化系統(tǒng)的結構框圖，一種基于車輛信息共享的無人駕駛車信息優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括信息共享模塊1、信息獲取模塊2、中央處理器3和控制系統(tǒng)4；

所述信息共享模塊1，包括通信模塊5，信息發(fā)送模塊6，

所述通信模塊5將獲取的自身車輛信息發(fā)送給信息發(fā)送模塊6，并通過信息發(fā)送模塊6實時發(fā)送給周邊其他車輛和信息接收模塊7；

所述信息獲取模塊2，包括信息接收模塊7，信息傳送模塊8，

所述信息接收模塊7實時接收自身車輛信息和周邊車輛信息，通過信息傳送模塊8將自身車輛信息和周邊車輛信息傳送給中央處理器3；

所述中央處理器3，包括信息計算分析模塊9，

所述信息計算分析模塊9根據(jù)中央處理器3接收到的自身車輛信息和周邊車輛信息進行處理，預測周邊車輛行駛軌跡，對比分析自身車輛和周邊車輛的行駛軌跡差異和環(huán)境建模差異，將所得差異結果傳送給控制系統(tǒng)4；

所述控制系統(tǒng)4根據(jù)差異結果進一步優(yōu)化自身車輛環(huán)境建模，優(yōu)化控制系統(tǒng)。

所述自身車輛信息和周邊車輛信息，包括，車輛車身大小、載重、相對位置、車速、加速度、行駛方向等基本信息和車輛環(huán)境建模信息。

所述信息發(fā)送模塊6，在發(fā)送自身車輛基本信息時，不依賴于固定通信基站，可通過模塊自帶天線發(fā)送信息，實現(xiàn)車輛之間信息實時互通。

所述信息接收模塊7，在接收實時信息時，不依賴于固定通信基站，可通過模塊自帶天線接收信息，實現(xiàn)車輛之間信息實時互通。

如圖2所示，本發(fā)明所述一種基于車輛信息共享的無人駕駛車信息優(yōu)化方法的工作流程圖，

步驟1)，通信模塊5獲取自身車輛信息,并通過信息發(fā)送模塊6發(fā)送給信息接收模塊7；

步驟2)，信息接收模塊7獲取自身車輛信息和周邊車輛信息,通過信息傳送模塊8傳送給中央處理器3；

步驟3)，信息計算分析模塊9對中央處理器3接收到的自身車輛信息和周邊車輛信息進行處理，得到周邊車輛行駛信息和周邊車輛環(huán)境建模信息；

步驟4)，預測周邊車輛行駛軌跡，并與自身車輛行駛軌跡進行對比分析，將分析結果發(fā)送給控制系統(tǒng)4；

步驟5)，將周邊車輛建模信息與自身車輛環(huán)境建模信息進行對比分析，篩選出自身車輛與周邊車輛環(huán)境建模信息的差異；

步驟6)，判斷這些差異處中是否包含本車傳感器所檢測不到的盲區(qū)，若存在檢測盲區(qū)則轉步驟7)，若不存在檢測盲區(qū)則轉步驟8)；

步驟7)，若存在檢測盲區(qū)，根據(jù)周邊車輛環(huán)境建模信息補充完善自身車輛環(huán)境建模信息；

步驟8)，若不存在檢測盲區(qū)，則根據(jù)篩選出環(huán)境建模信息的差異處對自身車輛環(huán)境建模信息進行優(yōu)化；

步驟9)，控制系統(tǒng)4根據(jù)車輛行駛軌跡分析結果和優(yōu)化完善后的自身車輛環(huán)境模型決定車輛行駛路線,防止車輛發(fā)生碰撞；

步驟10)，更新自身車輛信息,進一步優(yōu)化控制策略,通過信息共享模塊1共享給周邊車輛，周邊車輛在獲取到共享信息后其車輛內部按照步驟1)開始優(yōu)化其車輛信息。

如圖3所示，本發(fā)明所述方法舉例場景的示意圖，其中，點劃線和實線表示四條車道的分界線，虛線α、β、γ為自身車輛A所能檢測到的區(qū)域示意輔助線。自身車輛A車可以獲取周邊車輛B、C、D、E的共享信息，虛線α、β、γ之間的區(qū)域為自身車輛A所能檢測到的區(qū)域，其余區(qū)域為自身車輛A的檢測盲區(qū)。自身車輛A通過周邊車輛B、C、D、E的共享信息，不斷補充完善盲區(qū)，進一步優(yōu)化自身車輛A的環(huán)境建模信息，從而發(fā)現(xiàn)前方道路上的障礙F和前方路況。使自身車輛A的環(huán)境建模更準確，選擇安全可靠的行駛路線。

所述實施例為本發(fā)明的優(yōu)選的實施方式，但本發(fā)明并不限于上述實施方式，在不背離本發(fā)明的實質內容的情況下，本領域技術人員能夠做出的任何顯而易見的改進、替換或變型均屬于本發(fā)明的保護范圍。