一种基于大数据的无人驾驶车辆自动调动系统及方法与流程
本发明涉及大数据无人驾驶车辆技术领域，具体为一种基于大数据的无人驾驶车辆2自动调动系统及方法。
背景技术：
大数据称时一种通过常规工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合，大数据倾向用于预测分析等高级分析方法的运用；
无人驾驶车辆又称为自动汽车，它能够通过对环境的感知在完全没有人工介入情况下进行行驶的汽车，无人驾驶车辆的功能分工较为广泛，它能够实现在小区、园区内进行1km以内的物流配送，减少用户拿取快递的时间，同时还能够通过无人驾驶车辆对园区内进行打扫，目前园区内的面积很大且法律上没有规定园区内没有向正规道路一样如何行驶，因此，在园区内很容易出现不同人群反方向行驶的危险行为，导致事故率的增大，因此，通常使用无人驾驶车辆来代替人工进行垃圾的清扫；
由于各个园区的面积大小不一致，清扫过于困难且安排无人驾驶车辆进行清扫，并不能够了解到无人驾驶车辆是否能够完成清扫任务，且无法了解到无人驾驶车辆清扫的是否干净，因此，需要通过指令控制各个无人驾驶车辆完成清扫工作，但是指令在发布的同时，也会被干扰，导致无人驾驶车辆并不会接收到指令的发布或者所发布的指令参数被修改，因此，需要时刻验证所发出的指令是否正确。
在园区内分布的颠簸状路面较多，是为了能够提醒人在开车的过程中有重要目的地达到，引起开车人的注意，但是无人驾驶车辆或者人工携带车辆打扫经过颠簸路面时，会导致舱内的垃圾溢出，从而需要重新打扫，会使得无人驾驶车辆或者人工车辆重新进行卫生的打扫；
因此，需要一种基于大数据的无人驾驶车辆自动调动系统及方法来解决上述问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于大数据的无人驾驶车辆自动调动系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的无人驾驶车辆自动调动系统：该系统包括打扫自动分布模块、清扫路面故障阻挡模块、动态感知反馈模块、区块链指令控制模块和总控制系统，所述打扫自动分布模块用于对所打扫的园区数据进行采集，从而能够更加合理的安排无人驾驶车辆进行清扫园区，保证园区内的卫生，所述清扫路面故障阻挡模块用于判断园区内所设有的不同类别路障对无人驾驶车辆清扫时的影响，使得无人驾驶车辆打扫时不会受到路障的影响，从而导致车内已收集的垃圾不会被路障抖落至地而需重新清扫，增加无人驾驶车辆的工作量，所述动态感知反馈模块用于对已分布的无人驾驶车辆工作状况进行实时采集，判断无人驾驶车辆与其他无人驾驶车辆的会面次数，从而判断无人驾驶车辆是否按时按照清扫进度，并及时规整不在工作状态的无人驾驶车辆，使得车辆能够将园区清扫干净，所述区块链指令控制模块用于向无人驾驶车辆发布指令却并未按照指令进行处理时，分析指令错传达的原因并将指令上传至区块链中，保证指令的安全性，所述总控制系统用于控制各个无人驾驶车辆进行工作。
进一步的，所述包括打扫自动分布模块包括人流量集中反馈单元、速度控制单元、拍照检测上传单元、排列等待工作单元，所述人流量集中反馈单元用于对园区内人流量集中的区域进行反馈并发送给总控制系统，所述速度控制单元用于无人驾驶车辆在园区内行驶的速度进行控制，从而能够对园区内的垃圾进行清除，所述拍照检测上传单元用于对园区内各区域进行拍照并上传至总控制系统，以便于总控制系统将各部分区域分配给无人驾驶车辆进行清扫，所述排列等待工作单元用于总控制系统根据园区面积安排若干无人驾驶车辆在不同时间段进行打扫，以便于及时清扫园区。
进一步的，所述清扫路面故障阻挡模块包括颠簸识别单元、颠簸幅度验证单元、舱内垃圾实时检测单元和指令控制单元，所述颠簸识别单元通过对园区内分布的颠簸状物体进行识别，判断所述颠簸状物体的类型，使得无人驾驶车辆能够安全通过颠簸状物体并清除垃圾，所述颠簸幅度验证单元用于调取所拍照片中颠簸物体最高顶点至最低顶点间的斜率波动，判断该斜率波动是否会使得垃圾溢出，从而分析出无人驾驶车辆是否能够进行垃圾的清扫，所述舱内垃圾实时检测单元用于对无人驾驶车辆清扫垃圾时舱内的剩余垃圾实时监测判断垃圾是否到达最高预警线，从而不会导致已清理过的区域再次变脏，增加了无人驾驶车辆的工作量，所述指令控制单元用于检测到颠簸状物体为静态状物体无法移动且无人驾驶车辆无法绕过颠簸状物体时，总控制系统发布指令要求距离该颠簸状物体最近的无人驾驶车辆进行清扫；当检测到静态颠簸状物体无人驾驶车辆能够绕过时，要求无人驾驶车辆进行低速行驶，从而保证园区内的清洁。
进一步的，所述动态感知反馈模块包括gps定位单元、无源虚拟墙分布单元、无源虚拟墙感应单元、值班分布比较单元、自行归正控制单元和交换清扫单元，所述gps定位单元用于对无人驾驶车辆的位置进行定位，所述无源虚拟墙分布单元用于检测到无人驾驶车辆的位置相接近时，通过设置无源虚拟墙对无人驾驶车辆打扫区域进行控制，使得无人驾驶车辆能够分区域打扫，使得分配给无人驾驶车辆的任务能够稳步工作，所述无源虚拟墙感应单元用于检测到若干无人驾驶车辆同时间段出现在距离较近的无源虚拟墙时，表示该路段无人驾驶车辆已按照规定进行清扫，从而能够分析出对应路段已经被打扫，所述值班分布比较单元用于将每辆无人驾驶车辆的清扫计划与每辆无人驾驶车辆的实际清扫进行对比，从而能够判断出无人驾驶车辆某区域是否已经被清扫，所述自行归正控制单元用于无人驾驶车辆在某区域中断清扫且无人驾驶车辆并未按照清扫计划打扫时发送给总控制单元，以便于总控制系统控制无人驾驶车辆能够按时进行清扫，所述原因追溯单元用于检测无人驾驶车辆的剩余电量是否低于预设值进行追溯，从而及时派遣无人驾驶车辆进行打扫，所述交换清扫单元用于检测到无人驾驶车辆的电量低于预设值，通过总控制系统安排与未打扫区域距离较近的无人驾驶车辆进行清扫，使得园区内的卫生能够被正常打扫。
进一步的，所述区块链指令控制模块包括指令更改单元、时间段清扫单元、参数修改单元和指令安全控制单元，所述指令更改单元用于将指令上传至区块链前，检测到无人驾驶车辆的电量高于预设值，在历史时间段内无人驾驶车辆并未对园区部分清扫，判断总控制系统下达的指令是否发生更改，通过原因的追溯判断出无人驾驶车辆并未清扫的原因，并进行解决，所述时间段清扫单元用于检测在设定时间内无人驾驶车辆到达区域打扫时，从而分析出由于网络延迟原因导致指定区域没有打扫，所述参数修改单元用于当检测到在设定时间有多辆或者零辆无人驾驶车辆在园区内打扫，从而分析出是由于指令被修改导致园区内安排区域没有打扫，所述指令安全控制单元用于将指令上传至区块链中进行保存，以防有他人更改指令。
该方法包括如下步骤：
z01：通过打扫自动分布模块，对园区面积进行拍照、对园区内人流量集中区域进行采集，总控制系统根据采集到的数据，安排若干无人驾驶车辆在不同时间段清扫，达到清扫园区的目的；检测到无人驾驶车辆所清扫的区域人流量集中时，安排少量无人驾驶车辆清扫；检测到无人驾驶车辆所清扫的区域人流量较少时，有效控制无人驾驶车辆的速度；
z02：通过清扫路面故障阻挡模块，对路面上的颠簸路段等级进行判断，同时对需要过颠簸路段的无人驾驶车辆进行判断舱内剩余垃圾是否到达警戒线，结合颠簸状物体的幅度曲线判断无人驾驶车辆是否能够通过，当颠簸物体的弧度曲线能使得无人驾驶车辆通过时，控制无人驾驶车辆低速行驶，当无人驾驶车辆无法通过颠簸物体时，通过指令控制单元向与颠簸物体反方向距离较近的无人驾驶车辆进行清扫；
z03：通过动态感知反馈模块，通过在多个路口设置无源虚拟墙，判断若干无人驾驶车辆同时间段反方向出现在距离较近的无源虚拟墙的次数是否与总控制系统所安排的清扫时间段相一致，判断出园区内路段是否被清扫，当检测到无人驾驶车辆并未按照设定时间段清扫时，判断通过总控制系统安排同路段距离较近的无人驾驶车辆清扫，并获取无人驾驶车辆的剩余电量；
z04:通过区块链指令控制模块，将指令上传至区块链前，获取无人驾驶车辆的剩余电量高于预设电量时，判断在设定时间段内是否有无人驾驶车辆到达安排区域进行清扫，当检测到有且只有一辆无人驾驶车辆到达安排区域打扫时，分析出由于网络延迟的原因导致区域并未打扫，当检测到设定时间段有多辆和零辆无人驾驶车辆到达区域打扫时，分析出由于指令错误导致园区未打扫，并将正确的指令上传至区块链进行保存。
颠簸路段所包含的颠簸状物体有缓冲带、石子路段；
颠簸路段的分类：动态颠簸物品，无人驾驶车辆绕过移动；
静态颠簸物品，无人驾驶车辆根据无人驾驶舱内所包含的垃圾溢出幅度进行绕过。
在所述步骤z01-z02中，通过对园区面积进行拍照，了解不同分类颠簸路段的分布并上传至总控制系统，对颠簸路段所包含颠簸状物体的与最高顶点和与地面产生交点的最低顶点的坐标分别为h＝(e,f)和d＝(e′,f′)，其中最高顶点是指颠簸状物体某顶点与地面的最高距离；
根据公式：根据最高顶点和最低顶点的坐标；
设定函数z＝ki+b；
k是指无人驾驶车辆从颠簸物品经过后所产生的斜率，b是指系数，i、z是指颠簸状物品的横纵坐标；
检测无人驾驶车辆垃圾舱内垃圾到达临界点时进行预警，此时垃圾波动的幅度与系数k相同，对垃圾舱内垃圾表平面的一侧坐标为p＝(m,n)，根据颠簸斜率k，得出公式：
w-w0＝k(f-f0)；
得出当前物品颠簸后的位置u；
当检测到u>ui时，垃圾舱内的垃圾会溢出，无人驾驶车辆不可从颠簸位置经过，当检测到u>ui时，垃圾舱内的垃圾不会溢出，无人驾驶车辆可以从颠簸位置经过，ui是指垃圾不会从垃圾舱内溢出的标准位置。
通过gps定位单元检测，在园区内所设置的无源虚拟墙的分布位置集合为w＝{(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym)},所安排的无人驾驶车辆需每隔t时刻同时间段反方向出现在虚拟墙1位置，表示当前无人驾驶车辆已经走过该路段，所安排同路线清扫的无人驾驶车辆2需每隔s时刻对园区内同一位置进行打扫，且已在清扫的无人驾驶车辆的位置集合为q＝{(a1,b1),(a2,b2)...(an,bn)},当检测到t时刻同时间段内无人驾驶车辆并未会面时，安排同路线清扫的一个无人驾驶车辆按照平均速度向前行驶并设置为v，可增加的舱内垃圾不会溢出的速度为δv；
根据公式：
当检测到同路线上的无人驾驶车辆到达打扫区域的时间j<ji时，表示可以在设定时间段内清扫，当检测到同路线上的无人驾驶车辆到达打扫区域的时间j>ji时，表示无人驾驶车辆2会延长清扫所分布区域打扫的时间；
其中：(ak，bk)是指同路线上距离ai最近的无人驾驶车辆，(ai，bi)是指本应到达区域打扫的无人驾驶车辆，(as，bs)是指同路线上其余无人驾驶车辆，m、mi是指同路线上无人驾驶之间的距离,j是指距离区域最近的无人驾驶车辆到达时间，ji是指所分布的路线上每个无人驾驶车辆所打扫的间隔时间。
在所述步骤z04中，检测到有多个或者零个无人驾驶车辆在指定时间段ji到达区域打扫时，发送给总控制端，当检测到多个无人驾驶车辆向前行驶，获取到距离打扫区域最近的无人驾驶车辆进行打扫，当检测到零个无人驾驶车辆向打扫区域进行打扫时，总控制系统重新发布指令，并将指令上传至区块链前检测是否有上述情况发生。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1.通过打扫自动分布模块，根据所需打扫的园区面积拍照并上传至总控制系统，根据园区内不同时段所分布的人数合理安排无人驾驶车辆在园区内打扫，减少了人力成本的花费，提高了管理效率，保持了园区内的卫生；
2.通过清扫路面故障阻挡模块，合理控制无人驾驶车辆的速度，能够保证无人驾驶车辆经过路障清扫路面垃圾时，无人驾驶车辆内所拾取的垃圾不会因为颠簸而溢出垃圾，提高了园区内的卫生，同时无需因垃圾舱内的垃圾颠簸再次对园区进行打扫；
3.通过动态感知反馈模块，通过在路口所设置的无源虚拟墙，能够判断出若干无人驾驶车辆是否反方向同时间段出现在无源虚拟墙，从而判断出无人驾驶车辆是否按照安排完成清扫任务，检测到无人驾驶车辆在无源虚拟墙的见面次数小于预设次数时，表示无人驾驶车辆并未按时完成清扫任务，能够在较大面积的园区内无人驾驶车辆完成清扫任务，保证园区内的清洁，当无人驾驶车辆并未完成清扫任务时，安排同路线的其它无人驾驶车辆进行卫生的清扫，保证无人驾驶车辆能够按时完成清扫任务；
4.通过区块链指令控制模块，能够在将指令上传区块链时，判断总控制系统对无人驾驶车辆的指令是否被修改，导致无人驾驶车辆无法对园区进行清扫，无法保证园区内的卫生，同时分析无人驾驶车辆没有到达区域进行清扫的原因，从而保证总控制指令的安全性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于大数据的无人驾驶车辆自动调动系统及方法的流程示意图；
图2是本发明一种基于大数据的无人驾驶车辆自动调动系统及方法的无源虚拟墙分布示意图；
图中：1、虚拟墙；2、无人驾驶车辆。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供技术方案：
一种基于大数据的无人驾驶车辆自动调动系统：该系统包括打扫自动分布模块、清扫路面故障阻挡模块、动态感知反馈模块、区块链指令控制模块和总控制系统，所述打扫自动分布模块用于对所打扫的园区数据进行采集，从而能够更加合理的安排无人驾驶车辆2进行清扫园区，保证园区内的卫生，所述清扫路面故障阻挡模块用于判断园区内所设有的不同类别路障对无人驾驶车辆2清扫时的影响，使得无人驾驶车辆2打扫时不会受到路障的影响，从而导致车内已收集的垃圾不会被路障抖落至地而需重新清扫，增加无人驾驶车辆2的工作量，所述动态感知反馈模块用于对已分布的无人驾驶车辆2工作状况进行实时采集，判断无人驾驶车辆2与其他无人驾驶车辆2的会面次数，从而判断无人驾驶车辆2是否按时按照清扫进度，并及时规整不在工作状态的无人驾驶车辆2，使得车辆能够将园区清扫干净，所述区块链指令控制模块用于向无人驾驶车辆2发布指令却并未按照指令进行处理时，分析指令错传达的原因并将指令上传至区块链中，保证指令的安全性，所述总控制系统用于控制各个无人驾驶车辆2进行工作。
进一步的，所述包括打扫自动分布模块包括人流量集中反馈单元、速度控制单元、拍照检测上传单元、排列等待工作单元，所述人流量集中反馈单元用于对园区内人流量集中的区域进行反馈并发送给总控制系统，所述速度控制单元用于无人驾驶车辆2在园区内行驶的速度进行控制，从而能够对园区内的垃圾进行清除，所述拍照检测上传单元用于对园区内各区域进行拍照并上传至总控制系统，以便于总控制系统将各部分区域分配给无人驾驶车辆2进行清扫，所述排列等待工作单元用于总控制系统根据园区面积安排若干无人驾驶车辆2在不同时间段进行打扫，以便于及时清扫园区。
进一步的，所述清扫路面故障阻挡模块包括颠簸识别单元、颠簸幅度验证单元、舱内垃圾实时检测单元和指令控制单元，所述颠簸识别单元通过对园区内分布的颠簸状物体进行识别，判断所述颠簸状物体的类型，使得无人驾驶车辆2能够安全通过颠簸状物体并清除垃圾，所述颠簸幅度验证单元用于调取所拍照片中颠簸物体最高顶点至最低顶点间的斜率波动，判断该斜率波动是否会使得垃圾溢出，从而分析出无人驾驶车辆2是否能够进行垃圾的清扫，所述舱内垃圾实时检测单元用于对无人驾驶车辆2清扫垃圾时舱内的剩余垃圾实时监测判断垃圾是否到达最高预警线，从而不会导致已清理过的区域再次变脏，增加了无人驾驶车辆2的工作量，所述指令控制单元用于检测到颠簸状物体为静态状物体无法移动且无人驾驶车辆2无法绕过颠簸状物体时，总控制系统发布指令要求距离该颠簸状物体最近的无人驾驶车辆2进行清扫；当检测到静态颠簸状物体无人驾驶车辆2能够绕过时，要求无人驾驶车辆2进行低速行驶，从而保证园区内的清洁。
进一步的，所述动态感知反馈模块包括gps定位单元、无源虚拟墙1分布单元、无源虚拟墙1感应单元、值班分布比较单元、自行归正控制单元和交换清扫单元，所述gps定位单元用于对无人驾驶车辆2的位置进行定位，所述无源虚拟墙1分布单元用于检测到无人驾驶车辆2的位置相接近时，通过设置无源虚拟墙1对无人驾驶车辆2打扫区域进行控制，使得无人驾驶车辆2能够分区域打扫，使得分配给无人驾驶车辆2的任务能够稳步工作，所述无源虚拟墙1感应单元用于检测到若干无人驾驶车辆2同时间段出现在距离较近的无源虚拟墙1时，表示该路段无人驾驶车辆2已按照规定进行清扫，从而能够分析出对应路段已经被打扫，所述值班分布比较单元用于将每辆无人驾驶车辆2的清扫计划与每辆无人驾驶车辆2的实际清扫进行对比，从而能够判断出无人驾驶车辆2某区域是否已经被清扫，所述自行归正控制单元用于无人驾驶车辆2在某区域中断清扫且无人驾驶车辆2并未按照清扫计划打扫时发送给总控制单元，以便于总控制系统控制无人驾驶车辆2能够按时进行清扫，所述原因追溯单元用于检测无人驾驶车辆2的剩余电量是否低于预设值进行追溯，从而及时派遣无人驾驶车辆2进行打扫，所述交换清扫单元用于检测到无人驾驶车辆2的电量低于预设值，通过总控制系统安排与未打扫区域距离较近的无人驾驶车辆2进行清扫，使得园区内的卫生能够被正常打扫。
进一步的，所述区块链指令控制模块包括指令更改单元、时间段清扫单元、参数修改单元和指令安全控制单元，所述指令更改单元用于将指令上传至区块链前，检测到无人驾驶车辆2的电量高于预设值，在历史时间段内无人驾驶车辆2并未对园区部分清扫，判断总控制系统下达的指令是否发生更改，通过原因的追溯判断出无人驾驶车辆2并未清扫的原因，并进行解决，所述时间段清扫单元用于检测在设定时间内无人驾驶车辆2到达区域打扫时，从而分析出由于网络延迟原因导致指定区域没有打扫，所述参数修改单元用于当检测到在设定时间有多辆或者零辆无人驾驶车辆2在园区内打扫，从而分析出是由于指令被修改导致园区内安排区域没有打扫，所述指令安全控制单元用于将指令上传至区块链中进行保存，以防有他人更改指令；
所述设定时间是超过安排的时间段进行打扫的时间。
该方法包括如下步骤：
z01：通过打扫自动分布模块，对园区面积进行拍照、对园区内人流量集中区域进行采集，总控制系统根据采集到的数据，安排若干无人驾驶车辆2在不同时间段清扫，达到清扫园区的目的；检测到无人驾驶车辆2所清扫的区域人流量集中时，安排少量无人驾驶车辆2清扫；检测到无人驾驶车辆2所清扫的区域人流量较少时，有效控制无人驾驶车辆2的速度；
z02：通过清扫路面故障阻挡模块，对路面上的颠簸路段等级进行判断，同时对需要过颠簸路段的无人驾驶车辆2进行判断舱内剩余垃圾是否到达警戒线，结合颠簸状物体的幅度曲线判断无人驾驶车辆2是否能够通过，当颠簸物体的弧度曲线能使得无人驾驶车辆2通过时，控制无人驾驶车辆2低速行驶，当无人驾驶车辆2无法通过颠簸物体时，通过指令控制单元向与颠簸物体反方向距离较近的无人驾驶车辆2进行清扫；
z03：通过动态感知反馈模块，通过在多个路口设置无源虚拟墙1，判断若干无人驾驶车辆2同时间段反方向出现在距离较近的无源虚拟墙1的次数是否与总控制系统所安排的清扫时间段相一致，判断出园区内路段是否被清扫，当检测到无人驾驶车辆2并未按照设定时间段清扫时，判断通过总控制系统安排同路段距离较近的无人驾驶车辆2清扫，并获取无人驾驶车辆2的剩余电量；
z04:通过区块链指令控制模块，将指令上传至区块链前，获取无人驾驶车辆2的剩余电量高于预设电量时，判断在设定时间段内是否有无人驾驶车辆2到达安排区域进行清扫，当检测到有且只有一辆无人驾驶车辆2到达安排区域打扫时，分析出由于网络延迟的原因导致区域并未打扫，当检测到设定时间段有多辆和零辆无人驾驶车辆2到达区域打扫时，分析出由于指令错误导致园区未打扫，并将正确的指令上传至区块链进行保存。
颠簸路段所包含的颠簸状物体有缓冲带、石子路段；
颠簸路段的分类：动态颠簸物品，无人驾驶车辆2绕过移动；
静态颠簸物品，无人驾驶车辆2根据无人驾驶舱内所包含的垃圾溢出幅度进行绕过。
在所述步骤z01-z02中，通过对园区面积进行拍照，了解不同分类颠簸路段的分布并上传至总控制系统，对颠簸路段所包含颠簸状物体的与最高顶点和与地面产生交点的最低顶点的坐标分别为h＝(e,f)和d＝(e′,f′)，其中最高顶点是指颠簸状物体某顶点与地面的最高距离；
根据公式：根据最高顶点和最低顶点的坐标；
设定函数z＝ki+b；
k是指无人驾驶车辆2从颠簸物品经过后所产生的斜率，b是指系数，i、z是指颠簸状物品的横纵坐标；
检测无人驾驶车辆2垃圾舱内垃圾到达临界点时进行预警，此时垃圾波动的幅度与系数k相同，对垃圾舱内垃圾表平面的一侧坐标为p＝(m,n)，根据颠簸斜率k，得出公式：
w-w0＝k(f-f0)；
得出当前物品颠簸后的位置u；
当检测到u>ui时，垃圾舱内的垃圾会溢出，无人驾驶车辆2不可从颠簸位置经过，当检测到u>ui时，垃圾舱内的垃圾不会溢出，无人驾驶车辆2可以从颠簸位置经过，ui是指垃圾不会从垃圾舱内溢出的标准位置；
通常汽车在颠簸路段行驶时会导致车辆产生振动幅度，通过设置的顶点能够判断出颠簸路段颠簸的幅度，从而能够判断出对车辆的影响，通过设置z＝ki+b，能够判断出颠簸物体形状倾斜的斜率，从而判断出车辆内部垃圾的倾斜程度，颠簸物体形状的倾斜和车辆在颠簸物体上倾斜的斜率相同，因此，上述设置的p＝(m,n)是指无人驾驶车辆2舱内保存垃圾的一端，通过斜率的倾斜程度，能够判断出垃圾舱内所倾斜的另一端的具体坐标，判断出垃圾的溢出程度，本专利判断垃圾的倾斜程度是通过垃圾倾斜的坐标值进行计算；
通过此方法能够及时预警保证无人驾驶车辆2安全通过，而现有技术是对垃圾到达最高分界线时进行报警，此方法能够了解到车内垃圾是否达到报警程度，但是并不能够提前预警。
通过gps定位单元检测，在园区内所设置的无源虚拟墙1的分布位置集合为w＝{(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym)},所安排的无人驾驶车辆2需每隔t时刻同时间段反方向出现在虚拟墙1位置，表示当前无人驾驶车辆2已经走过该路段，所安排同路线清扫的无人驾驶车辆2需每隔s时刻对园区内同一位置进行打扫，且已在清扫的无人驾驶车辆2的位置集合为q＝{(a1,b1),(a2,b2)...(an,bn)},当检测到t时刻同时间段内无人驾驶车辆2并未会面时，安排同路线清扫的一个无人驾驶车辆2按照平均速度向前行驶并设置为v，可增加的舱内垃圾不会溢出的速度为δv；
根据公式：
当检测到同路线上的无人驾驶车辆2到达打扫区域的时间j<ji时，表示可以在设定时间段内清扫，当检测到同路线上的无人驾驶车辆2到达打扫区域的时间j>ji时，表示无人驾驶车辆2会延长清扫所分布区域打扫的时间；
其中：(ak，bk)是指同路线上距离ai最近的无人驾驶车辆2，(ai，bi)是指本应到达区域打扫的无人驾驶车辆2，(as，bs)是指同路线上其余无人驾驶车辆2，m、mi是指同路线上无人驾驶之间的距离,j是指距离区域最近的无人驾驶车辆2到达时间，ji是指所分布的路线上每个无人驾驶车辆2所打扫的间隔时间；
在所述步骤z04中，检测到有多个或者零个无人驾驶车辆2在指定时间段ji到达区域打扫时，发送给总控制端，当检测到多个无人驾驶车辆2向前行驶，获取到距离打扫区域最近的无人驾驶车辆2进行打扫，当检测到零个无人驾驶车辆2向打扫区域进行打扫时，总控制系统重新发布指令，并将指令上传至区块链前检测是否有上述情况发生；
虚拟墙1指一堵墙，是一种看不见摸不着的感应场或信号，来对无人驾驶汽车进行阻隔行进的方向，虚拟强又分为有源虚拟墙1和无源虚拟墙1，有源虚拟墙1安装时，需要连接电源或者电池的安装，无源虚拟墙1是一种带磁性的胶条，无源虚拟墙1相比于有源虚拟墙1的好处是指不需要电池的安装，成本低且便宜，能够随便放置；
在本专利中道路中安装无源虚拟墙1是为了检测到两个无人驾驶车辆2在路口碰面时，能够避免无人驾驶车辆2清扫反方向路线上的垃圾，使得无人驾驶车辆2能够各司其职，同时能够判断出无人驾驶车辆2是否在虚拟墙1处进行会面，判断出无人驾驶车辆2是否按照安排进行会面；
上述公式中的
实施例1：通过对园区面积进行拍照，了解不同分类颠簸路段的分布并上传至总控制系统，对颠簸路段所包含颠簸状物体的与最高顶点和与地面产生交点的最低顶点的坐标分别为h＝(e,f)＝(40，60)和d＝(e′,f′)＝(80，0)，其中最高顶点是指颠簸状物体某顶点与地面的最高距离；
根据公式：根据最高顶点和最低顶点的坐标；
设定函数z＝ki+b＝-1.5i+120；
k是指无人驾驶车辆从颠簸物品经过后所产生的斜率，b是指系数，i、z是指颠簸状物品的横纵坐标；
检测无人驾驶车辆垃圾舱内垃圾到达临界点时进行预警，此时垃圾波动的幅度与系数k相同，对垃圾舱内垃圾表平面的一侧坐标为p＝(m,n)＝(10，30)，根据颠簸斜率k，得出上述公式；
经过采集，p与另一侧垃圾舱的长度为l＝50，且物品颠簸在拉机舱内壁，判断当前物品颠簸后的位置u＝(10+50，w0)，w-w0＝k(f-f0),计算得出w＝1.5x0+45计算得出u＝(60,135),其中预警的位置为r＝(55，120)<u＝(60,135)；
因此，无人驾驶车辆可以从颠簸物品上驶过。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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