一种矿区无人驾驶车辆预测碰撞的方法及系统

专利主权项内容

1.一种矿区无人驾驶车辆预测碰撞的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集矿区的路线图，得到矿区的路网图结构；所述路线图包括若干路口及若干道路；获取每辆矿车的出发点与终到点，得到每辆矿车的若干行驶路径，结合路网图结构得到每辆矿车的行驶树结构；根据行驶树结构获取每辆矿车的最短路径；结合矿车在最短路径上行驶的时间，得到每条道路的若干时段序列；根据时段序列获取每条道路的重复率；将重复率最大的道路作为第一目标道路，将最短路径中包含第一目标道路的矿车记为第一目标矿车；根据第一目标道路及第一目标矿车的行驶树结构，获取第一目标矿车在第一目标道路的可替代因子、第一目标道路的若干种调整方法及每种调整方法的替换因子；根据调整方法的替换因子，对所有矿车的最短路径进行多次调整，得到每辆矿车的最佳路径；根据每辆矿车的最短路径及最佳路径获取碰撞评价；所述第一目标矿车在第一目标道路的可替代因子、第一目标道路的若干种调整方法及每种调整方法的替换因子，具体的获取方法为：对于任意一辆第一目标矿车，获取该第一目标矿车的行驶树结构中第一目标道路对应的边的父节点下，除第一目标道路对应的边的子节点之外其他子节点的数量，作为该第一目标矿车的行驶树结构中第一目标道路对应的边的可替代因子；若得到的可替代因子中最小值为0，将可替代因子为0的若干第一目标矿车的行驶树结构中第一目标道路对应的边直接作为对应第一目标矿车的替换边，并对可替代因子中次小值对应的第一目标矿车进行调整，将该第一目标矿车的可替代因子对应的若干其他子节点，与第一目标道路在该第一目标矿车的行驶树结构中对应父节点之间的若干边，记为该第一目标矿车的可替代边，将所有可替代边对应的道路中重复率最小的可替代边，作为该第一目标矿车的替换边；若重复率最小的可替代边不止一条，将每条重复率最小的可替代边作为替换边，并分别作为一种调整方法；若次小值对应的第一目标矿车不止一辆，对每辆矿车分别获取替换边；若得到的可替代因子中最小值不为0，对可替代因子中最小值对应的第一目标矿车调整获取替换边；按照可替代因子从小到大的顺序，逐个对第一目标矿车的行驶树结构中第一目标道路对应的边进行调整，存在多个替换边的情况下，分别作为一种调整方法，得到第一目标道路的若干种调整方法；根据不同调整方法下的替换边，以及每辆第一目标矿车的行驶树结构最短路径，获取第一目标道路的每种调整方法的替换因子；所述第一目标道路的每种调整方法的替换因子，具体的获取方法为：对于任意一辆第一目标矿车的行驶树结构，获取该行驶树结构中同一父节点下子节点数量的最大值，记为，对该行驶树结构中同一父节点下每个子节点对应的边按照/>进制从左到右进行编码，编码均从0开始；对该第一目标矿车在经过替换边的情况下，重新通过Dijkstra算法获取最短路径，记为该第一目标矿车在第一目标道路下的最短路径；对于原最短路径，从根节点开始到对应的叶节点逐条边遍历，将编码从后向前排列，得到原最短路径对应的路径编码，获取调整后的最短路径对应的路径编码，获取两个路径编码转换十进制后数值之间的差值绝对值，记为该第一目标矿车在第一目标道路下的替换代价；对于该行驶树结构中第一目标道路对应的边，获取该边父节点在第一目标道路对应的端点，获取第一目标道路在该端点的切线，以及替换边对应道路在该端点的切线，将两个切线之间的夹角与180°的比值，作为该第一目标矿车在第一目标道路下的替换转折性；对于第一目标道路的任意一种调整方法，该种调整方法下每辆第一目标矿车都具有对应的替换代价与替换转折性，获取每辆第一目标矿车的替换代价与替换转折性的乘积，将所有第一目标矿车的乘积的和值，作为该种调整方法的替换因子；所述得到每辆矿车的最佳路径，包括的具体方法为：将替换因子最小的调整方法作为第一目标道路的最优调整方法，将每辆第一目标矿车在最优调整方法的替换边，作为第一目标道路下的最优替换边，通过调整后的最短路径对原最短路径进行更新；对各条道路按照重复率从大到小的顺序，获取第二目标道路及若干第二目标矿车，并继续进行最短路径的更新，以此类推，直到对重复率不为0的所有道路完成调整，将每辆矿车经过多次更新后的最短路径，记为每辆矿车的最佳路径。