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1. WO2020006991 - LAMPADAIRE, PROCÉDÉ, APPAREIL ET SYSTÈME D'AJUSTEMENT DE PARCOURS SANS CONDUCTEUR, AINSI QUE SUPPORT D'INFORMATIONS

Document

说明书

发明名称 0001   0002   0003   0004   0005   0006   0007   0008   0009   0010   0011   0012   0013   0014   0015   0016   0017   0018   0019   0020   0021   0022   0023   0024   0025   0026   0027   0028   0029   0030   0031   0032   0033   0034   0035   0036   0037   0038   0039   0040   0041   0042   0043   0044   0045   0046   0047   0048   0049   0050   0051   0052   0053   0054   0055   0056   0057   0058   0059   0060   0061   0062   0063   0064   0065   0066   0067   0068   0069   0070   0071   0072   0073   0074   0075   0076   0077   0078   0079   0080   0081   0082   0083   0084   0085   0086   0087   0088   0089   0090   0091   0092   0093   0094   0095   0096   0097   0098   0099   0100   0101   0102   0103   0104   0105   0106   0107   0108   0109   0110   0111   0112   0113   0114   0115   0116   0117   0118   0119   0120   0121   0122   0123   0124   0125   0126   0127   0128   0129   0130   0131   0132   0133   0134   0135   0136   0137   0138   0139   0140   0141   0142   0143   0144   0145   0146   0147   0148   0149   0150   0151   0152   0153   0154   0155   0156   0157   0158  

权利要求书

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17  

附图

1   2   3   4   5   6   7   8  

说明书

发明名称 : 路灯、无人驾驶路线调整方法、装置、系统及存储介质

技术领域

[0001]
本发明涉及路灯技术领域,尤其涉及一种路灯、无人驾驶路线调整方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

[0002]
相关技术中,无人驾驶技术是利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。目前,在确定无人驾驶车辆的行驶策略时,需要综合分析道路数据以及环境数据,这些数据往往种类繁多且数量庞大,因此导致无人驾驶车辆的处理器工作量较大,且计算数据的复杂度较高。
[0003]
发明内容
[0004]
为了克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种路灯、无人驾驶路线调整方法、装置、系统及存储介质。
[0005]
根据本公开实施例的第一方面,提供一种路灯,所述路灯包括:
[0006]
灯壳;
[0007]
设置在所述灯壳内的车辆检测装置、环境采集装置、处理器以及通信装置,所述车辆检测装置、所述环境采集装置以及所述通信装置均与所述处理器连接;
[0008]
所述车辆检测装置,用于在预设范围内检测是否存在无人驾驶车辆;
[0009]
所述环境采集装置,用于采集所述路灯周围的环境参数;
[0010]
所述通信装置,用于与所述无人驾驶车辆进行数据通信;
[0011]
所述处理器,用于根据所述环境参数,确定所述路灯周围的环境状态,以及当存在所述无人驾驶车辆时,控制所述通信装置将所述环境状态发送给所述无人驾驶车辆。
[0012]
可选地,所述通信装置还用于接收所述无人驾驶车辆的行驶路线,所述处理器用于确定所述路灯所在路段是否位于所述行驶路线上,其中,当所述路灯所在路段位于所述行驶路线上时,控制所述通信装置将所述环境状态发送给所述无人驾驶车辆。
[0013]
可选地,所述环境采集装置包括:
[0014]
图像采集装置,用于采集所述路灯所在路段的图像参数;
[0015]
气象采集装置,用于采集所述路灯所在路段的气象参数,所述气象参数包括空气质量参数、气压参数、湿度参数、风速参数中的一者或多者;
[0016]
所述处理器用于根据所述图像参数,确定所述路灯所在路段的路况,以及根据所述气象参数,确定所述路灯所在路段的气象状态。
[0017]
可选地,所述通信装置还用于接收所述无人驾驶车辆的环境查询请求,所述处理器用于根据所述环境查询请求的请求类型,确定与所述请求类型对应的目标环境状态,并控制所述通信装置将所述目标环境状态发送给所述无人驾驶车辆。
[0018]
可选地,所述处理器用于在所述环境查询请求的请求类型为路况查询时,将所述路灯所在路段的路况通过所述通信装置发送给所述无人驾驶车辆,和/或在所述环境查询请求的请求类型为天气查询时,将所述路灯所在路段的气象状态通过所述通信装置发送给所述无人驾驶车辆。
[0019]
可选地,所述处理器还用于确定所述路况的拥堵程度,以及在所述拥堵程度大于或等于一预设程度时,生成一提醒信息,所述通信装置用于将所述提醒信息发送给所述无人驾驶车辆。
[0020]
可选地,所述路灯还包括:光源、散热组件以及存储器;
[0021]
所述散热组件包括导热硅脂,所述散热组件的上方设置所述处理器、所述存储器以及所述光源,所述处理器与所述存储器和所述光源分别相连;
[0022]
所述存储器用于存储所述处理器执行的计算机程序指令。
[0023]
可选地,所述导热硅脂由特定组合物制备,所述特定组合物包括硅油、第一填料、第二填料以及可选的助剂,以100重量份的所述硅油为基准,所述第一填料的含量为10~60重量份,所述第二填料的含量为50~150重量份,所述助剂的含量为0~20重量份;所述第一填料包括金属导热物和相变材料,所述金属导热物和相变材料的重量比为1:(0.2~2.5);所述第二填料包括碳纳米管和石墨烯,所述碳纳米管和石墨烯的重量比为1:(1~20)。
[0024]
根据本公开实施例的第二方面,提供一种无人驾驶路线调整方法,应用于上述第一方面中任一项所述的路灯,所述方法包括:
[0025]
获取无人驾驶车辆当前行驶的第一路线;
[0026]
确定所述第一路线上位于所述车辆行驶前方的N盏路灯的N个路灯状态,N为大于1的正整数;
[0027]
在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线;
[0028]
将所述车辆的行驶路线由所述第一路线调整为所述第二路线。
[0029]
可选地,所述路灯状态为交通畅通状态、交通拥堵状态、交通限行状态中的一者。
[0030]
可选地,所述在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线,包括:
[0031]
在所述N个路灯状态中存在所述交通限行状态时,规划所述车辆行驶的第二路线。
[0032]
可选地,在所述N个路灯状态中不存在所述交通限行状态时,所述在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线,包括:
[0033]
在所述N个路灯状态中确定所述交通拥堵状态的数量;
[0034]
在所述交通拥堵状态的数量与N的比值满足一预设范围时,规划所述车辆的第二路线。
[0035]
可选地,所述规划所述车辆行驶的第二路线,包括:
[0036]
确定所述车辆由当前位置到目的地的M条路线,M为大于1的正整数;
[0037]
根据所述M条路线中的每条路线上的路灯状态,在所述M条路线中确定所述第二路线。
[0038]
可选地,所述根据所述M条路线中的每条路线上的路灯状态,在所述M条路线中确定所述第二路线,包括:
[0039]
在所述M条路线中确定出不存在路灯状态为所述交通限行状态的T条路线,T为大于1的正整数;
[0040]
确定所述T条路线中每条路线的第一目标路灯状态数量与第二目标路灯状态数量比值,其中,所述第一目标路灯状态为所述交通拥堵状态,所述第二目标路灯状态为所述交通畅通状态;
[0041]
确定所述比值最小的路线为所述第二路线。
[0042]
根据本公开实施例的第三方面,提供一种无人驾驶路线调整装置,应用于上述第一方面中任一项所述的路灯,所述装置包括:
[0043]
获取模块,用于获取无人驾驶车辆当前行驶的第一路线;
[0044]
处理模块,用于确定所述第一路线上位于所述车辆行驶前方的N盏路灯的N个路灯状态,N为大于1的正整数;
[0045]
规划模块,用于在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线;
[0046]
调整模块,用于将所述车辆的行驶路线由所述第一路线调整为所述第二路线。
[0047]
可选地,所述路灯状态为交通畅通状态、交通拥堵状态、交通限行状态中的一者。
[0048]
可选地,所述处理模块包括:
[0049]
第一处理子模块,用于在所述N个路灯状态中存在所述交通限行状态时,规划所述车辆行驶的第二路线。
[0050]
可选地,所述处理模块包括:
[0051]
第一确定子模块,用于在所述N个路灯状态中确定所述交通拥堵状态的数量;
[0052]
第二处理子模块,用于在所述交通拥堵状态的数量与N的比值满足一预设范围时,规划所述车辆的第二路线。
[0053]
可选地,所述处理模块包括:
[0054]
第二确定子模块,用于确定所述车辆由当前位置到目的地的M条路线,M为大于1的正整数;
[0055]
第三处理子模块,用于根据所述M条路线中的每条路线上的路灯状态,在所述M条路线中确定所述第二路线。
[0056]
可选地,所述处理模块包括:
[0057]
第三确定子模块,用于在所述M条路线中确定出不存在路灯状态为所述交通限行状态的T条路线,T为大于1的正整数;
[0058]
第四确定子模块,用于确定所述T条路线中每条路线的第一目标路灯状态数量与第二目标路灯状态数量比值,其中,所述第一目标路灯状态为所述交通拥堵状态,所述第二目标路灯状态为所述交通畅通状态;
[0059]
第五确定子模块,用于确定所述比值最小的路线为所述第二路线。
[0060]
根据本公开实施例的第四方面,提供一种无人驾驶路线调整系统,所述系统包括:
[0061]
路灯网、调整存储器以及调整处理器,所述路灯网、所述调整存储器以及所述调整处理器两两通信连接;
[0062]
所述路灯网包括多盏上述第一方面中任一项所述的路灯,所述路灯网中 的每盏路灯还包括:路灯处理模块,所述路灯处理模块用于确定所述每盏路灯的路灯状态;
[0063]
所述调整存储器用于存储计算机程序指令,当所述计算机程序指令被所述调整处理器执行时实现本公开第一方面中任一项所述的方法。
[0064]
根据本公开实施例的第五方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该程序指令被处理器执行时实现本公开第二方面中任一项所述的方法的步骤。
[0065]
本公开中,在路灯上设置车辆检测装置、环境采集装置、处理器以及通信装置,利用车辆检测装置在预设范围内检测是否存在无人驾驶车辆,通过环境采集装置采集所述路灯周围的环境参数,通过所述通信装置与所述无人驾驶车辆进行数据通信,所述处理器用于根据环境参数,确定所述路灯周围的环境状态,以及当存在无人驾驶车辆时,将所述环境状态发送给所述无人驾驶车辆。也就是说,本公开中的方案通过路灯来采集和分析环境参数,减轻了无人驾驶车辆的处理器工作量,进而降低了无人驾驶车辆的处理器的计算错误率,提升了无人驾驶汽车的安全性。

附图说明

[0066]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0067]
图1为本公开一示例性实施例示出的一种路灯的示意图。
[0068]
图2为本公开一示例性示出的一种路灯的结构框图。
[0069]
图3为本公开一示例性实施例示出的环境采集装置的示意图。
[0070]
图4为本公开一示例性实施例示出的一种无人驾驶路线调整方法的流程 图。
[0071]
图5为本公开一示例性实施例示出的确定第二路线的方法流程图。
[0072]
图6为本公开一示例性实施例示出的步骤S22的一种实现方式的流程图。
[0073]
图7为本公开一示例性实施例示出的无人驾驶路线调整装置的示意图。
[0074]
图8为本公开一示例性实施例示出的无人驾驶路线调整系统的示意图。

具体实施方式

[0075]
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开,并不用于限制本公开。
[0076]
请参考图1和图2,图1为本公开一示例性实施例示出的一种路灯的示意图,图2为本公开一示例性示出的一种路灯的结构框图,该路灯包括:灯壳11;设置在灯壳11内的车辆检测装置12、环境采集装置13、处理器14以及通信装置15,车辆检测装置12、环境采集装置13以及通信装置15均与处理器14连接;车辆检测装置12,用于在预设范围内检测是否存在无人驾驶车辆;环境采集装置13,用于采集路灯周围的环境参数;通信装置15,用于与所述无人驾驶车辆进行数据通信;处理器14,用于根据所述环境参数,确定路灯周围的环境状态,以及当存在所述无人驾驶车辆时,控制通信装置15将所述环境状态发送给所述无人驾驶车辆以使所述无人驾驶车辆根据所述环境状态确定行车策略。
[0077]
本公开中,车辆检测装置12可以是摄像头,设置在灯壳11内,用来连续采集路灯所在路段的图像。在一个实施例中,对摄像头采集到的图像进行图像识别,例如,首先对车辆进行识别,在识别出的车辆区域中进行人脸识别,如果识别到人脸,则为有人驾驶,如果未识别到人脸,则确定为无人驾驶。然后进一步识别无人驾驶车辆的标识信息,如无人驾驶车车辆的车牌号,通过标识信息来确定需要进行数据传输的无人车辆。
[0078]
在另一实施例中,如果在识别出的车辆区域中识别到人脸信息,则可以进一步向该车辆发送请求,请求获取该车辆的驾驶模式,如果接收到的反馈信息表明该车辆处于无人驾驶模式,则确定该车辆为无人驾驶车辆。
[0079]
应理解的是,环境参数可以包括多种参数,例如能够反映路况的车流量参数、车速参数等,能够反映天气状况的风速参数、湿度参数、温度参数等,能够反映空气质量的PM2.5参数等。因此,环境采集装置13可以是集多种传感器为一体的装置,用来采集各种环境参数。
[0080]
本公开中,通过设置在灯壳11内的通信装置15与无人驾驶车辆进行数据传输,在一个实施例中,无人驾驶车辆上设置有无线收发器,通信装置11与无人驾驶车辆的无线收发器通过无线网络、移动网络或其他形式进行通信。
[0081]
本公开中,环境采集装置13在采集到环境参数之后,处理器14用于根据所述环境参数确定路灯周围的环境状态,例如,根据风速传感器采集到的风速参数以及风向传感器采集到的风向参数确定风力等级,根据车速传感器采集到的车速参数确定路况等。处理器14还可以控制通信装置15将环境状态发送给所述无人驾驶车辆,以使所述无人驾驶车辆根据所述环境状态确定行车策略。例如,当前环境状态为雨天状态,所述无人驾驶车辆可以将车速控制在20km/h以下,在当前环境状态为路况拥堵状态时,所述无人驾驶车辆可以重新规划行驶路线以避免长时间等待。
[0082]
可选地,通信装置15还用于接收所述无人驾驶车辆的行驶路线,处理器14用于确定路灯所在路段是否位于所述行驶路线上,其中,当路灯所在路段位于所述行驶路线上时,控制通信装置15将所述环境状态发送给所述无人驾驶车辆。
[0083]
应理解的是,车辆检测装置12能够检测一预设范围内的无人驾驶车辆,这些车辆有些会经过路灯所在路段,有些则不会经过路灯所在路段。为了实现有效发送数据,可以将环境状态仅发送给经过路灯所在路段的无人驾驶车 辆。在本公开实施例中,位于车辆检测装置12的预设范围内的无人驾驶车辆将各自的行驶路线发送给通信装置15,处理器14可以根据行驶路线中的街道信息确定路灯是否在无人驾驶的行驶路线上,如果在,则发送环境状态至无人驾驶车辆,如果不在,则不发送环境状态。另外,行驶路线可以包含有标识信息,处理器14能够通过该标识信息来确定经过路灯的无人驾驶车辆。
[0084]
可选地,如图3所示,为本公开一示例性实施例示出的环境采集装置的示意图。环境采集装置13包括:图像采集装置31,用于采集路灯所在路段的图像参数;气象采集装置32,用于采集路灯所在路段的气象参数,所述气象参数包括空气质量参数、气压参数、湿度参数、风速参数中的一者或多者;处理器14用于根据所述图像参数,确定路灯所在路段的路况,以及根据所述气象参数,确定路灯所在路段的气象状态。
[0085]
本公开中,图像采集装置31用来连续采集路灯所在路段的图像,处理器14对图像进行图像处理,识别路况。在一个实施例中,处理器14通过比较相邻两幅图像中某一车辆的位置变化,来确定车速,处理器14可以通过图像中来确定该路段的车辆数量,处理器14还可以识别出图像中是否存在施工、禁行标志等。处理器14通过对图像进行分析处理,能够得到路灯所在路段的路况,并将路况发送给无人驾驶车辆。
[0086]
另外,本公开中的气象采集装置32可以集成有多种传感器,在一个实施例中,气象采集装置32包括PM2.5传感器,用来采集空气质量参数,气压传感器,用来采集气压参数,湿度传感器,用来采集湿度参数,风速传感器,用来采集风速参数。处理器14根据空气质量参数确定空气质量状态,根据气压参数确定气压装置,根据湿度参数确定空气湿度状态,根据风速参数确定风力等级。
[0087]
可选地,通信装置15还用于接收所述无人驾驶车辆的环境查询请求, 处理器14用于根据所述环境查询请求的请求类型,确定与所述请求类型对应的目标环境状态,并控制通信装置15将所述目标环境状态发送给所述无人驾驶车辆。处理器14用于在所述环境查询请求的请求类型为路况查询时,将路灯所在路段的路况通过通信装置15发送给所述无人驾驶车辆,和/或在所述环境查询请求的请求类型为天气查询时,将路灯所在路段的气象状态通过通信装置15发送给所述无人驾驶车辆。
[0088]
本公开中,无人驾驶车辆根据实际需要可以向路灯发送环境查询请求,请求类型可以在环境查询请求中添加标志位,例如,当标志位为1时,表明请求类型为路况查询,当标志位为0时,表明请求类型为天气查询。
[0089]
在一个实施例中,无人驾驶车辆需要在预定时间内到达目的地,为了避免道路拥堵造成长时间等待,无人驾驶车辆可以发送路况查询至路灯,当通信装置15接收到路况查询请求时,处理器14根据请求类型,确定对应的路况,并通过通信装置15将路况反馈给无人驾驶车辆。这样,无人驾驶车辆就可以根据接收到的路况确定是否要修改路线。
[0090]
在另一实施例中,为了保证无人驾驶车辆的安全行驶,可以根据气象状态以及路况来调整行驶参数。例如,当无人驾驶车辆处于高速行驶时,所述无人驾驶车辆向路灯发送天气查询请求以及路况查询请求,当反馈的气象状态表明当前气象为小雪,无人驾驶车辆可以限制车速,当反馈的路况为前方有施工区域时,控制无人驾驶车辆绕行。
[0091]
可选地,处理器14还用于确定所述路况的拥堵程度,以及在所述拥堵程度大于或等于一预设程度时,生成一提醒信息,通信装置15用于将所述提醒信息发送给所述无人驾驶车辆。
[0092]
本公开中,当处理器14根据环境采集装置13采集到的环境参数确定路灯所在路段出现交通拥堵时,为了使拥堵不再加重,处理器14控制通信装置15主动发送提醒信息至无人驾驶车辆,告知路灯所在路段目前拥堵,无 人驾驶车辆在接收到所述提醒信息后,可以重新规划路线,选择交通畅通的路段进行行驶。本公开中,交通拥堵可以通过与预设程度进行比较来确定,在一个实施例中,根据路灯所在路段的车辆行驶速度建立多个路段拥堵程度,例如,在车速小于路段限定时速的40%时,为第一拥堵程度,在车速小于路段限定时速的50%时,为第二拥堵程度,在车速小于路段限定时速的60%时,为第三拥堵程度,当处理器14根据环境参数确定路灯所在路段的拥堵程度大于或等于第二拥堵程度时,生成所述提醒信息。
[0093]
可选地,所述路灯还包括:光源、散热组件以及存储器;
[0094]
所述散热组件包括导热硅脂,所述散热组件的上方设置处理器14、所述存储器以及所述光源,所述处理器与所述存储器和所述光源分别相连;
[0095]
所述存储器用于存储处理器14执行的计算机程序指令。
[0096]
可选地,所述导热硅脂由特定组合物制备,所述特定组合物包括硅油、第一填料、第二填料以及可选的助剂,以100重量份的所述硅油为基准,所述第一填料的含量为10~60重量份,所述第二填料的含量为50~150重量份,所述助剂的含量为0~20重量份;所述第一填料包括金属导热物和相变材料,所述金属导热物和相变材料的重量比为1:(0.2~2.5);所述第二填料包括碳纳米管和石墨烯,所述碳纳米管和石墨烯的重量比为1:(1~20)。
[0097]
由于将处理器14以及所述光源设置在所述散热组件的上方,使散热组件能够较好的对这些组件进行散热,尽可能保证组件不会因为散热不佳而温度过高,导致路灯无法确定所述路灯状态,进而保证了路灯的正常工作。
[0098]
可选地,所述导热硅脂由特定组合物制备,所述特定组合物包括硅油、第一填料、第二填料以及可选的助剂,以100重量份的所述硅油为基准,所述第一填料的含量为10~60重量份,所述第二填料的含量为50~150重量份,所述助剂的含量为0~20重量份;所述第一填料包括金属导热物和相变材料,所述金属导热物和相变材料的重量比为1:(0.2~2.5);所述第二填料包括碳 纳米管和石墨烯,所述碳纳米管和石墨烯的重量比为1:(1~20)。
[0099]
优选地,以100重量份的所述硅油为基准,所述第一填料的含量为20~40重量份,所述第二填料的含量为80~120重量份,所述助剂的含量为0~10重量份;
[0100]
进一步优选地,通过下式计算得到的R为6.5-35.5:
[0101]
R=0.656w(第二填料)-1.581w(第一填料)+0.11w(助剂),
[0102]
其中,w(第一填料)表示相对于100重量份硅油的第一填料的重量份,
[0103]
w(第二填料)表示相对于100重量份硅油的第二填料的重量份,
[0104]
w(助剂)表示相对于100重量份硅油的助剂的重量份。
[0105]
导热硅脂组合物采用金属导热物和相变材料作为第一填料,与传统的仅采用金属导热物作填料的导热硅脂相比,能够有效提高对热源热量的吸收速率,具有快速吸热、传热的效果;同时采用碳纳米管和石墨烯作为第二填料,不仅导热系数大大提高,还更有利于与硅油相容,进一步改善了上述特定组合物的品质和性能。
[0106]
由上述组合物制备的导热硅脂,可以有效提升散热组件的导热和散热效率。由于散热效率提升,采用更小体积的散热组件即可实现良好的散热效果,由此可以节省出更多的空间以便于光源、处理器14以及其他组件,如车辆检测装置、环境采集装置、通信装置等的安放,减小路灯整体的体积。特别是在对现有路灯进行智能化改造时,较小体积的路灯可以安装在现有旧路灯灯壳内,而无需更换全部路灯灯头,改造成本更低、效率更高。
[0107]
本公开实施例还提供一种无人驾驶路线调整方法,应用于无人驾驶系统中,该无人驾驶系统包括一路灯网、处理器以及存储器。其中,路灯网可以包括预设区域内设置的所有路灯。
[0108]
本公开实施例还提供一种无人驾驶路线调整方法,如图4所示,为本公 开一示例性实施例示出的一种无人驾驶路线调整方法的流程图,该方法应用于上述的路灯,包括以下步骤。
[0109]
在步骤S11中,获取无人驾驶车辆当前行驶的第一路线;
[0110]
在步骤S12中,确定所述第一路线上位于所述车辆行驶前方的N盏路灯的N个路灯状态,N为大于1的正整数;
[0111]
在步骤S13中,在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线;
[0112]
在步骤S14中,将所述车辆的行驶路线由所述第一路线调整为所述第二路线。
[0113]
本公开中,可以根据无人驾驶车辆的起始位置、目的地以及无人驾驶系统中存储的电子地图确定最初路线,即第一路线。第一路线可以是起始位置到目的地距离最短的路线,也可以是起始位置到目的地交通状况最优的路线,还可以是其他路线,本公开不做限定。在确定好第一路线之后,可以将第一路线保存至无人驾驶系统的调整存储器中。由于路况是随时变换的,随着所述车辆在所述第一路线上行驶,所述第一路线的路况也会发生改变,如在所述车辆前方道路上出现交通事故,或者出现交通拥堵等,如果不调整路线则会导致交通拥堵更加严重。
[0114]
本公开中,无人驾驶系统中的路灯能够获取各自的路灯状态,在一个实施例中,路灯可以根据路灯上设置的传感器采集的数据来确定所述路灯状态,例如,根据车流量传感器采集到的车流量信息来确定所述路灯状态。
[0115]
所述路灯状态可以用来表征该路灯所在路段的路况,所述路灯状态可以根据实际需要进行设定。例如,路灯状态可以为交通畅通状态,交通拥堵状态,交通事故状态,道路施工状态等。为了检测所述第一路线的路况,可以确定所述第一路线上位于所述车辆行驶前方的N盏路灯的N个路灯状态。所述N盏路灯可以是所述车辆行驶前方的所有路灯,也可以是所述车辆行驶 方向右前方的路灯,还可以是位于所述车辆行驶前方一预设距离内的路灯等。
[0116]
应理解的是,本公开中的预设条件可以根据实际需要来设定。在一个实施例中,所述预设条件为所述N个路灯状态全部为交通拥堵状态,即,当所述车辆的前方全部拥堵时,对行驶路线进行重新规划。在另外一个实施例中,所述预设条件为最接近所述车辆的路灯的路灯状态为交通拥堵状态。
[0117]
在所述N个路灯状态满足所述预设条件时,表明所述车辆前方路况不理想,需要对当前的行驶路线进行调整。在一个实施例中,可以根据路灯状态确定所述车辆的下一路口处各个方向的路况,选择路况较好的并且能够到达目的地的方向进行行驶。在另一个实施例中,将车辆当前位置能够到达目的地的所有路线全部确定出来,再根据各个路线上的路灯状态确定各个路线的路况,将路况最佳的路线作为所述第二路线。
[0118]
为了便于对本公开方案进行说明,所述路灯状态为交通畅通状态、交通拥堵状态、交通限行状态中的一者。
[0119]
在一个实施例中,路灯上设置有车速传感器,用于检测经过该路灯下的车辆的车速。当车速大于等于第一阈值(如30km/h),确定路灯状态为交通畅通状态;当车速小于第一阈值且大于等于第二阈值(如小于30km/h,且大于等于5km/h),确定路灯状态为交通拥堵状态;当车速小于第二阈值(如5km/h),或车速为反向车速时,确定路灯状态为交通限行状态。当然,路灯上还可以设置有其他传感器,如图像采集装置,通过图像采集装置采集到的图像信息来确定路灯状态。
[0120]
可选地,所述在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线,包括:在所述N个路灯状态中存在所述交通限行状态时,规划所述车辆行驶的第二路线。
[0121]
在本公开中,如果在所述N个路灯状态中存在所述交通限行状态,则表明无人驾驶车辆的前方路段至少有一处为限行,这里的限行可以是由于道路 塌陷、设施损坏等造成的禁止通行,也可以是交通管制、交通事故导致的临时限行,但无论何种情况,都会使车辆等待,增加了行车时间。在这种情况下,本公开为了使所述车辆尽快的到达目的地,需要重新为所述车辆规划行驶路线。
[0122]
可选地,在所述N个路灯状态中不存在所述交通限行状态时,所述在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线,包括:在所述N个路灯状态中确定所述交通拥堵状态的数量;在所述交通拥堵状态的数量与N的比值满足一预设范围时,规划所述车辆的第二路线。
[0123]
应理解的是,在所述N个路灯状态中不存在交通限行状态时,表明所述第一路线上的各路段的路况要么为拥堵要么为畅通。本公开中,可以通过拥堵路段占整个路段的比值来确定所述第一路线的拥堵情况,即,计算所述交通拥堵状态的数量与N的比值,当所述比值满足一预设范围时,例如,比值大于60%,则表明所述第一路线为严重拥堵,此时,重新为所述车辆规划行驶路线,当然,预设范围可以根据实际需要进行设定,本公开不做限定。
[0124]
如图5所示,为本公开一示例性实施例示出的确定第二路线的方法流程图,该方法包括以下步骤。
[0125]
在步骤S21中,确定所述车辆由当前位置到目的地的M条路线,M为大于1的正整数;
[0126]
在步骤S22中,根据所述M条路线中的每条路线上的路灯状态,在所述M条路线中确定所述第二路线。
[0127]
当所述车辆在第一路线上行驶时,如果前方道路出现拥堵,则获取所述车辆当前所在位置,该位置可以通过车辆上设置的GPS(Global Positioning System,全球定位系统)来获得。根据车辆的当前位置、目的地在电子地图上确定出M条路线。在一个实施例中,M条路线为由当前位置到目的地的所有路线。在另一个实施例中,M条路线为由当前位置到目的地之间的距离 小于一预设距离的路线。在另一个实施例中,M条路线为由当前位置行驶到目的地的预算时间小于一预设时间的路线。
[0128]
在确定了M条路线之后,获取M条路线中的每条路线上的路灯状态,根据每条路线上的路灯状态,确定最优的一条路线作为所述第二路线。例如,选择距离最短的路线作为所述第二路线,或者选择路况最佳的路线作为所述第二路线,或者选择到达目的地时间最短的路线作为第二路线。
[0129]
如图6所示,为本公开一示例性实施例示出的步骤S22的一种实现方式的流程图,包括以下步骤。
[0130]
在步骤S221中,在所述M条路线中确定出不存在路灯状态为所述交通限行状态的T条路线,T为大于1的正整数;
[0131]
在步骤S222中,确定所述T条路线中每条路线的第一目标路灯状态数量与第二目标路灯状态数量比值,其中,所述第一目标路灯状态为所述交通拥堵状态,所述第二目标路灯状态为所述交通畅通状态;
[0132]
在步骤S223中,确定所述比值最小的路线为所述第二路线。
[0133]
在该实施例中,首先确定路灯状态为交通限行状态的路灯,然后将这些路灯所在的路线排除掉,这样,在剩余路线的路灯状态中就只包括交通拥堵状态和交通畅通状态。分别统计每条路线中交通拥堵状态的路灯数量以及交通畅通状态的路灯数量,计算二者的比值,最后将每条路线的比值进行比对,将比值最小的路线作为所述第二路线。
[0134]
本公开中的方法,根据路灯状态就可以对无人驾驶车辆的路线进行调整,大大减少了处理数据,降低了数据处理的复杂度,提高了无人驾驶车辆的路径调整效率。
[0135]
基于同一发明构思,本公开实施例还提供一种无人驾驶路线调整装置。图7是本公开一示例性实施例示出的无人驾驶路线调整装置的示意图。如图7所示,本公开实施例提供的无人驾驶路线调整装置包括:
[0136]
获取模块41,用于获取无人驾驶车辆当前行驶的第一路线;
[0137]
处理模块42,用于确定所述第一路线上位于所述车辆行驶前方的N盏路灯的N个路灯状态,N为大于1的正整数;
[0138]
规划模块43,用于在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线;
[0139]
调整模块44,用于将所述车辆的行驶路线由所述第一路线调整为所述第二路线。
[0140]
可选地,所述路灯状态为交通畅通状态、交通拥堵状态、交通限行状态中的一者。
[0141]
可选地,处理模块42包括:
[0142]
第一处理子模块,用于在所述N个路灯状态中存在所述交通限行状态时,规划所述车辆行驶的第二路线。
[0143]
可选地,处理模块42包括:
[0144]
第一确定子模块,用于在所述N个路灯状态中确定所述交通拥堵状态的数量;
[0145]
第二处理子模块,用于在所述交通拥堵状态的数量与N的比值满足一预设范围时,规划所述车辆的第二路线。
[0146]
可选地,处理模块42包括:
[0147]
第二确定子模块,用于确定所述车辆由当前位置到目的地的M条路线,M为大于1的正整数;
[0148]
第三处理子模块,用于根据所述M条路线中的每条路线上的路灯状态,在所述M条路线中确定所述第二路线。
[0149]
可选地,处理模块42包括:
[0150]
第三确定子模块,用于在所述M条路线中确定出不存在路灯状态为所述交通限行状态的T条路线,T为大于1的正整数;
[0151]
第四确定子模块,用于确定所述T条路线中每条路线的第一目标路灯状态数量与第二目标路灯状态数量比值,其中,所述第一目标路灯状态为所述交通拥堵状态,所述第二目标路灯状态为所述交通畅通状态;
[0152]
第五确定子模块,用于确定所述比值最小的路线为所述第二路线。
[0153]
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
[0154]
基于同一发明构思,本公开实施例还提供一种无人驾驶路线调整系统。图8是本公开一示例性实施例示出的无人驾驶路线调整系统的示意图。如图8所示,本公开实施例提供的无人驾驶路线调整系统包括:路灯网51,调整存储器52及调整处理器53,路灯网51、调整存储器52以及调整处理器53两两通信连接。
[0155]
路灯网51包括多盏上述的路灯,所述路灯网中的每盏路灯还包括:路灯处理模块,所述路灯处理模块用于确定所述每盏路灯的路灯状态;
[0156]
调整存储器52用于存储计算机程序指令,当所述计算机程序指令被调整处理器53执行时实现本公开提供的无人驾驶路线调整方法。
[0157]
基于同一发明构思,本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该程序指令被处理器执行时实现本公开实施例提供的无人驾驶路线调整方法的步骤。例如,所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0158]
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

权利要求书

[权利要求 1]
一种路灯,其特征在于,所述路灯包括: 灯壳; 设置在所述灯壳内的车辆检测装置、环境采集装置、处理器以及通信装置,所述车辆检测装置、所述环境采集装置以及所述通信装置均与所述处理器连接; 所述车辆检测装置,用于在预设范围内检测是否存在无人驾驶车辆; 所述环境采集装置,用于采集所述路灯周围的环境参数; 所述通信装置,用于与所述无人驾驶车辆进行数据通信; 所述处理器,用于根据所述环境参数,确定所述路灯周围的环境状态,以及当存在所述无人驾驶车辆时,控制所述通信装置将所述环境状态发送给所述无人驾驶车辆,以使所述无人驾驶车辆根据所述环境状态确定行车策略。
[权利要求 2]
根据权利要求1所述的路灯,其特征在于,所述通信装置还用于接收所述无人驾驶车辆的行驶路线,所述处理器用于确定所述路灯所在路段是否位于所述行驶路线上,其中,当所述路灯所在路段位于所述行驶路线上时,控制所述通信装置将所述环境状态发送给所述无人驾驶车辆。
[权利要求 3]
根据权利要求1或2所述的路灯,其特征在于,所述环境采集装置包括: 图像采集装置,用于采集所述路灯所在路段的图像参数; 气象采集装置,用于采集所述路灯所在路段的气象参数,所述气象参数包括空气质量参数、气压参数、湿度参数、风速参数中的一者或多者; 所述处理器用于根据所述图像参数,确定所述路灯所在路段的路况,以及根据所述气象参数,确定所述路灯所在路段的气象状态。
[权利要求 4]
根据权利要求3所述的路灯,其特征在于,所述通信装置还用于接收所述无人驾驶车辆的环境查询请求,所述处理器用于根据所述环境查询请求的请求类型,确定与所述请求类型对应的目标环境状态,并控制所述通信装置将所述目标环境状态发送给所述无人驾驶车辆。
[权利要求 5]
根据权利要求4所述的路灯,其特征在于,所述处理器用于在所述环境查询请求的请求类型为路况查询时,将所述路灯所在路段的路况通过所述通信装置发送给所述无人驾驶车辆,和/或在所述环境查询请求的请求类型为天气查询时,将所述路灯所在路段的气象状态通过所述通信装置发送给所述无人驾驶车辆。
[权利要求 6]
根据权利要求3所述的路灯,其特征在于,所述处理器还用于确定所述路况的拥堵程度,以及在所述拥堵程度大于或等于一预设程度时,生成一提醒信息,所述通信装置用于将所述提醒信息发送给所述无人驾驶车辆。
[权利要求 7]
根据权利要求1所述的路灯,其特征在于,所述路灯还包括:光源、散热组件以及存储器; 所述散热组件包括导热硅脂,所述散热组件的上方设置所述处理器、所述存储器以及所述光源,所述处理器与所述存储器和所述光源分别相连; 所述存储器用于存储所述处理器执行的计算机程序指令。
[权利要求 8]
根据权利要求7所述的路灯,其特征在于,所述导热硅脂由特定组合物制备,所述特定组合物包括硅油、第一填料、第二填料以及可选的助剂,以100重量份的所述硅油为基准,所述第一填料的含量为10~60重量份,所述第二填料的含量为50~150重量份,所述助剂的含量为0~20重量份;所述 第一填料包括金属导热物和相变材料,所述金属导热物和相变材料的重量比为1:(0.2~2.5);所述第二填料包括碳纳米管和石墨烯,所述碳纳米管和石墨烯的重量比为1:(1~20)。
[权利要求 9]
一种无人驾驶路线调整方法,其特征在于,应用于权利要求1-8中任一项所述的路灯,所述方法包括: 获取无人驾驶车辆当前行驶的第一路线; 确定所述第一路线上位于所述车辆行驶前方的N盏路灯的N个路灯状态,N为大于1的正整数; 在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线; 将所述车辆的行驶路线由所述第一路线调整为所述第二路线。
[权利要求 10]
根据权利要求9所述的无人驾驶路线调整方法,其特征在于,所述路灯状态为交通畅通状态、交通拥堵状态、交通限行状态中的一者。
[权利要求 11]
根据权利要求10所述的无人驾驶路线调整方法,其特征在于,所述在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线,包括: 在所述N个路灯状态中存在所述交通限行状态时,规划所述车辆行驶的第二路线。
[权利要求 12]
根据权利要求11所述的无人驾驶路线调整方法,其特征在于,在所述N个路灯状态中不存在所述交通限行状态时,所述在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆行驶的第二路线,包括: 在所述N个路灯状态中确定所述交通拥堵状态的数量; 在所述交通拥堵状态的数量与N的比值满足一预设范围时,规划所述车辆的第二路线。
[权利要求 13]
根据权利要求10所述的无人驾驶路线调整方法,其特征在于,所述规划所述车辆行驶的第二路线,包括: 确定所述车辆由当前位置到目的地的M条路线,M为大于1的正整数; 根据所述M条路线中的每条路线上的路灯状态,在所述M条路线中确定所述第二路线。
[权利要求 14]
根据权利要求13所述的无人驾驶路线调整方法,其特征在于,所述根据所述M条路线中的每条路线上的路灯状态,在所述M条路线中确定所述第二路线,包括: 在所述M条路线中确定出不存在路灯状态为所述交通限行状态的T条路线,T为大于1的正整数; 确定所述T条路线中每条路线的第一目标路灯状态数量与第二目标路灯状态数量比值,其中,所述第一目标路灯状态为所述交通拥堵状态,所述第二目标路灯状态为所述交通畅通状态; 确定所述比值最小的路线为所述第二路线。
[权利要求 15]
一种无人驾驶路线调整装置,其特征在于,应用于权利要求1-8中任一项所述的路灯,所述装置包括: 获取模块,用于获取无人驾驶车辆当前行驶的第一路线; 处理模块,用于确定所述第一路线上位于所述车辆行驶前方的N盏路灯的N个路灯状态,N为大于1的正整数; 规划模块,用于在所述N个路灯状态满足一预设条件时,规划所述车辆 行驶的第二路线; 调整模块,用于将所述车辆的行驶路线由所述第一路线调整为所述第二路线。
[权利要求 16]
一种无人驾驶路线调整系统,其特征在于,所述系统包括: 路灯网、调整存储器以及调整处理器,所述路灯网、所述调整存储器以及所述调整处理器两两通信连接; 所述路灯网包括多盏权利要求1-8中任一项所述的路灯,所述路灯网中的每盏路灯还包括:路灯处理模块,所述路灯处理模块用于确定所述每盏路灯的路灯状态; 所述调整存储器用于存储计算机程序指令,当所述计算机程序指令被所述调整处理器执行时实现如权利要求9-14中任一项所述的方法。
[权利要求 17]
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,其特征在于,该程序指令被处理器执行时实现权利要求9-14中任一项所述方法的步骤。

附图

[ 图 1]  
[ 图 2]  
[ 图 3]  
[ 图 4]  
[ 图 5]  
[ 图 6]  
[ 图 7]  
[ 图 8]