CN120472697B - 车队行驶控制方法、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及自动驾驶技术领域，公开一种车队行驶控制方法、设备及存储介质。该方法包括：获取实时的路面不平度特征数据以及车队中车辆的车辆动力学特征数据；依据路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据对车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析和基于行驶风险分析结果的区域划分，以确定车辆当前的可通行区域；基于可通行区域对车辆进行路径规划，得到若干条候选路径；对候选路径进行行驶安全代价分析，依据安全代价分析结果从候选路径选取相应的目标路径；依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，使车辆以配置后的行驶速度沿目标路径行驶。本申请实施例可以降低车队中车辆的速度发生失稳的概率，提高车队行车的安全性。

Description

车队行驶控制方法、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其是一种车队行驶控制方法、设备及存储介质。

背景技术

目前，针对由多车辆组成的车队的自动驾驶研究，基本上是基于理想路面进行研究的，如路面附着系数恒定的等情况。然而，车队在实际行驶过程中，有可能出现车队中某些车辆行驶后路面附着系数、道路凹凸不平度等道路状态发生改变的现象，造成车辆速度失稳，影响车队行车安全。

发明内容

本申请的目的是提供一种车队行驶控制方法、设备及存储介质，旨在降低车队中车辆的速度发生失稳的概率，提高车队行车的安全性。

本申请实施例提供一种车队行驶控制方法，包括：

获取实时的路面不平度特征数据以及车队中车辆的车辆动力学特征数据；

依据所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据对所述车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析和基于行驶风险分析结果的区域划分，以确定所述车辆当前的可通行区域；

基于所述可通行区域对所述车辆进行路径规划，得到若干条候选路径；

对所述候选路径进行行驶安全代价分析，依据安全代价分析结果从所述候选路径选取相应的目标路径；

依据所述车辆实时的车辆附着系数动态配置所述车辆的行驶速度，使所述车辆以配置后的行驶速度沿所述目标路径行驶。

在一些实施例中，所述依据所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据对所述车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析和基于行驶风险分析结果的区域划分，包括：

提取所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据两者中的风险特征数据，得到多维风险信息数据；

依据所述多维风险信息数据确定所述车辆当前的初始可通行区域；

对所述初始可通行区域进行碰撞风险分析和通信中断风险分析，剔除具有碰撞风险和通信中断风险的区域，以确定所述车辆当前的可通行区域。

在一些实施例中，所述提取所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据两者中的风险特征数据，包括：

依据所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据构建针对所述车辆当前行驶的路面的路面不平度风险场；

提取所述路面不平度风险场中的路面风险特征数据和路面演化特征数据；

拼接所述路面风险特征数据、所述路面演化特征数据和所述车辆动力学特征数据中的行车稳定性能特征数据，得到所述多维风险信息数据。

在一些实施例中，所述对所述初始可通行区域进行碰撞风险分析和通信中断风险分析，包括：

依据所述车辆与其他车辆之间的实时车距数据计算所述车辆相对于其他车辆的全局通信安全系数和全局碰撞安全系数，得到碰撞风险分析结果和通信中断风险分析结果；

依据所述碰撞风险分析结果和所述通信中断风险分析结果剔除具有碰撞风险和通信中断风险的区域，以确定所述车辆当前的可通行区域。

在一些实施例中，所述对所述候选路径进行行驶安全代价分析，依据安全代价分析结果从所述候选路径选取相应的目标路径，包括：

对领航车的候选路径进行行驶安全代价分析，依据所述领航车的候选路径的安全代价分析结果确定所述领航车的目标路径；

依据所述领航车的目标路径和预设的队形保持参数确定跟随车的路径点，以确定所述跟随车的目标路径。

在一些实施例中，所述依据所述车辆实时的车辆附着系数动态配置所述车辆的行驶速度，包括：

获取所述车辆的车前附着系数和车下附着系数；

依据在后车辆的车前附着系数和在前车辆的车下附着系数计算所述车辆之间的附着系数变化率；

依据所述附着系数变化率配置所述车辆的行驶速度。

在一些实施例中，所述依据所述附着系数变化率配置所述车辆的行驶速度，包括：

在所述附着系数变化率不小于预设的附着系数阈值变化率时，依据所述附着系数变化率计算跟随车的速度配置量；

对各所述跟随车的速度配置量进行加权求和运算，得到速度配置总量；

依据所述速度配置总量计算领航车的速度配置量；

依据所述跟随车的速度配置量动态配置所述跟随车的行驶速度，依据所述领航车的速度配置量动态配置所述领航车的行驶速度。

在一些实施例中，所述依据所述附着系数变化率配置所述车辆的行驶速度，还包括：

基于所述跟随车配置前后的行驶速度生成所述跟随车的基准加速度；

依据所述跟随车与在前车辆之前的车距误差数据对所述跟随车的基准加速度进行补偿，得到所述跟随车的实际加速度。

本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。

本申请的有益效果：依据实时的路面不平度特征数据以及车队中车辆的车辆动力学特征数据对车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析，从而依据行驶风险分析结果确定车辆当前的可通行区域，在依据车辆当前的可通行区域生成候选路径并通过行驶安全代价分析确定相应的目标路径之后，依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，控制车辆以配置后的行驶速度沿目标路径行驶，实现车队行驶的自动控制。由于车辆当前的可通行区域是依据实时的路面不平度特征数据以及车辆的车辆动力学特征数据进行动态的行驶风险分析确定的，同时考虑了路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据的动态变化，适应针对车队中各车辆的可通行区域动态规划，提高车队中各车辆行驶路径规划的合理性，在确定各车辆的目标路径之后，依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，确保各车辆的行驶速度适应车辆附着系数的变化，规避可能发生附着系数突变造成车辆行驶失稳的情况，确保车队在复杂路况下的运动稳定性，提高了车队行车的安全性。

附图说明

图1为本申请实施例提供的车队行驶控制方法的应用环境图。

图2是本申请实施例提供的车队行驶控制方法的一个可选的流程图。

图3是本申请实施例提供的步骤S202的具体方法的流程图。

图4是本申请实施例提供的步骤S204的具体方法的流程图。

图5是本申请实施例提供的步骤S205的具体方法的流程图。

图6是本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出的步骤。说明书和权利要求书及附图中“第一”、“第二”等术语是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

本申请实施例提供的车队行驶控制方法可以由计算机设备执行，该计算机设备可以是终端设备或服务器。其中，终端设备包括但不限于手机、计算机、智能语音交互设备、智能家电、车载终端、飞行器等。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是由多个物理服务器构成的服务器集群、或者分布式系统，还可以是云服务器。

此外，本申请实施例涉及的信息、数据以及信号，均为经相关对象授权或者经过各方充分授权的，且相关数据的收集、使用和处理均遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

为了便于理解本申请实施例提供的车队行驶控制方法，下面以车队行驶控制方法的执行主体为车队中领航车的车载终端为例，对该车队行驶控制方法的应用场景进行示例性介绍。

图1为本申请实施例提供的车队行驶控制方法的应用环境图。参阅图1，该车队行驶控制方法应用于车队行驶控制系统。该车队行驶控制系统包括第一车载终端110和多个第二车载终端120。第一车载终端110和第二车载终端120通过网络连接。第一车载终端110为车队中领航车的车载终端，第二车载终端120为车队中跟随车的车载终端。第二车载终端120用于将跟随车的实时的路面不平度特征数据以及车辆动力学特征数据发送至第一车载终端110。第一车载终端110用于获取实时的路面不平度特征数据以及车队中车辆的车辆动力学特征数据，依据路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据对车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析和基于行驶风险分析结果的区域划分，以确定车辆当前的可通行区域，基于可通行区域对车辆进行路径规划，得到若干条候选路径，对候选路径进行行驶安全代价分析，依据安全代价分析结果从候选路径选取相应的目标路径，依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的实时行驶速度，使车辆以实时行驶速度沿目标路径行驶。

图2是本申请实施例提供的一种车队行驶控制方法的流程图。参阅图2，在一些实施例中，该方法包括但不限于步骤S201至步骤S205。

步骤S201，获取实时的路面不平度特征数据以及车队中车辆的车辆动力学特征数据。

路面不平度特征数据是指反映路面几何形貌和摩擦特性的动态参数，具体可以采用激光雷达点云数据结合惯性测量单元采集的振动频谱数据来实现，用于评估不同区域的通行风险等级。本实施例中，路面不平度特征数据包括路面的纹理特征数据、湿度特征数据、材质特征数据、温度特征数据以及凹陷区域和突起区域两者的区域范围数据、区域特征数据和区域风险数据等。

车辆动力学特征数据包含悬挂系统响应特性和轮胎滑移率等参数，具体可以通过车载传感器获取转向力矩、纵向加速度等实时数据，用于构建车辆运动状态模型。可通行区域划分是基于多维风险数据的空间分割，具体可以运用栅格化地图结合概率风险评估算法，动态排除存在碰撞或通信失效风险的区域。本实施例中，车辆动力学特征数据包括车型代码数据、离地间隙数据、车辆质量数据、轮胎接地面积数据、轴距数据和车辆附着系数等。

步骤S202，依据路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据对车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析和基于行驶风险分析结果的区域划分，以确定车辆当前的可通行区域。

依据路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据对车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析是指针对车队内各车辆分别进行行驶风险分析的过程。

具体而言，在获取路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据之后，依据车队中各车辆的车辆动力学特征数据以及当前行驶路面以及即将行驶路面的路面不平度特征数据，对车队中各车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析以确定各车辆当前行驶的行驶风险，从而得到相应的行驶风险分析结果，进而依据得到的行驶风险分析结果分别对各车辆当前行驶路面以及即将行驶路面进行区域划分，将符合行驶风险条件的区域划分为该车辆当前的可通行区域。更为具体的，可以是提取路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据两者中的风险特征数据，然后对提取得到的风险特征数据进行耦合分析，计算路面中各个区域的综合行驶风险，依据该综合行驶风险生成实时更新的可通行区域地图，以确定车辆当前的可通行区域。

步骤S203，基于可通行区域对车辆进行路径规划，得到若干条候选路径。

在确定车辆当前的可通行区域之后，在车辆当前的可通行区域内采用相应的路径规划算法对车辆进行路径规划，以生成若干条候选路径，在沿候选路径行驶时，使领航车在可通行区域内行驶以到达车队行驶的终点，以及使跟随车在可通行区域内行驶以跟随领航车行驶。

步骤S204，对候选路径进行行驶安全代价分析，依据安全代价分析结果从候选路径选取相应的目标路径。

在得到各车辆的候选路径之后，分别针对各车辆的候选路径进行行驶安全代价分析，以选取符合安全代价条件的候选路径，作为车辆的目标路径。

具体而言，历遍各车辆的候选路径，评价车辆的各条候选路径的行驶安全代价和行驶稳定性能代价，从车辆的各条候选路径中选取综合行驶安全代价和行驶稳定性能代价所得的代价最小的候选路径作为车辆的目标路径。更为具体的，可以是将车辆的各条候选路径分别输入预设的行驶安全代价分析模型，以得到综合行驶安全代价和行驶稳定性能代价所得的代价，从而选取代价最小的候选路径作为车辆的目标路径。

步骤S205，依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，使车辆以配置后的行驶速度沿目标路径行驶。

在确定各车辆相应的目标路径之后，控制各车辆沿相应的目标路径行驶，在行驶过程中依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，使车辆以配置后的行驶速度沿目标路径行驶，以确保各车辆行车平稳。

具体而言，在确定各车辆相应的目标路径之后，控制各车辆沿相应的目标路径行驶，在行驶过程中实时获取车辆的车辆附着系数和行驶速度，在车辆附着系数符合速度配置条件时，依据实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，使车辆以配置后的行驶速度沿目标路径行驶。更为具体的，可以是将车辆附着系数和行驶速度输入预设的行驶速度配置模型，以依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，生成配置后的行驶速度，控制车辆以配置后的行驶速度沿目标路径行驶。

本申请实施例提供的车队行驶控制方法，依据实时的路面不平度特征数据以及车队中车辆的车辆动力学特征数据对车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析，从而依据行驶风险分析结果确定车辆当前的可通行区域，在依据车辆当前的可通行区域生成候选路径并通过行驶安全代价分析确定相应的目标路径之后，依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，控制车辆以配置后的行驶速度沿目标路径行驶，实现车队行驶的自动控制。由于车辆当前的可通行区域是依据实时的路面不平度特征数据以及车辆的车辆动力学特征数据进行动态的行驶风险分析确定的，同时考虑了路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据的动态变化，适应针对车队中各车辆的可通行区域动态规划，提高车队中各车辆行驶路径规划的合理性，在确定各车辆的目标路径之后，依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，确保各车辆的行驶速度适应车辆附着系数的变化，规避可能发生附着系数突变造成车辆行驶失稳的情况，确保车队在复杂路况下的运动稳定性，提高了车队行车的安全性。

图3是本申请实施例提供的步骤S202的具体方法的流程图。参阅图3，在一些实施例中，该方法包括但不限于步骤S301至步骤S303。

步骤S301，提取路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据两者中的风险特征数据，得到多维风险信息数据。

多维风险信息数据是指通过整合路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据两者中的多个维度指标形成的综合评估数据集，具体可以采用数据融合算法将路面不平度风险场、行车稳定性能特征以及路面演化特征进行关联分析来实现，用于全面反映行驶环境中潜在的安全隐患。

在一些实施例中，步骤S301具体包括：依据路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据构建针对车辆当前行驶的路面的路面不平度风险场；提取路面不平度风险场中的路面风险特征数据和路面演化特征数据；拼接路面风险特征数据、路面演化特征数据和车辆动力学特征数据中的行车稳定性能特征数据，得到多维风险信息数据。

路面不平度风险场的表达式为：

，

，

，

，

式中，为路面不平度特征风险数据，为路面一般不平特征风险数据，为路面上的离散点的坐标，平稳性能风险系数，速度风险系数，为参考离地间隙数据，为车辆的最小离地间隙数据，是速度敏感系数，是车辆的行驶速度，为风险特征中心坐标，为特征风险峰值系数，、、和分别为特征风险随机分布因子，分别表示特征风险沿轴正方向、轴负方向、轴正方向和轴负方向的分布范围，为特征风险随机下降系数。

在构建路面不平度风险场后，提取路面不平度风险场中的路面风险特征数据和路面演化特征数据，然后拼接路面风险特征数据、路面演化特征数据和车辆动力学特征数据中的行车稳定性能特征数据，得到多维风险信息数据。路面风险特征数据包括特征风险峰值系数、风险峰值、风险特征中心坐标、特征范围和特征风险随机下降系数。车辆动力学特征数据中的行车稳定性能特征数据包括车辆状态矩阵，包含车型代码、离地间隙、车辆质量、轮胎接地面积、轴距和峰值附着系数。路面演化特征数据包括每个路面经过车辆的数量、车辆型号和车辆载重、演化趋势系数、地质软化因子和磨耗修正量。

步骤S302，依据多维风险信息数据确定车辆当前的初始可通行区域。

初始可通行区域是指基于初步风险筛选划定的车辆可行驶范围，具体可以通过空间网格划分方法结合风险概率分布模型来实现，用于为后续精细化风险分析提供基础区域。

确定车辆当前的初始可通行区域是通过对多维风险信息数据对车队中各车辆即将行驶的路面中各个区域进行分析实现。具体而言，可以是路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据输入构建的路面不平度风险场，以提取出相应的多维风险信息数据，然后通过空间网格划分方法结合风险概率分布模型分析多维风险信息数据，以确定车辆即将行驶的路面中各个区域的风险指数，选取风险指数符合预设风险条件的区域，作为车辆当前的初始可通行区域。

步骤S303，对初始可通行区域进行碰撞风险分析和通信中断风险分析，剔除具有碰撞风险和通信中断风险的区域，以确定车辆当前的可通行区域。

碰撞风险分析是指评估车队中各车辆之间的动态距离和相对速度是否满足安全阈值，具体可以采用实时车距监测与速度预测算法结合安全距离模型来实现，用于识别可能发生碰撞的潜在区域。

通信中断风险分析是指判断车队中各车辆之间的通信链路是否因车距过大而导致传输失败，具体可以采用实时车距监测和信道质量评估结合通信覆盖范围预测算法来实现，用于排除因通信失效导致协同控制失效的区域。

在一些实施例中，步骤S303具体包括：依据车辆与其他车辆之间的实时车距数据计算车辆相对于其他车辆的全局通信安全系数和全局碰撞安全系数，得到碰撞风险分析结果和通信中断风险分析结果；依据碰撞风险分析结果和通信中断风险分析结果剔除具有碰撞风险和通信中断风险的区域，以确定车辆当前的可通行区域。

全局通信安全系数是指基于车辆间实时车距与通信信号强度关联性生成的量化指标，具体可以采用车距与预设通信距离阈值的比值结合信号衰减模型计算得出，用于评估车辆间通信链路的稳定性。全局碰撞安全系数是指基于车辆间相对速度与实时车距生成的动态风险指标，具体可以通过车距与车辆制动距离的差值结合相对速度变化率计算得出，用于预测车辆间的碰撞概率。

具体来说，当车辆处于编队行驶状态时，通过安装在车身的传感器实时采集相邻车辆的三维位置数据，计算纵向与横向安全距离。对于通信中断风险分析，基于车距数据建立通信信号衰减模型，当车距超过预设通信稳定阈值时判定存在通信中断风险。对于碰撞风险分析，结合当前车速与路面附着条件动态调整安全车距阈值，当实际车距低于动态安全阈值时触发碰撞预警。通过同步执行上述两种风险评估，系统将同时排除可能导致通信失效或物理碰撞的危险区域。例如当后车与前车之间的距离缩短至2米，系统将自动将该区域标记为具有碰撞风险的区域，当后车与前车之间的通信信号强度低于-90dBm时，系统将自动将该区域标记为具有通信中断风险的区域。

全局碰撞安全系数的计算公式为：

，

，

其中，为车辆i的全局碰撞安全系数，为车辆i的中心坐标，为车辆i的局部碰撞安全系数，为车辆i与车辆k之间的车距数据，、和分别为碰撞车距边界，为临界碰撞距离数据，为避障缓冲距离数据，为其他车辆的总数。

全局通信安全系数的计算公式为：

，

，

其中，为车辆i的全局通信安全系数，为车辆i的局部通信安全系数，和分别为通信车距边界，R为车辆i的最大通信半径。

基于上述全局碰撞安全系数的计算公式和全局通信安全系数的计算公式以及预定义的不具有碰撞风险的区域对应的碰撞车距边界以及不具有通信中断风险的区域对应的通信车距边界，综合分析各车辆的碰撞风险和通信中断风险，从而剔除具有碰撞风险和通信中断风险的区域，以初始可通行区域中剩余的区域作为车辆当前的可通行区域。

图4是本申请实施例提供的步骤S204的具体方法的流程图。参阅图4，在一些实施例中，该方法包括但不限于步骤S401至步骤S402。

步骤S401，对领航车的候选路径进行行驶安全代价分析，依据领航车的候选路径的安全代价分析结果确定领航车的目标路径。

行驶安全代价分析是指通过量化评估路径上的潜在风险因素计算路径的安全系数，具体可以采用多维度权重叠加模型来实现。例如将路面附着系数变化率、障碍物分布密度、通信信号强度作为评估参数。

领航车的目标路径是指通过行驶安全代价分析筛选后具有最低风险值的候选路径，具体可以采用代价函数最小值比较算法来实现。例如通过动态规划算法遍历所有候选路径的代价计算结果。

对领航车的候选路径进行行驶安全代价分析的表达式为：

，

，

，

，

其中，为领航车的候选路径的总代价指数，领航车的候选路径的安全代价指数，为领航车的候选路径的行驶代价指数，和分别为代价权重，，为候选路径的第o个路径点，o∈[1，]，为候选路径的路径点的总数，为候选路径的第o个路径点的安全代价指数，为候选路径的第o个路径点的路面不平度特征风险数据，为车辆的最小离地间隙数据，为候选路径的第o个路径点的曲率。

步骤S402，依据领航车的目标路径和预设的队形保持参数确定跟随车的路径点，以确定跟随车的目标路径。

队形保持参数是指维持车队内车辆之间的间距和相对位置的约束条件，具体可以采用预设的横向偏移阈值和纵向跟随距离范围来实现。例如设置跟随车与领航车的横向偏差不超过0.5米，纵向间距保持在3-5米区间。

在得到领航车的目标路径之后，设置编队目标点，基于预设的队形保持参数在跟随车当前的可通行区域内生成跟随车的路径点，以确定跟随车的目标路径。其中，通过构造编队控制势场及引力，为跟随车提供引力，牵引跟随车驶达该路径点。编队控制势场及引力的表达式为：

，

，

其中，为跟随车与编队目标点之间的引力势场，为跟随车的路径点对跟随车产生的引力势场常数，为跟随车当前位置和跟随车的路径点之间的欧式距离，为编队控制势场引力，为对编队控制势场求导。

图5是本申请实施例提供的步骤S205的具体方法的流程图。参阅图5，在一些实施例中，该方法包括但不限于步骤S501至步骤S503。

步骤S501，获取车辆的车前附着系数和车下附着系数。

步骤S502，依据在后车辆的车前附着系数和在前车辆的车下附着系数计算车辆之间的附着系数变化率。

步骤S503，依据附着系数变化率配置车辆的行驶速度。

车前附着系数是指车辆前轮与路面接触区域的摩擦系数，具体可以通过安装在前轮的力传感器实时采集轮胎与地面的接触力数据并结合车轮滑移率模型计算得到，用于表征车辆前轮在行驶过程中与路面的附着能力。车下附着系数是指车辆底盘下方对应区域的路面摩擦系数，具体可以通过布置在车底的激光雷达或视觉传感器扫描路面纹理信息并结合预训练的路面摩擦系数预测模型估算得到，用于反映车辆后方路面的实时附着状态。附着系数变化率是指道路区域在车辆经过前后的附着系数差异，具体可以采用相邻车辆附着系数的时间序列数据通过差分运算和滑动窗口平均处理计算得到，用于量化路面附着状态的动态变化对车队整体稳定性的影响。

在获取得到各车辆的车前附着系数和车下附着系数，分别构造为相应的矩阵形式，得到车前附着系数矩阵和车下附着系数矩阵。然后依据车前附着系数矩阵和车下附着系数矩阵计算车辆之间的附着系数变化率。当在后车辆的车前附着系数与在前车辆的车下附着系数存在显著差异时，依据附着系数变化率配置车辆的行驶速度，以规避车队纵向动力学状态的潜在风险。例如，若前方车辆驶过积水区域导致车下附着系数骤降，而跟随车辆的前轮仍处于干燥路面时，附着系数变化率将急剧上升，此时系统根据预设的附着系数阈值变化率判断是否触发速度调整机制，通过加权计算各跟随车的速度配置量并反向推导领航车的速度限制值，最终实现车队整体速度的协同控制。

在一些实施例中，步骤S503具体包括：在附着系数变化率不小于预设的附着系数阈值变化率时，依据附着系数变化率计算跟随车的速度配置量；对各跟随车的速度配置量进行加权求和运算，得到速度配置总量；依据速度配置总量计算领航车的速度配置量；依据跟随车的速度配置量动态配置跟随车的行驶速度，依据领航车的速度配置量动态配置领航车的行驶速度。

跟随车的速度配置量的计算公式为：

，

其中，为跟随车的速度配置量，为全局比例系数，为车队最大允许速度，为车队车辆总数，是最大预期附着系数差异，为符号向量，为权重系数，为附着系数阈值变化率。

在得到跟随车的速度配置量后，控制跟随车从当前的行驶速度调节至叠加跟随车的速度配置量之后的行驶速度，得到跟随车配置后的行驶速度。为使跟随车的行驶速度平滑配置，对跟随车的加速度进行限制，其计算公式为：

，

，

其中，为跟随车的最大加速度，为配置后跟随车的行驶速度，为配置前跟随车的行驶速度，为车队最大允许加速度，为速度配置时长。

在配置跟随车的行驶速度后，依据跟随车的速度配置量动态配置跟随车的行驶速度，进而依据领航车的速度配置量动态配置领航车的行驶速度。配置领航车的行驶速度的计算公式为：

，

其中，为配置后领航车的行驶速度，为配置前领航车的行驶速度，为归一化权重因子，在附着系数变化率不小于预设的附着系数阈值变化率时，在附着系数变化率小于预设的附着系数阈值变化率时。

在一些实施例中，步骤S503还包括：基于跟随车配置前后的行驶速度生成跟随车的基准加速度；依据跟随车与在前车辆之前的车距误差数据对跟随车的基准加速度进行补偿，得到跟随车的实际加速度。

首先，针对车队中各车辆进行状态空间建模，得到针对各车辆的纵向动力学状态空间模型：

，

其中，是车辆i的状态向量，为车辆i的位置，为车辆i的速度，为过程噪声，为观测噪声。

基于前馈-反馈的速度同步，车辆i的速度控制器采用双层结构：

1.前馈控制，根据领航车传达的配置后跟随车的行驶速度生成基准加速度；2.基于车辆i与车辆i-1的实时间距误差，通过PID控制器补偿加速度：

其中，为跟随车的实际加速度，为比例参数，为微分参数。

图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。下面参照图6来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。

其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述的方法中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。

存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。

存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备600’(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。

本申请实施例提供的车队行驶控制方法、设备及存储介质，依据实时的路面不平度特征数据以及车队中车辆的车辆动力学特征数据对车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析，从而依据行驶风险分析结果确定车辆当前的可通行区域，在依据车辆当前的可通行区域生成候选路径并通过行驶安全代价分析确定相应的目标路径之后，依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，控制车辆以配置后的行驶速度沿目标路径行驶，实现车队行驶的自动控制。由于车辆当前的可通行区域是依据实时的路面不平度特征数据以及车辆的车辆动力学特征数据进行动态的行驶风险分析确定的，同时考虑了路面不平度特征数据和车辆动力学特征数据的动态变化，适应针对车队中各车辆的可通行区域动态规划，提高车队中各车辆行驶路径规划的合理性，在确定各车辆的目标路径之后，依据车辆实时的车辆附着系数动态配置车辆的行驶速度，确保各车辆的行驶速度适应车辆附着系数的变化，规避可能发生附着系数突变造成车辆行驶失稳的情况，确保车队在复杂路况下的运动稳定性，提高了车队行车的安全性。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述方法。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中，也可以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (8)

1.一种车队行驶控制方法，其特征在于，包括：

获取实时的路面不平度特征数据以及车队中车辆的车辆动力学特征数据；

依据所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据对所述车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析和基于行驶风险分析结果的区域划分，以确定所述车辆当前的可通行区域；

基于所述可通行区域对所述车辆进行路径规划，得到若干条候选路径；

对所述候选路径进行行驶安全代价分析，依据安全代价分析结果从所述候选路径选取相应的目标路径；

依据所述车辆实时的车辆附着系数动态配置所述车辆的行驶速度，使所述车辆以配置后的行驶速度沿所述目标路径行驶；

所述依据所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据对所述车辆当前行驶的路面进行动态的行驶风险分析和基于行驶风险分析结果的区域划分，包括：

提取所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据两者中的风险特征数据，得到多维风险信息数据；

依据所述多维风险信息数据确定所述车辆当前的初始可通行区域；

对所述初始可通行区域进行碰撞风险分析和通信中断风险分析，剔除具有碰撞风险和通信中断风险的区域，以确定所述车辆当前的可通行区域；

所述对所述初始可通行区域进行碰撞风险分析和通信中断风险分析，包括：

依据所述车辆与其他车辆之间的实时车距数据计算所述车辆相对于其他车辆的全局通信安全系数和全局碰撞安全系数，得到碰撞风险分析结果和通信中断风险分析结果；

依据所述碰撞风险分析结果和所述通信中断风险分析结果剔除具有碰撞风险和通信中断风险的区域，以确定所述车辆当前的可通行区域。

2.根据权利要求1所述的车队行驶控制方法，其特征在于，所述提取所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据两者中的风险特征数据，包括：

依据所述路面不平度特征数据和所述车辆动力学特征数据构建针对所述车辆当前行驶的路面的路面不平度风险场；

提取所述路面不平度风险场中的路面风险特征数据和路面演化特征数据；

拼接所述路面风险特征数据、所述路面演化特征数据和所述车辆动力学特征数据中的行车稳定性能特征数据，得到所述多维风险信息数据。

3.根据权利要求1所述的车队行驶控制方法，其特征在于，所述对所述候选路径进行行驶安全代价分析，依据安全代价分析结果从所述候选路径选取相应的目标路径，包括：

对领航车的候选路径进行行驶安全代价分析，依据所述领航车的候选路径的安全代价分析结果确定所述领航车的目标路径；

依据所述领航车的目标路径和预设的队形保持参数确定跟随车的路径点，以确定所述跟随车的目标路径。

4.根据权利要求1所述的车队行驶控制方法，其特征在于，所述依据所述车辆实时的车辆附着系数动态配置所述车辆的行驶速度，包括：

获取所述车辆的车前附着系数和车下附着系数；

依据在后车辆的车前附着系数和在前车辆的车下附着系数计算所述车辆之间的附着系数变化率；

依据所述附着系数变化率配置所述车辆的行驶速度。

5.根据权利要求4所述的车队行驶控制方法，其特征在于，所述依据所述附着系数变化率配置所述车辆的行驶速度，包括：

在所述附着系数变化率不小于预设的附着系数阈值变化率时，依据所述附着系数变化率计算跟随车的速度配置量；

对各所述跟随车的速度配置量进行加权求和运算，得到速度配置总量；

依据所述速度配置总量计算领航车的速度配置量；

依据所述跟随车的速度配置量动态配置所述跟随车的行驶速度，依据所述领航车的速度配置量动态配置所述领航车的行驶速度。

6.根据权利要求5所述的车队行驶控制方法，其特征在于，所述依据所述附着系数变化率配置所述车辆的行驶速度，还包括：

基于所述跟随车配置前后的行驶速度生成所述跟随车的基准加速度；

依据所述跟随车与在前车辆之前的车距误差数据对所述跟随车的基准加速度进行补偿，得到所述跟随车的实际加速度。

7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。