智能网联下无人驾驶汽车配送路径优化方法.pdf

汽车技术 Automotive Technology 汽车周刊 Auto Weekly 第 12 期 25 智能网联下无人驾驶汽车配送路径优化方法 李靖（陕西机电职业技术学院 陕西宝鸡 721001）摘 要当前我国以信息技术为基础发展的人工智能以及物联网等技术已经迈入了新的发展阶段，汽车与电子、半导体领域也取得了良好的技术成果。在上述技术不断发展并收获新的成果的基础上，我国无人车驾驶技术目前也已经有了巨大的技术突破。无人驾驶技术实现突破提升了我国汽车智能化水平，在此基础上，将无人驾驶技术融入进物流领域能够节省社会资源、简化物流工作流程、优化物流配送路径等。本文从无人驾驶汽车配送路径优化的研究意义入手，对当前智能网联汽车控制技术进行介绍，提出了优化路径以供参考。关键词智能网联；无人驾驶汽车；配送路径；优化方法 科技的发展让无人驾驶汽车从理论走向现实。谷歌公司是率先开启无人驾驶汽车研究的公司之一，至 2014 年，在系列研究的基础上谷歌公司推出了其第一款无人车。自此，国内外科研机构、高校等都开始关注无人驾驶汽车领域并投入大量资金展开研发工作。无人驾驶汽车的应用领域十分广泛，尤其是在物流领域，无人驾驶汽车能够通过大数据信息实时获取交通网络道路信息智能规划行驶路径，在市区内挑选合适的路径做到智能化行驶，避免进入交通堵塞道路保证物流配送效率；在市区外，能够缓解当前物流司机普遍人手不足的局面。与此同时，无人车配送也面临大量制度上的问题，如何对其进行质量监管、市场准入机制如何设置、如何保证车队调度以及货物交接能够科学合理等，因此针对无人车配送问题逐一进行优化是十分有必要的。一、智能网联下无人驾驶汽车配送路径优化的研究意义 互联网作为我国各项事业发展的核心基础，在各行各业都发挥着巨大的效用，基于互联网购物所延伸出的快递行业目前发展规模十分庞大。我国快递业务量近年来只增不减，发展势头迅猛。然而，根据相关数据显示，我国的快递配送业务从业者虽然规模庞大，但是仍然不能满足现有需求，相关从业者的缺口已达五十万，现有的快递业务配送人员工作压力大、效率低。因此，将无人驾驶汽车技术应用至快递配送领域是能够解决当前快递配送各项问题的重要手段，也是智能化城市建设下的必然趋势。当前物流领域的各项工作，如货物装卸、长距离运输以及货物的储藏等正在逐步迈向利用各项科学技术实现智能化、无人化运营的新发展阶段。自新冠病毒爆发以来，对于物流无人驾驶以及无人配送的需求显著增加。无人驾驶配送物流资源能够降低人与人之间的接触从而减轻相关人员的病毒感染风险。因此，对于无人驾驶配送的研发是十分重要的，具有重大的战略价值。当前无人驾驶技术的进展日新月异，已经具备了能够进行大规模物流配送的技术基础。然而，当前对于无人驾驶配送路径优化等方面的研究仍然处于初级阶段，与无人驾驶技术相比具有十分明显的局限性。无人驾驶配送路径目前仅适用于面积小、封闭性强、路径的城市区域，如面积较小的学校、小区等。当前无人驾驶配送路径优化的研究无法匹配无人驾驶技术，落后于时代发展，不能满足现实需要。因此，在相对于研发较为成熟的无人驾驶技术基础上，对无人驾驶配送路径优化进行深入的研究，深化其实际应用效能是十分有必要的。首先，对上述现实问题进行研究有利于对传统配送路径优化建模仅能表现为静态形式的现实困境进行改善，拓展其理论研究方向。其次，无人驾驶配送路径优化研究能够减轻当前物流配送人员紧缺的现实压力。再者，优化后的无人车配送能够对道路运行情况进行智能分析，进而选择最佳的汽车行驶路径，最大化利用道路资源、提高配送效率。最后，上述无人配送路径优化的现实价值在于最终能够保证企业在智能化工作的基础上减少企业运营成本，提高企业经济效益。二、智能网联汽车控制技术 智能网联车辆在实际行驶的过程中通常使用无线通信技术进行信号连接，此举能够保证道路上车辆之间以及车辆与路侧单元之间能够基于信息技术实现信息的交流与互用。在智能网联背景下，实现无人驾驶汽车主要通过以下几种车辆控制技术：（一）车车/车路通信技术 此种控制技术能够实现交通道路上各单位实时进行信息的交流与互用。基于大数据信息能够实时监控城市道路中的车辆数量和分布，进而对车辆进行分析实现其集中控制，从而保证交通道路中各行驶单位的安全性，提高城市道路的通行效率。目前此种车辆控制技术的研究路线主要有两种表现形式，分别是 DSRC 和 LTE-V。DSRC 是一种无线通信技术，能够在较短距离内稳定传输大量交通数据。LTE-V 技术的研发时间虽然距今较短，但是能够很好的兼容当前的无线通信技术，将实际目标与互联网进行互联，是实现车间通讯协议的完善的技术。（二）自动驾驶技术 汽车技术 Automotive Technology 汽车周刊 Auto Weekly 第 12 期 26 1.环境感知技术 此种技术的优势在于装载此种技术的车辆能够实时感知车辆周围的各项数据，包括道路标牌、道路障碍物以及与车辆距离较近的其他交通工具。环境感知技术按照实际工作模式分为两种，分别是主动型和被动型。被动感知技术是指需要车辆搭载能够进行高清摄像工作的设备，利用此种设备在车辆行驶过程中对周边环境进行实时拍摄捕捉，进而对实时捕捉拍摄的图片进行分析，达到感知车辆周边环境的工作目标。主动感知技术是指在车辆安装相关设备，如雷达等，通过相关技术设备完成发出信号与接收信号的工作，进而分析反射信号，达到感知车辆周边环境的工作目标。2.定位导航技术 想要提高无人驾驶的精准性和有效性，对车辆实现实时监控以及对其周边环境进行精准的定位是十分重要的。绝对定位与相对定位是目前普遍采用的两种定位手段。绝对定位是指事先规划成熟的坐标系统将车辆在其中进行定位，中国北斗导航的定位技术十分成熟，是当前我国普遍采用的定位导航系统。相对定位需要利用到惯性导航器这一设备，在该设备中对起点位置进行参数设定，从而设定参照点，依次以车辆为中心对其设定出相对位置，通过此种方式对车辆进行定位。相对定位与绝对定位都有其优势和弊端，因此实际工作中通常采用二者相结合的工作模式对车辆进行定位导航。（三）智能路侧技术 智能路侧技术能够保证车辆与交通道路、车辆与车辆之间同步各项交通信息并实现信息共享，从而提高道路交通效率，减少事故发生以及交通拥堵现象。各项智能路侧设备是智能路侧技术得以发挥实际效用的基础。智能路侧设备的形式和功能多种多样，主要有交叉口行人信息采集设备、检测各项道路信息的传感器等。通过智能路侧设备对道路信息、行人信息、车辆信息、天气信息等数据进行收集，车路通信设备能够在收集上述信息的基础上对各项数据进行综合分析，从而保证将信息发送给车辆后能够协调道路车辆的运行。三、无人驾驶配送路径优化 无人驾驶配送路径优化是指配送中心依据物流数据针对客户位置规划最佳行驶路线从而达到资源利用最大化的效果。（一）车辆路径问题的构成要素 1.配送中心 在物流运输过程中，配送中心不仅是物流配送的中心，也是根据物流信息规划整体配送路径的中心。在判断实际配送距离、应当采取何种配送手段时，配送中心需要考虑到的因素有：配送中心在具体目标日需要配送的货物数量、配送中心在市区所处位置以及配送车辆的型号、规格等。2.客户 客户是最终配送目标以及接受配送服务的主体。客户不仅包括个体消费者，也包括商场、工厂等社会单位。不同客户群体的消费能力和消费水平不同，对于配送的需求也不同。因此，不同客户的实际需求、对配送时间的要求等都是实践中分配无人驾驶配送时要考虑到的因素。3.车辆 车辆是物流实际配送能否取得良好效果的重要影响因素，其型号、承载货物重量的最大值以及实际行驶距离的最大值等数据信息是配送中心在进行路径设计及优化时需要着重参考的依据。4.运输网络 设计科学合理的运输网络能够有效减缓物流无人配送的压力。顶点、无向边和有向弧的协同合作是构建运输网络的组成要素。顶点是指物流配送的两个端点，即客户和配送中心。无向边和有向弧是影响物流配送的各项现实数据，如客户的配送物流量、客户与配送中心的实际距离、客户要求的配送时间段等。（二）构建无人驾驶配送路径地图 在实际的无人驾驶配送路径规划工作中，网格模型能够模拟实际道路空间，进而在大数据支持下对配送距离及时间进行计算，同时还能识别道路障碍物，为配送规划科学合理的路线。计算配送中心与客户的实际空间距离并在此基础上构建栅格法模型是实现无人驾驶配送路径优化的基础工作流程。根据各项变量单位计算出无人驾驶车辆的实际时间需求并对其进行行驶路径优化，就需要根据实际配送范围对栅格数量进行确定。确定实际栅格数量是完成制定栅格地图的关键步骤，此举能够将客户位置及配送中心位置进行定点。上述测算出的实际配送区域用 M 进行表示，该配送区域内的道路设计是栅格化的基础数据支持，mapi同时能够以Map=mapi，mapi=0 或 1进行表示。其中 i 只能为整数，0和 1 代表无障碍物和有障碍物，mapi=0 表明该区域内可以无障碍通行，mapi=1 表明该区域存在障碍物，也即存在道路交通拥堵情况。栅格地图中的各项参数都应当对其进行编号，编号 p 与整体坐标系的关系为：p=x+(10-1)y,或x=mod(p,10),y=10-ceil(p,10).上述公式中的 mod 为取余函数，ceil 为向上取整运算。结语 作为当前科技研究尚未深入的全新领域，对于采取各种手段和技术方法进行无人车物流配送仍然有着较大的争论，相关的理论基础和实际应用还需要着重进行细分和深入研究。本文对当前智能网联汽车控制技术进行详细的介绍，进而对无人驾驶配送路径优化提出了简单的应对策略。参考文献：1肖鹏,邹德旋,张强.一种高效动态自适应差分进化算法J.计算机科学.2019,(z1).124-132.2李素兰,张谢东,施俊庆,等.基于机动车排放的交叉口信号控制仿真与分析J.交通运输系统工程与信息.2019,(4).72-78.作者简介：李靖，男，陕西凤翔，汉族，1976.06，硕士，副教授，电子信息、汽车电子，陕西机电职业技术学院。