一种自动驾驶出租车接单判定方法与流程

1.本发明涉及自动驾驶出租车领域，具体为一种自动驾驶出租车接单判定方法。


背景技术：

2.随着经济社会的发展，虽然家用轿车日益普及和商用轿车不断增多为人们的出行带来很大方便，然而，出租车仍然是现代城市重要的交通工具。例如，人们出差至大都市或者一个陌生的城市，由于一般不会采取自驾方式，并且对城市的交通路线不熟，因此，多数情况下会选择搭乘出租车去目的地。
3.人工出租车的接单方式为司机自主选择订单，网约车的接单方式为系统派单，这两种都是有实人司机在驾驶位，由司机判定当前的油量、电量情况，决定是接受还是取消订单，以及控制是否开启接单。自动驾驶出租车为全程无人工参与的出租车，无法通过人工的方式来开启接单和判断是否可接单。基于此，本发明通过一种自动驾驶出租车接单判定方法，能自动判定自动驾驶出租车当前是否可以接单。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种自动驾驶出租车接单判定方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种自动驾驶出租车接单判定方法，包括步骤：
6.s1：将城市路网按照一定的面积划分为网格地图，计算网格间的单位里程平均时间；
7.s2：基于车辆是否可接单进行逻辑建模；
8.s3：计算路线拥挤度；
9.s4：判定车辆是否可接单。
10.优选的，s1中具体包括：s101：将城市按经纬度划分为大小均匀的方型网格后，对城市地理位置信息进行编号，即将路线的起点编码预设为网格编号a，路线的终点编码预设为网格编号b；s102：对出发时间分段编码t，24小时按10分钟分段，分别编码为0～143；s103：计算路线所用时间w，路线的里程标记为s，单位里程花费的时间为m＝w/s；s104：获取历史月份的网约车平台积累的每次路线出行数据，出行数据包括出行序号o、起点编号a、终点编号b、出发时间编号t以及单位里程所花费的时间m。
11.优选的，路线拥挤度的计算包括：调用第三方地图平台预估起点至终点的距离，和预计行使时间，计算该路线的平均里程时间m
′
；计算拥挤度因子θ＝m
′
/r，并进行拥挤度判断。
12.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
13.本发明通过预设参数和动态参数来控制车辆是否可接单，与现有的技术方法对比，可用于自动驾驶车辆接单自动判定中，无需人工调度，有效精准判定和能最大程度提供
可调度的车辆，能显著提升判定的准确性，能满足自动驾驶车辆调度的业务场景。
附图说明
14.图1为本发明的流程框图；
15.图2为本发明实施例中接送乘客流程图。
具体实施方式
16.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。
17.请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种自动驾驶出租车接单判定方法，包括步骤：
18.s1：将城市路网按照一定的面积划分为网格地图，计算网格间的单位里程平均时间；
19.s2：基于车辆是否可接单进行逻辑建模；
20.s3：计算路线拥挤度；
21.s4：判定车辆是否可接单。
22.在本实施例中，s1中具体包括：
23.s101：将城市按经纬度划分为大小均匀的方型网格后，对城市地理位置信息进行编号，即将路线的起点编码预设为网格编号a，路线的终点编码预设为网格编号b；
24.s102：对出发时间分段编码t，24小时按10分钟分段，分别编码为0～143；
25.s103：计算路线所用时间w，路线的里程标记为s，单位里程花费的时间为m＝w/s；
26.s104：获取历史月份的网约车平台积累的每次路线出行数据，出行数据包括出行序号o、起点编号a、终点编号b、出发时间编号t以及单位里程所花费的时间m。
27.整理得到如下表t1：
[0028][0029]
对相同的起点编号a,终点编号b,出发时间t,计算平台里程时间其中n为相同的a,b,t的序号数。
[0030]
计算得到如下表t2：
[0031][0032]
在本实施例中，s2中乘客要从起点s到终点d，起点s位于网格a，终点d位于网格b；而在不同的站点p有不同的车辆，起点s附近的站点有c个，附近站点定义为distance(s,p)《α,其中α为可派单半径；在不同的站点p有不同的停车空位，终点d附近的站点有e个，附近站点定义为distance(d,p)《β,其中β为允许的停车半径；问题为需从c个起点站点内选择一个车，满足该车去起点s接乘客，安全送到d点后，能够返回到e个终点站点中的一个停车位自动充电或仅停车，即满足车辆是否可接单。
[0033]
在本实施例中，路线拥挤度的计算包括：调用第三方地图平台预估起点至终点的距离，和预计行使时间，计算该路线的平均里程时间m
′
；计算拥挤度因子θ＝m
′
/r，并进行拥挤度判断。
[0034]
具体为：
[0035]
调用第三方地图平台预估从s到d的距离，和预计行使时间，计算该路线的平均里程时间m
′
；
[0036]
计算拥挤度因子θ＝m
′
/r；
[0037]
若存在对应的a,b,t数据，
[0038]
若上述t2中无对应的a,b,t的数据，但存在a,b对应的数据，条数为n，则
[0039]
若上述t2中无对应的a,b,t的数据，也不存在a,b对应的数据，r＝m
′
*μ,0《μ《1，μ为预设的假定拥堵系数。
[0040]
请参阅图2，图2为本实施例接送乘客流程图；
[0041]
在本实施例中，s4中判定车辆是否可接单，具体条件为：
[0042]
出发点附近停车站内需有一辆车满足如下公式，则可接单从起点s到终点d的订单：
[0043]
车辆的表显剩余里程-预留里程k》(接驾里程+平均等待系数q+出租车预计里程*θ，距离最近有空车位的到达站返回里程)*安全系数p；其中p,q,k为预设参数。
[0044]
本发明的实施例通过p,q,k预设参数和θ动态参数来控制车辆是否可接单，与现有的技术方法对比，可用于自动驾驶车辆接单自动判定中，无需人工调度，其具有两个优势，精准判定和能最大程度提供可调度的车辆，能显著提升判定的准确性，能满足自动驾驶车辆调度的业务场景。
[0045]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换
和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。