基于大数据的车辆控制方法
本发明专利申请是分案申请。原案的专利号是201910612152X，申请日是2019年7月8日，发明名称是一种基于大数据的无人安全驾驶方法。
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种基于大数据的无人驾驶车辆控制方法。
背景技术
无人驾驶车辆集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
无人驾驶车辆可以避免一些因为驾驶员的失误而造成的交通事故，并且可以减少酒驾等行为的出现，从而有效提高道路交通的安全性，降低了因为事故而导致的交通拥堵出现的概率。但目前的无人驾驶车辆在变速时的舒适性研究仍处于空白期。
发明内容
本发明公开一种基于大数据的无人驾驶车辆控制方法，用于解决现有技术中，无人驾驶车辆在变速时舒适性较差的问题。
为了解决上述问题，本发明采用下述技术方案：
提供一种基于大数据的无人驾驶车辆控制方法，包括步骤：
确定位于目标车辆前方且紧邻的第一车辆的车牌号；
基于第一车辆，获取位于第一车辆前方且紧邻的第二车辆的车牌号；
根据第二车辆的车牌号，实时获取第二车辆的车速；
实时获取目标车辆与第一车辆之间的车距；
根据第二车辆的车速且根据目标车辆与第一车辆之间的车距，实时调整目标车辆的车速。
可选的，确定位于目标车辆前方且紧邻的第一车辆的车牌号，包括步骤：
目标车辆的车牌号扫描仪扫描并发送第一车辆的车牌号信息；
目标车辆的控制器接收第一车辆的车牌号信息；
目标车辆的控制器将自身的车牌号信息、第一车辆的车牌号信息及第一排序标识发送至服务器，其中第一排序标识为与目标车辆的车牌号信息关联的标识信息。
可选的，基于第一车辆，获取位于第一车辆前方且紧邻的第二车辆的车牌号，包括步骤：
第一车辆的车牌号扫描仪扫描并发送第二车辆的车牌号信息；
第一车辆的控制器接收第二车辆的车牌号信息；
第一车辆的控制器将自身的车牌号信息、第二车辆的车牌号信息及第二排序标识发送至服务器，服务器根据目标车辆的车牌号信息、第一排序标识、第一车辆的车牌号信息及第二排序标识调取并发送第二车辆的车牌号信息，其中第二排序标识为与第一车辆的车牌号信息关联的标识信息；
目标车辆的控制器接收第二车辆的车牌号信息。
可选的，根据第二车辆的车牌号，实时获取第二车辆的车速，包括步骤：
目标车辆的控制器将第二车辆的车牌号信息发送至服务器；
服务器根据第二车辆的车牌号信息调取并发送第二车辆的车速；
目标车辆的控制器接收第二车辆的车速。
可选的，根据第二车辆的车速且根据目标车辆与第一车辆之间的车距，实时调整目标车辆的车速，包括步骤：
目标车辆的控制器获取第二车辆变速前的车速和变速后的车速；
目标车辆的控制器获取其当前车速，并根据第二车辆变速后的车速获取目标车辆变速后的车速；
目标车辆的控制器确定当前时间目标车辆与第一车辆之间的车距，根据目标车辆与第一车辆之间的车距确定目标车辆的安全变速距离；
目标车辆调用变速算法调整目标车辆的车速，其中变速算法中代入目标车辆变速前的车速、变速后的车速和安全变速距离。
可选的，所述变速算法为：y＝k×|x2-x1|×[(ab)^1/6]，
其中：y为安全变速距离，单位为m；
k为斜率；
x2为目标车辆1变速前的车速，单位为公里/小时；
x1为目标车辆1变速后的车速，单位为公里/小时；
a为目标车辆1的车龄，单位为年；
b为目标车辆1的车重，单位为吨。
可选的，目标车辆变速后与第一车辆之间留有安全距离，其中安全距离为第一车辆紧急制停后，目标车辆紧急制停时所行驶的距离。
可选的，还包括步骤：
目标车辆的摄像头实时监测前方是否有车辆改变行车道；
若有车辆改变行车道，则目标车辆的控制器重新获取第一车辆的车牌号和第二车辆的车牌号。
可选的，还包括步骤：
目标车辆在每经过路口后，重新获取第一车辆的车牌号和第二车辆的车牌号。
可选的，还包括步骤：
若第一车辆未获取到第二车辆的车牌号，则目标车辆根据第一车辆的车速且根据目标车辆与第一车辆之间的车距，实时调整目标车辆的车速。
本发明采用的技术方案能够达到以下有益效果：
目标车辆依据第二车辆的车速变速，这样目标车辆和第一车辆基本同时变速，省去第一车辆变速后目标车辆再变速的时间差，为目标车辆预留较多调速时间，使目标车辆较为平稳调速，提高目标车辆调速时的舒适性。而且第二车辆紧急制停时，第一车辆和目标车辆均可以同时紧急制停，减少第一车辆和目标车辆发生碰撞的可能性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例公开的基于大数据的无人驾驶车辆控制方法的流程图；
图2为本发明实施例公开的车辆正常行驶时的结构示意图；
图3为本发明实施例公开的第二车辆改变行车道时的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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。
以下结合附图，详细说明本发明各个实施例公开的技术方案。
本发明的基于大数据的无人驾驶车辆控制方法，如图1、图2所示，包括以下步骤。
步骤S1，目标车辆1的控制器确定位于目标车辆1前方且紧邻的第一车辆2的车牌号。
在该步骤中，目标车辆1的前方可以设置车牌号扫描仪4，目标车辆1的车牌号扫描仪4与目标车辆1的控制器连接。当目标车辆1的车牌号扫描仪4接收到目标车辆1的控制器发送的扫描车牌号指令时，目标车辆1的车牌号扫描仪4扫描第一车辆2的车牌号，并将车牌号转换成车牌号信息(例如电信号)，将车牌号信息发送给目标车辆1的控制器。
目标车辆1的控制器中预存有自身的车牌号信息。当目标车辆1的控制器接收到第一车辆2的车牌号信息时，生成第一排序标识，第一排序标识为与目标车辆1的车牌号信息关联的标识信息，例如可以为数字标识等。当然，第一排序标识也可以预存储在目标车辆1控制器中。然后，目标车辆1的控制器将自身的车牌号信息、第一车辆2的车牌号信息及第一排序标识发送给服务器。
车牌号扫描仪4与手机扫描仪4的原理相同，不同之处在于车牌号扫描仪4的像素较高、拍摄距离较远。车牌号扫描仪4可以通过万向轴设置在车辆上，万向轴由电机驱动，车牌号扫描仪4扫描车牌号时，从车牌号的始端转动至末端。
需要说明的是，车牌号扫描仪4的扫描距离可以在100m以内，通常车辆的行驶速度不超过120公里/小时，两辆车之间的安全距离为100m。若目标车牌的车牌号扫描仪4未扫描到车牌号，则默认目标车辆1前方无行驶车辆。此时目标车辆1根据路标等标识控制车速。
目标车辆1的前方还设有摄像头5，摄像头5可以设置在目标车辆1前方两侧，且摄像头5与目标车辆1的控制器连接。目标车辆1的摄像头5实时监测其前方是否有车辆改变行车道，具体监测方式可以为，如图3所示，目标车辆1的摄像头5实时监测位于目标车辆1两侧且紧邻的行车线，若在行车线位置监测到有车辆经过，则确定有车辆改变行车道。当目标车辆1监测到前方有车辆改变行车道后，目标车辆1的控制器重新获取第一车辆2的车辆号。目标车辆1重新获取第一车辆2车牌号的方式与上述获取第一车辆2车牌号的方式相同。
另外，在路口，车辆会出现改变路线的情况，因此当目标车辆1每经过路口后，也重新获取第一车辆2的车牌号。
步骤S2，基于第一车辆2，目标车辆1的控制器获取位于第一车辆2前方且紧邻的第二车辆3的车牌号。
在该步骤中，第一车辆2的车牌号扫描仪4与第一车辆2的控制器连接。目标车辆1的控制器向服务器发送扫描车牌号指令，服务器将接受到的扫描车牌号指令发送至第一车辆2的控制器，第一车辆2的控制器向第一车辆2的车牌号扫描仪4发送扫描车牌号指令，第一车辆2的车牌号扫描仪4扫描第二车辆3的车牌号，并将车牌号转换成车牌号信息(例如电信号)，将车牌号信息发送给第一车辆2的控制器。
第一车辆2的控制器中预存有自身的车牌号信息。当第一车辆2的控制器接收到第二车辆3的车牌号信息时，生成第二排序标识，第二排序标识为与第一车辆2的车牌号信息关联的标识信息，例如也可以为数字标识等。当然，第二排序标识也可以预存储在第一车辆2控制器中。然后，第一车辆2的控制器将自身的车牌号信息、第二车辆3的车牌号信息及第二排序标识发送给服务器。服务器接收到第一车辆2的车牌号信息、第二车辆3的车牌号信息及第二排序标识后，根据第二排序标识将查找到第二车辆3的车牌号信息并发送给目标车辆1。
需要说明的是，第一车辆2车牌号扫描仪4的扫描距离也可以在100m以内。若第一车辆2的车牌号扫描仪4未扫描到前方的车牌号，则默认第一车辆2的前方无行驶车辆。此时，目标车辆1根据第一车辆2的车速以及目标车辆1与第一车速之间的车距，调整目标车辆1的车速。调整目标车辆1的车速可以采用一次函数进行计算。
当目标车辆1重新获取第一车辆2车牌号的同时，也重新获取第二车辆3的车牌号。
步骤S3，目标车辆1的控制器根据第二车辆3的车牌号，实时获取第二车辆3的车速。
在该步骤中，目标车辆1将获取的第二车辆3的车牌号信息发送给服务器并向服务器发送获取车速指令，服务器接收到获取车速指令后，调取与第二车辆3的车牌号信息对应的车速并发送给目标车辆1，使目标车辆1实时获取第二车辆3的车速。
步骤S4，目标车辆1的控制器实时获取目标车辆1与第一车辆2之间的车距。
在该步骤中，可以通过雷达测距、激光测距或视频测距等实时获取目标车辆1与第一车辆2之间的车距。
步骤S5，目标车辆1的控制器根据第二车辆3的车速且根据目标车辆1与第一车辆2之间的车距，实时调整目标车辆1的车速。
在该步骤中，目标车辆1的控制器获取第二车辆3变速前的车速和变速后的车速。目标车辆1的控制器获取其当前车速，根据第二车辆3变速后的车速获取目标车辆1变速后的车速，例如两者车速可以相同或有相差，可以根据大数据进行分析。目标车辆1的控制器确定当前时间目标车辆1与第一车辆2之间的车距，根据目标车辆1与第一车辆2之间的车距确定目标车辆1的安全变速距离。然后，目标车辆1调用变速算法调整目标车辆1的车速，其中变速算法中代入目标车辆1变速前的车速、变速后的车速和安全变速距离。
需要说明的是，确定目标车辆1的安全变速距离时，可以基于大数据进行分析，分析出在不同车速以及不同车距时的安全变速距离。目标车辆1变速后与第一车辆2之间留有安全距离，其中安全距离为第一车辆2紧急制停后，目标车辆1紧急制停时所行驶的距离。安全距离可以采用4秒法计算，例如当车速为100公里/小时时，安全距离为100m。
变速算法为：y＝k×|x2-x1|×[(ab)^1/6]，
其中：y为安全变速距离，单位为m；
k为斜率；
x2为目标车辆1变速前的车速，单位为公里/小时；
x1为目标车辆1变速后的车速，单位为公里/小时；
a为目标车辆1的车龄，单位为年；
b为目标车辆1的车重，单位为吨。
例如，当目标车辆1的安全变速距离y为50m，变速前的车速为50公里/小时，变速后的车速为40公里/小时，车龄为2年，车重为1.8吨，则根据变速算法50＝k×|50-40|×[(2×1.8)^1/6]计算出斜率k，以斜率k进行匀速变速。
通过上述变速算法，安全变速距离可以为目标车辆1与第一车辆2之间的当前间距减去安全距离后的数值，降低计算量；使目标车辆1的车速以一定斜率值逐渐加速或逐渐减速，进一步提高变速时的平稳性。
需要说明的是，当车辆为货车，若货车空载，则车重为空载时的重量，若货车载有货物，则车重为载有货物时的总重量。当车辆为轿车时，轿车载有人数较少，车重可以认为为空载时的重量。当车辆为客车时，车重为货车重量与客人重量的总和。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。
