本发明涉及无人驾驶
技术领域：
，具体涉及一种能够自动躲避拥堵路段的无人驾驶系统。
背景技术：
：随着自动化和人工智能技术的发展，无人驾驶车辆是未来智能汽车的发展方向，尤其适合从事旅游、应急救援、长途高速客货运输、军事用途等，具有可靠、安全、便利及高效的性能优势，能够减少事故，弥补有人驾驶汽车的不足。然而现有的无人驾驶系统都无法自动躲避拥堵路段。技术实现要素：针对上述问题，本发明旨在提供一种能够自动躲避拥堵路段的无人驾驶系统。本发明的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种能够自动躲避拥堵路段的无人驾驶系统，包括感知子系统、交通监测中心、通信子系统、路线规划子系统和控制子系统，所述感知子系统用于采集车辆周围环境信息，所述交通检测中心用于对城市交通进行监测，并根据监测结果对城市交通流进行预测，所述通信子系统用于从交通监测中心获取交通流预测结果，所述路线规划子系统用于根据车辆周围环境信息和交通流预测结果对驾驶路线进行规划，所述控制子系统用于控制车辆沿着规划驾驶路线行驶。本发明的有益效果为：无人驾驶系统根据交通流预测情况规划路线，实现了拥堵路段的自动躲避。附图说明利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本发明的结构示意图；附图标记：感知子系统1、交通监测中心2、通信子系统3、路线规划子系统4、控制子系统5。具体实施方式结合以下实施例对本发明作进一步描述。参见图1，本实施例的一种能够自动躲避拥堵路段的无人驾驶系统，包括感知子系统1、交通监测中心2、通信子系统3、路线规划子系统4和控制子系统5，所述感知子系统1用于采集车辆周围环境信息，所述交通检测中心2用于对城市交通进行监测，并根据监测结果对城市交通流进行预测，所述通信子系统3用于从交通监测中心2获取交通流预测结果，所述路线规划子系统4用于根据车辆周围环境信息和交通流预测结果对驾驶路线进行规划，所述控制子系统5用于控制车辆沿着规划驾驶路线行驶。本实施例无人驾驶系统根据交通流预测情况规划路线，实现了拥堵路段的自动躲避。优选的，所述控制子系统5包括舵机控制单元和电机控制单元，所述舵机控制单元用于根据规划驾驶路线实现车辆转向，所述电机控制单元用于根据规划驾驶路线实现车辆变速行驶。本优选实施例实现了无人驾驶系统对车辆的准确控制。优选的，所述交通监测中心2包括第一建模模块，第二交通流监测模块、第三重要性度量模块、第四相关性分析模块和第五交通预测模块，所述第一建模模块用于构建城市道路网络模型，所述第二交通流监测模块用于根据城市道路网络模型对城市道路交通流量进行监测，获取交通流监测结果，所述第三重要性度量模块用于根据城市道路网络模型对城市道路网络中路口的重要性进行度量，获取路口重要性度量结果，所述第四相关性分析模块用于根据交通流监测结果和路口重要性度量结果对路口和交通流的相关性进行分析，获取路口相关性因子，所述第五交通预测模块用于根据路口相关性因子对交通流进行预测。本优选实施例交通监测中心通过构建城市道路网络模型，实现了城市交通流预测，为无人驾驶系统提供有力了支持。优选的，所述第一建模模块用于构建城市道路网络模型：用图g＝(v,b)表示道路交通网络，其中，v为图的节点，用于表示道路网络中的路口，b为图的边，用于表示道路网络中的路口之间的连接路段。本优选实施例第一建模模块构建的城市道路网路模型简单，对路口和道路进行抽象，为后续交通监测和分析奠定了基础。优选的，所述第二交通流监测模块用于根据城市道路网络模型对城市道路交通流量进行监测：将路口作为交通流量监测点，对各时段内各个路口的交通流量以及所有路口的交通流量总和进行监测；所述第三重要性度量模块包括第一重要性度量子模块、第二重要性度量子模块和综合重要性度量子模块，所述第一重要性度量子模块用于获取路口的第一度量值，所述第二重要性度量子模块用于获取路口的第二度量值，所述综合重要性度量子模块用于根据第一度量值和第二度量值对路口的重要性进行综合度量；所述第一重要性度量子模块用于获取路口的第一度量值：式中，n表示道路交通网络中路口的个数，若路口i和路口j之间存在道路连接，则xij＝1，否则xij＝0，eh1(i)表示路口i的第一度量值；所述第二重要性度量子模块用于获取路口的第二度量值：式中，d(s,t)表示路口s和路口t之间的最短路径的数目，di(s,t)表示路口s和路口t之间经过路口i的最短路径的数目，eh2(i)表示路口i的第二度量值；所述综合重要性度量子模块用于根据第一度量值和第二度量值对路口的重要性进行综合度量：计算路口的综合度量值：式中，eh(i)表示路口i的综合度量值；路口的综合度量值越大，表示路口越重要。本优选实施例通过第三重要性度量模块实现了城市道路网络中路口重要性的度量，具体的，第一度量值考虑了路口的连通性，第二度量值考虑了经过路口的最短路径数目,通过计算综合度量值对路口的重要性进行度量，更为准确的对路口重要性进行了度量。优选的，所述第四相关性分析模块用于根据交通流监测结果和路口重要性度量结果对路口和交通流的相关性进行分析，具体为：对道路进行等级划分，将道路等级依次划分为主干道、次干道和支路；根据道路等级和路口的综合度量值计算路口的改进度量值：式中，y表示与道路等级相关的影响因子，道路等级越高的路口，y越大，0≤y≤1，yw(i)表示路口i的改进度量值；根据路口的改进度量值和交通流监测结果对的路口改进度量值和交通流的相关性进行分析，获取路口相关系数。所述第五交通预测模块用于根据路口相关系数对交通流进行预测，具体为：选取相关系数大于设定阈值的路口对交通流进行预测，路口的改进度量值越大，表示路口的交通流越大。本优选实施例通过第四相关性分析模块计算路口的改进度量值，得到了更符合实际情况的路口重要性的度量结果，通过获取路口和交通流的相关系数，为后续交通流预测奠定了基础。采用本发明能够自动躲避拥堵路段的无人驾驶系统进行驾驶，选定出发地，选取5个目的地进行驾驶试验，分别为目的地1、目的地2、目的地3、目的地4、目的地5，对驾驶时间和用户满意度进行统计，同有人驾驶系统相比，产生的有益效果如下表所示：驾驶时间缩短用户满意度提高目的地129％27％目的地227％26％目的地326％26％目的地425％24％目的地524％22％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页12