一种解决港口无人集卡路口拥堵的方法、系统及存储介质

技术领域

本发明涉及无人集卡技术领域，尤其是涉及一种解决港口无人集卡路口拥堵的方法、系统及存储介质。

背景技术

目前由于港口无人集卡的普及，使用的无人集卡数量也越来越多，即使配合港口调度系统使用，也无法避免多辆无人集卡在路口(没有交通灯)“碰头”，造成无人集卡锁死的现象，这严重影响了港口无人集卡的运营效率，通过v2x得到其他所用车辆的位置和速度信息，然后判断所以车辆和当前车辆是否会在当前路口堵住来控制要在路口造成堵塞的车辆，该方法不仅计算量大，同时花费软硬件的成本高，这种情况下目前的路径规划算法要么是规划出来的路径与实际规划出来的路径偏差较大，该方法虽然可以解决车辆扎堆进入路口的现象，但调度也在一定程度牺牲了其他步骤中的调度优化量来满足路口顺畅，这样整个调度系统偏向路口调度优化，导致整个集卡调度运营效率下降也是不可行的。

发明内容

鉴于以上现有技术的不足，本发明提供了一种解决港口无人集卡路口拥堵的方法、系统及存储介质，不仅提高了无人集卡的运输效率，而且独立性好和成本低。

为了实现上述目的及其他相关目的，本发明提供的技术方案如下：

一种解决港口无人集卡路口拥堵的方法，所述方法包括：

T1.车辆行驶在交叉路口，基于车载广角相机实时获取交叉路口图像数据信息，并对所述交叉路口图像数据信息进行时间戳标记并处理，输出带有时间戳标记的图像数据信息；

T2.基于所述带有时间戳标记的图像数据信息，若图像中没有车辆则继续前行通过路口，若图像中有车辆，通过相邻差值算法得到相邻两张图像数据中车辆的速度数据信息，输出车辆的实时速度数据信息；

T3.基于所述车辆的实时速度数据信息，若车辆实时速度为零则继续前行通过交叉路口，若车辆实时速度大于零则等待然后通过交叉路口。

进一步的，在步骤T2中，所述相邻差值算法包括：

T21.根据带有时间戳标记的图像数据信息，获取t时刻车辆的相对距离为H

T22.基于所述车辆的相对距离H

其中α为第一相对参数，β为第二相对参数，m为两个相邻时刻的时间差，v为车辆的速度；

T23.根据所述相对速度函数，输出车辆的实时速度数据信息。

进一步的，在步骤T22中，所述第一相对参数α的取值范围为(0,1)中的任意一个实数，所述第二相对参数β的取值范围为(0,1)中的任意一个实数。

进一步的，所述第一相对参数α与所述第二相对参数β的之和等于1。

进一步的，所述交叉路口图像数据信息的处理包括剔除掉重复图片和过滤噪音。

为了实现上述目的及其他相关目的，本发明还提供了一种解决港口无人集卡路口拥堵的系统，所述系统包括：

图像获取模块，用于获取路面图像数据信息；

识别模块，与所述图像获取模块连接，用于识别图像中的信息；

计算分析模块，与所述识别模块连接，用于处理图像中的信息和计算车辆的实时速度数据信息；

执行模块，与所述计算分析模块连接，用于对车辆进行控制。

进一步的，所述图像获取模块包括车载广角相机。

进一步的，所述系统还包括数据存储模块，用于存储图像数据信息和车辆的实时速度数据信息。

进一步的，所述数据存储模块与所述图像获取模块、所述识别模块、所述计算分析模块和所述执行模块连接。

为了实现上述目的及其他相关目的，本发明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上存储有被编程或配置以执行任意一项所述的解决港口无人集卡路口拥堵的方法的计算机程序。

本发明具有以下积极效果：

1.本发明通过车载广角相机来解决无人集卡港口拥堵的问题，不仅独立性好和成本低，而且通过判断视野范围内是否有无人集卡及其速度就可以解决路口堵塞问题。

2.本发明成功率高，通过拟人类的方法，通过相机感知局部范围内的集卡状态来决策自车是否让他车优先通过路口，可以有效避免港口环境下的路口堵塞问题。

附图说明

图1为本发明方法流程示意图；

图2为本发明的方法逻辑示意图(一)；

图3为本发明的方法逻辑示意图(二)。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

实施例1：如图1所示，一种解决港口无人集卡路口拥堵的方法，所述方法包括：

T1.车辆行驶在交叉路口，基于车载广角相机实时获取交叉路口图像数据信息，并对所述交叉路口图像数据信息进行时间戳标记并处理，输出带有时间戳标记的图像数据信息；

T2.基于所述带有时间戳标记的图像数据信息，若图像中没有车辆则继续前行通过路口，若图像中有车辆，通过相邻差值算法得到相邻两张图像数据中车辆的速度数据信息，输出车辆的实时速度数据信息；

T3.基于所述车辆的实时速度数据信息，若车辆实时速度为零则继续前行通过交叉路口，若车辆实时速度大于零则等待然后通过交叉路口。

在本实施例中，在步骤T2中，所述相邻差值算法包括：

T21.根据带有时间戳标记的图像数据信息，获取t时刻车辆的相对距离为H

T22.基于所述车辆的相对距离H

其中α为第一相对参数，β为第二相对参数，m为两个相邻时刻的时间差，v为车辆的速度；

T23.根据所述相对速度函数，输出车辆的实时速度数据信息。

在本实施例中，在步骤T22中，所述第一相对参数α的取值范围为(0,1)中的任意一个实数，所述第二相对参数β的取值范围为(0,1)中的任意一个实数。

在本实施例中，所述第一相对参数α与所述第二相对参数β的之和等于1。

在本实施例中，所述交叉路口图像数据信息的处理包括剔除掉重复图片和过滤噪音。

如图2所示，在高精度地图上，A点为车的实际位置，在A车广角摄像头范围内没有无人集卡，则A车之间按照固定规划路径经过路口驶离；如图3所示是此时另一辆车B打开广角摄像头的情况，此时，广角摄像头范围内有无人集卡，获取到无人集卡的速度。

对速度进行判断，若速度大于0，那么B车就会停下来等A车走了后才会按照固定规划路径经过路口驶离；否则，B车就会按照固定规划路径经过路口驶离。

实施例2：在实施例1的一种解决港口无人集卡路口拥堵的方法的基础上，下面对本发明作进一步的说明。

为了实现上述目的及其他相关目的，本发明还提供了一种解决港口无人集卡路口拥堵的系统，所述系统包括：

图像获取模块，用于获取路面图像数据信息；

识别模块，与所述图像获取模块连接，用于识别图像中的信息；

计算分析模块，与所述识别模块连接，用于处理图像中的信息和计算车辆的实时速度数据信息；

执行模块，与所述计算分析模块连接，用于对车辆进行控制。

在本实施例中，所述图像获取模块包括车载广角相机。

在本实施例中，所述系统还包括数据存储模块，用于存储图像数据信息和车辆的实时速度数据信息。

在本实施例中，所述数据存储模块与所述图像获取模块、所述识别模块、所述计算分析模块和所述执行模块连接。

为了实现上述目的及其他相关目的，本发明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上存储有被编程或配置以执行任意一项所述的解决港口无人集卡路口拥堵的方法的计算机程序。

本申请所提供的实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

综上所述，本发明不仅提高了无人集卡的运输效率，而且独立性好和成本低。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。