基于数字孪生DaaS平台的自动驾驶路径规划方法及系统与流程

基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法及系统
技术领域
1.本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法及系统。


背景技术：

2.随着城市发展，城市中的交通网络错综复杂，导致目前大多数的车辆在行驶时都需要基于事先确定的行驶路径进行行驶，但是，目前都是通过确定车辆的出发地和目的地之间最短的路径，作为车辆的行驶路径，无法结合其他车辆的信息确定行驶路径，这会导致多个车辆选择同一行驶路径进行行驶，容易造成交通堵塞，导致车辆行驶的效率降低，并且交通堵塞容易使得车辆之间发生事故的概率增加，降低车辆行驶的安全性；因此，如何提高车辆行驶效率和安全性，是急需解决的问题。


技术实现要素：

3.本发明的主要目的在于提出基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法及系统，旨在解决如何提高车辆行驶效率和安全性的问题。
4.为实现上述目的，本发明提供基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，所述基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法包括如下步骤：获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一车辆的行驶路径集合；根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。
5.可选地，基于所述行驶路径集合确定行驶区域的步骤包括：获取所述行驶路径集合中的每个行驶路径对应的里程长度；根据预设里程比例和每个行驶路径对应的里程长度，确定行驶区域。
6.可选地，根据就所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径的步骤包括：根据当前行驶信息和当前路况信息，确定所述行驶区域中的堵塞道路；基于堵塞道路和行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。
7.可选地，根据当前行驶信息和当前路况信息，确定所述行驶区域中的堵塞道路的步骤包括：根据所述当前行驶信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的行驶速度和行驶路径；根据所述当前路况信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的数量；
根据所述第二车辆的数量、类型、行驶速度和行驶路径，确定所述行驶区域中的堵塞道路。
8.可选地，根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径的步骤之后，包括：基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶，并获取所述第一车辆在所述目标行驶路径中的当前位置和所述当前位置的路况信息；根据所述当前位置的路况信息和所述任务信息，确定是否对所述目标行驶路径进行调整。
9.可选地，根据所述当前位置的路况信息和所述任务信息，确定是否对所述目标行驶路径进行调整的步骤包括：根据所述当前位置的路况信息，确定所述当前位置对应的道路的拥堵程度，并将所述拥堵程度与预设拥堵程度阈值进行对比；若所述拥堵程度大于所述预设拥堵程度阈值，则基于所述任务信息确定是否对所述目标行驶路径进行调整；若所述拥堵程度不大于所述预设拥堵程度阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。
10.可选地，基于所述任务信息确定是否对所述目标行驶路径进行调整的步骤包括：根据所述目标行驶路径和所述当前位置，确定剩余行驶路径的里程长度；获取所述剩余行驶路径的路况信息和所述任务信息对应的剩余任务信息，基于所述剩余行驶路径的里程长度、所述剩余行驶路径的路况信息和所述剩余任务信息计算出完成时长；获取所述任务信息对应的剩余任务时长，并计算所述剩余任务时长和所述完成时长的差值，将所述差值与预设差值阈值进行对比；若所述差值小于所述预设差值阈值，则基于预先创建的电子地图对所述目标行驶路径进行调整；若所述差值不小于所述预设差值阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。
11.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划装置，所述基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划装置包括：获取模块，用于获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一车辆的行驶路径集合；第一确定模块，用于根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；第二确定模块，用于根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。
12.进一步地，所述第一确定模块还用于：获取所述行驶路径集合中的每个行驶路径对应的里程长度；根据预设里程比例和每个行驶路径对应的里程长度，确定行驶区域。
13.进一步地，所述第二确定模块还用于：
根据当前行驶信息和当前路况信息，确定所述行驶区域中的堵塞道路；基于堵塞道路和行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。
14.进一步地，所述第二确定模块还用于：根据所述当前行驶信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的行驶速度和行驶路径；根据所述当前路况信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的数量；根据所述第二车辆的数量、类型、行驶速度和行驶路径，确定所述行驶区域中的堵塞道路。
15.进一步地，所述第二确定模块还用于：基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶，并获取所述第一车辆在所述目标行驶路径中的当前位置和所述当前位置的路况信息；根据所述当前位置的路况信息和所述任务信息，确定是否对所述目标行驶路径进行调整。
16.进一步地，所述第二确定模块还用于：根据所述当前位置的路况信息，确定所述当前位置对应的道路的拥堵程度，并将所述拥堵程度与预设拥堵程度阈值进行对比；若所述拥堵程度大于所述预设拥堵程度阈值，则基于所述任务信息确定是否对所述目标行驶路径进行调整；若所述拥堵程度不大于所述预设拥堵程度阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。
17.进一步地，所述第二确定模块还包括调整模块，所述调整模块还用于：根据所述目标行驶路径和所述当前位置，确定剩余行驶路径的里程长度；获取所述剩余行驶路径的路况信息和所述任务信息对应的剩余任务信息，基于所述剩余行驶路径的里程长度、所述剩余行驶路径的路况信息和所述剩余任务信息计算出完成时长；获取所述任务信息对应的剩余任务时长，并计算所述剩余任务时长和所述完成时长的差值，将所述差值与预设差值阈值进行对比；若所述差值小于所述预设差值阈值，则基于预先创建的电子地图对所述目标行驶路径进行调整；若所述差值不小于所述预设差值阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。
18.此外，为实现上述目的，本发明还提供基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统，所述基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统包括：存储器、处理器及储存在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆路径规划程序，所述车辆路径规划程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法的步骤。
19.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读储存介质为可读存储介质，所述可读储存介质上储存有车辆路径规划程序，所述车辆路径规划程序被处
理器执行时实现如上所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法的步骤。
20.本发明提出的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一车辆的行驶路径集合；根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径；本发明基于行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和行驶区域中的当前路况信息和行驶路径集合，确定第一车辆的目标行驶路径，使得可以结合其他车辆的信息确定当前车辆的行驶路径，降低造成交通堵塞的可能性，提高车辆的行驶效率，并且降低了交通堵塞容易使得车辆之间发生事故的概率，提高车辆行驶的安全性。
附图说明
21.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；图2为本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法第一实施例的流程示意图；图3为本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法第二实施例的流程示意图；图4为本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划装置结构示意图。
22.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
23.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
24.如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
25.本发明实施例设备可以是pc机或服务器设备。
26.如图1所示，该设备可以包括：处理器1001，例如cpu，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（display）、输入单元比如键盘（keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如wi-fi接口）。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器（non-volatile memory），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的储存装置。
27.本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备结构并不构成对设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
28.如图1所示，作为一种计算机储存介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及车辆路径规划程序。
29.其中，操作系统是管理和控制便携储存设备与软件资源的程序，支持网络通信模块、用户接口模块、车辆路径规划程序以及其他程序或软件的运行；网络通信模块用于管理和控制网络接口1002；用户接口模块用于管理和控制用户接口1003。
30.在图1所示的储存设备中，所述储存设备通过处理器1001调用存储器1005中储存的车辆路径规划程序，并执行下述基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法各个实
施例中的操作。
31.基于上述硬件结构，提出本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法实施例。
32.参照图2，图2为本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法第一实施例的流程示意图，所述方法包括：步骤s10，获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一车辆的行驶路径集合；步骤s20，根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；步骤s30，根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。
33.本实施例基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法运用于基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统中，可以理解的是，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统中包括人工智能物联网paas平台和人工智能数字孪生daas平台，人工智能物联网paas平台与车辆连接，负责采集车辆的数据，人工智能数字孪生daas平台负责处理人工智能物联网paas平台采集的数据；为了方便描述，以下以基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统为例进行说明；基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台获取第一车辆的任务信息，并根据任务信息确定第一车辆的行驶路径集合；基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台获取行驶路径集合中的每个行驶路径对应的里程长度，并通过人工智能数字孪生daas平台根据预设里程比例和每个车辆行驶路径对应的里程长度，确定行驶区域；基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台获取行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和行驶区域中的当前路况信息；基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能数字孪生daas平台根据当前行驶信息和当前路况信息，确定行驶区域中的堵塞道路，并基于堵塞道路和行驶路径集合，确定第一车辆的目标行驶路径。需要说明的是，人工智能数字孪生daas平台包括相互连接的业务中台和数据中台；数据中台用于对通过daas方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工，形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至业务中台；业务中台用于将基于数据中台传送的标准数据并结合行业应用，形成针对行业应用的模型及产品，以使用户能够基于业务中台快速封装出业务产品，在本发明中主要利用人工智能数字孪生daas平台对获取到的数据进行处理。人工智能物联网paas平台包括ai边缘计算，数字芯片，边缘存储计算和模组技术，在本发明中主要利用人工智能物联网paas平台获取数据和传输获取到的数据。
34.本实施例的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一车辆的行驶路径集合；根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径；本发明基于行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和行驶区域中的当前路况信息和行驶路径集合，确定第一车辆的目标行驶路径，使得可以结合其他车辆的信息确定当前车辆的行驶路径，降低造成交通堵塞的可能性，提高车辆的行驶效率，并且
降低了交通堵塞容易使得车辆之间发生事故的概率，提高车辆行驶的安全性。
35.以下将对各个步骤进行详细说明：步骤s10，获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一车辆的行驶路径集合；在本实施例中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台获取第一车辆的任务信息，并根据任务信息确定第一车辆的行驶路径集合；可以理解的是，第一车辆是指即将进行行驶的车辆，第一车辆可为自动驾驶车辆或普通车辆；第一车辆为自动驾驶车辆时，相关人员在需要使用第一车辆时，会先向第一车辆下发任务信息，第一车辆将接收到的任务信息上传至基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统中的人工智能物联网paas平台上；人工智能物联网paas平台在接收到任务信息时，将任务信息发送至人工智能数字孪生daas平台，人工智能数字孪生daas平台根据任务信息中的目的地信息、出发地信息、中途车辆停靠信息、停靠等待时间信息和任务总时长等，并结合预先创建的电子地图，确定第一车辆的行驶路径集合。第一车辆为普通车辆时，相关驾驶员在驾驶第一车辆前，向第一车辆输入目的地信息，第一车辆将目的地信息、出发地信息上传至基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统中的人工智能物联网paas平台上；人工智能物联网paas平台将目的地信息、出发地信息发送至人工智能数字孪生daas平台，人工智能数字孪生daas平台根据目的地信息、出发地信息确定第一车辆的行驶路径集合。
36.在一可行的实施例中，第一车辆为自动驾驶的物流运输车辆，人工智能数字孪生daas平台根据物流运输车辆的任务信息中的目的地信息、出发地信息、中途车辆停靠信息、停靠等待时间信息和任务总时长等，并结合预先创建的电子地图，在电子地图中确定多条可行的行驶路径，确定第一车辆的行驶路径集合。可选地，第一车辆还可为自动驾驶的公共交通车辆、自动驾驶的出租车等，不同类型的第一车辆的任务信息有所差别。
37.在另一可行的实施例中，第一车辆为自动驾驶的公共交通车辆，人工智能数字孪生daas平台根据公共交通车辆的任务信息中的停靠站点、停靠等待时间信息和任务总时长等，结合预先创建的电子地图，电子地图中确定多条可行的行驶路径，确定第一车辆的行驶路径集合。
38.步骤s20，根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；在本实施例中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统在确定第一车辆的行驶路径集合后，通过人工智能数字孪生daas平台根据行驶路径集合确定行驶区域，并通过人工智能物联网paas平台获取行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和行驶区域中的当前路况信息；需要说明的是，行驶区域是指第一车辆的行驶路径集合中的每个行驶路径组成的区域，或每个行驶路径中的一部分行驶路径组成的区域，即第一车辆可能行驶通过的区域；第二车辆是指在行驶区域中行驶中的车辆，第二车辆可为自动驾驶车辆或普通车辆。
39.具体地，基于所述行驶路径集合确定行驶区域的步骤包括：步骤a，获取所述行驶路径集合中的每个行驶路径对应的里程长度；在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统还包括gps高精度定位平台，通过gps高精度定位平台计算出行驶路径集合中的每个行驶路径对应的里程长
度，并通过人工智能物联网paas平台获取每个行驶路径对应的里程长度。
40.步骤b，根据预设里程比例和每个行驶路径对应的里程长度，确定行驶区域。
41.在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台将每个行驶路径对应的里程长度发送至人工智能物联网paas平台，人工智能数字孪生daas平台根据预设里程比例和每个行驶路径对应的里程长度，确定行驶区域；需要说明的是，预设里程比例可根据实际情况设定的，预设里程比例可为0.2至1，由于第一车辆的行驶路径集合中包括多个行驶路径，因此确定的行驶区域较大，并且后续基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统会根据实际情况对第一车辆的行驶路径进行调整，因此，前期确定第一车辆在初始阶段会行驶经过的行驶区域即可，以降低计算量，提高计算速度，即优选地预设里程比例可为0.2至0.4。
42.在一可行的实施例中，行驶路径集合中包括5个行驶路径，5个行驶路径的里程长度分别为200千米、205千米、198千米、210千米、190千米，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统根据里程长度确定预设里程比例为0.2，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能数字孪生daas平台，根据预设里程比例和5个行驶路径的里程长度，计算出每个行驶路线中第一车辆在初始阶段会行驶经过的里程长度分别为40千米、50千米、39.6千米、42千米、38千米，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统取最大里程长度50千米作为行驶区域的长度；基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过gps高精度定位平台，确定5个行驶路径之间相隔最远的两个行驶路径之间的距离作为行驶区域的宽度，进而根据行驶区域的长度和行驶区域的宽度，在电子地图上确定行驶区域。
43.步骤s30，根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。
44.在本实施例中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统在确定行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和当前路况信息后，根据当前行驶信息、当前路况信息和行驶路径集合，确定第一车辆的目标行驶路径。
45.具体地，步骤s30包括：步骤c，根据当前行驶信息和当前路况信息，确定所述行驶区域中的堵塞道路；在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能数字孪生daas平台，根据当前行驶信息和当前路况信息，确定行驶区域中的堵塞道路。
46.进一步地，步骤c包括：步骤c1，根据所述当前行驶信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的行驶速度和行驶路径；步骤c2，根据所述当前路况信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的数量；步骤c3，根据所述第二车辆的数量、类型、行驶速度和行驶路径，确定所述行驶区域中的堵塞道路。
47.在步骤c1至步骤c3中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台获取行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和当前路况信息，并根据第二车辆的当前行驶信息确定第二车辆的行驶速度和行驶路径，根据当前路况信息，确定
行驶区域中的每条道路上的第二车辆的数量和类型，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台将第二车辆的数量、类型、行驶速度和行驶路径发送至人工智能数字孪生daas平台，通过人工智能数字孪生daas平台根据第二车辆的数量、类型、行驶速度和行驶路径，预测出行驶区域中的堵塞道路。
48.步骤d，基于堵塞道路和行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。
49.在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统在确定堵塞道路后，在所述行驶路径集合中去除包含堵塞道路的行驶路径，进而确定第一车辆的目标行驶路径；进一步地，若行驶路径集合中的所有行驶路径都包含堵塞道路，则将所有的堵塞道路对应的拥堵程度进行对比，确定拥堵程度最小的拥堵道路，并将行驶路径集合中包含拥堵程度最小的拥堵道路的行驶路径作为第一车辆的目标行驶路径；进一步地，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统根据堵塞道路在行驶路径集合中确定了多个目标行驶路径时，则根据第一车辆的任务信息确定任务总时长，并将根据第一车辆的车辆类型确定第一车辆的平均速度，结合每个目标行驶路径的里程长度，计算出第一车辆在每个目标行驶路径的任务完成时间，将任务完成时间小于任务总时长且任务完成时间最小的目标行驶路径作为第一车辆的目标行驶路径。
50.本实施例的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台获取第一车辆的任务信息，并根据任务信息确定第一车辆的行驶路径集合；基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台获取行驶路径集合中的每个行驶路径对应的里程长度，并通过人工智能数字孪生daas平台根据预设里程比例和每个行驶路径对应的里程长度，确定行驶区域；基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台获取行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和行驶区域中的当前路况信息；基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能数字孪生daas平台根据当前行驶信息和当前路况信息，确定行驶区域中的堵塞道路，并基于堵塞道路和行驶路径集合，确定第一车辆的目标行驶路径。本发明基于行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和行驶区域中的当前路况信息和行驶路径集合，确定第一车辆的目标行驶路径，使得可以结合其他车辆的信息确定当前车辆的行驶路径，降低造成交通堵塞的可能性，提高车辆的行驶效率，并且降低了交通堵塞容易使得车辆之间发生事故的概率，提高车辆行驶的安全性。
51.进一步地，如图3所示，基于本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法第一实施例，提出本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法第二实施例。
52.本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法的第二实施例与基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法的第一实施例的区别在于，步骤s30之后还包括：步骤s40，基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶，并获取所述第一车辆在所述目标行驶路径中的当前位置和所述当前位置的路况信息；在本实施例中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统在确定第一车辆的目标行驶路径后，基于目标行驶路径控制第一车辆进行行驶，并在第一车辆行驶的过程中，通过gps高精度定位平台实时获取第一车辆在目标行驶路径中的当前位置和当前位置的路况信息；在一可行的实施例中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过gps高精度定位平台确定第一车辆在目标行驶路径中的当前位置，并根据预设范围半径，获
取第一车辆的当前位置对应的路况信息。
53.步骤s50，根据所述当前位置的路况信息和所述任务信息，确定是否对所述目标行驶路径进行调整。
54.在本实施例中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过gps高精度定位平台实时获取第一车辆在目标行驶路径中的当前位置和当前位置的路况信息后，通过人工智能物联网paas平台获取第一车辆的当前位置和当前位置的路况信息，并发送到人工智能数字孪生daas平台，通过人工智能数字孪生daas平台根据当前位置的路况信息和任务信息，确定是否对目标行驶路径进行调整。避免当前位置的路况情况为拥堵时，还会有更多的第一车辆驶入当前位置，增加拥堵程度。
55.具体地，步骤s50包括：步骤e，根据所述当前位置的路况信息，确定所述当前位置对应的道路的拥堵程度，并将所述拥堵程度与预设拥堵程度阈值进行对比；在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能数字孪生daas平台根据当前位置的路况信息，确定当前位置对应的道路的拥堵程度，并将拥堵程度与预设拥堵程度阈值进行对比；可以理解的是，当前位置的路况信息包括车辆的数量，车辆的速度等，人工智能数字孪生daas平台通过预先创建的数据模型，根据车辆的数量、车辆的速度等信息，计算确定当前位置对应的道路的拥堵程度，再将拥堵程度与预设拥堵程度阈值进行对比。
56.步骤f，若所述拥堵程度大于所述预设拥堵程度阈值，则基于所述任务信息确定是否对所述目标行驶路径进行调整；在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能数字孪生daas平台确定拥堵程度大于预设拥堵程度阈值，则基于任务信息确定是否对目标行驶路径进行调整。
57.进一步地，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能数字孪生daas平台确定拥堵程度大于预设拥堵程度阈值，则确定当前道路的拥堵程度不适合其他车辆通行，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统获取当前未驶入当前位置的其他车辆对应的目标行驶路径，对其他车辆的目标行驶路径进行调整，使得其他车辆不会驶入当前位置所在的道路，避免当前道路的拥堵程度增加。
58.进一步地，基于所述任务信息确定是否对所述目标行驶路径进行调整的步骤包括：步骤f1，根据所述目标行驶路径和所述当前位置，确定剩余行驶路径的里程长度；在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统确定当前道路的拥堵程度大于预设拥堵程度阈值后，人工智能物联网paas平台获取位于当前道路的所有的第一车辆对应的目标行驶路径和当前位置，通过人工智能数字孪生daas平台计算出每个第一车辆的剩余行驶路径的里程长度。
59.步骤f2，获取所述剩余行驶路径的路况信息和所述任务信息对应的剩余任务信息，基于所述剩余行驶路径的里程长度、所述剩余行驶路径的路况信息和所述剩余任务信息计算出完成时长；在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联
网paas平台获取位于当前道路的每个第一车辆的剩余行驶路径的路况信息和每个第一车辆的任务信息对应的剩余任务信息，通过人工智能数字孪生daas平台基于剩余行驶路径的里程长度、剩余行驶路径的路况信息和剩余任务信息计算出每个第一车辆的完成时长。
60.步骤f3，获取所述任务信息对应的剩余任务时长，并计算所述剩余任务时长和所述完成时长的差值，将所述差值与预设差值阈值进行对比；在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能物联网paas平台获取位于当前道路的每个第一车辆的任务信息对应的剩余任务时长，并通过人工智能数字孪生daas平台计算位于当前道路的每个第一车辆的剩余任务时长和对应的完成时长的差值，将差值与预设差值阈值进行对比。
61.步骤f4，若所述差值小于所述预设差值阈值，则基于预先创建的电子地图对所述目标行驶路径进行调整；在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统若确定差值小于预设差值阈值，则确定位于当前位置的差值小于预设差值阈值的第一车辆，并获取每个第一车辆对应的任务信息，确定每个第一车辆需要前往的下一位置，根据下一位置和预先创建的电子地图，对每个第一车辆对应的目标行驶路径进行调整，使得每个第一车辆避开当前拥堵的道路，提高行驶效率和安全性。
62.可以理解的是，不同的第一车辆对应的任务信息不同，因此，不同的第一车辆在需要前往的下一位置也不同，因此结合第一车辆在需要前往的下一位置和预先创建的电子地图，对每个第一车辆对应的目标行驶路径进行调整。并且，在对目标行驶路径进行调整时，结合每个第一车辆的剩余任务时长选择不同的行驶路径，如某个第一车辆的剩余任务时长较为充足，则可选择距离当前位置较远的道路避开当前拥堵道路，某个第一车辆的剩余任务时长不够充足，则可选择距离当前位置较近的道路避开当前拥堵道路。
63.步骤f5，若所述差值不小于所述预设差值阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。
64.在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统若确定差值不小于预设差值阈值，则确定位于当前位置的差值不小于预设差值阈值的第一车辆，并不对该第一车辆的目标行驶路径进行调整，并基于目标行驶路径控制该第一车辆进行行驶。
65.步骤g，若所述拥堵程度不大于所述预设拥堵程度阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。
66.在该步骤中，基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统通过人工智能数字孪生daas平台确定拥堵程度不大于预设拥堵程度阈值，则不对目标行驶路径进行调整，并基于目标行驶路径控制第一车辆进行行驶。
67.本实施例的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统基于目标行驶路径控制第一车辆进行行驶，并获取第一车辆在目标行驶路径中的当前位置和当前位置的路况信息；根据当前位置的路况信息和任务信息，确定是否对目标行驶路径进行调整。避免了第一车辆按照目标行驶路径驶入堵塞道路，进而提高车辆行驶效率和安全性。
68.如图4所示，本发明还提供一种基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划装置。本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划装置包括：获取模块101，用于获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一
车辆的行驶路径集合；第一确定模块102，用于根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；第二确定模块103，用于根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。
69.进一步地，所述第一确定模块还用于：获取所述行驶路径集合中的每个行驶路径对应的里程长度；根据预设里程比例和每个行驶路径对应的里程长度，确定行驶区域。
70.进一步地，所述第二确定模块还用于：根据当前行驶信息和当前路况信息，确定所述行驶区域中的堵塞道路；基于堵塞道路和行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。
71.进一步地，所述第二确定模块还用于：根据所述当前行驶信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的行驶速度和行驶路径；根据所述当前路况信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的数量；根据所述第二车辆的数量、类型、行驶速度和行驶路径，确定所述行驶区域中的堵塞道路。
72.进一步地，所述第二确定模块还用于：基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶，并获取所述第一车辆在所述目标行驶路径中的当前位置和所述当前位置的路况信息；根据所述当前位置的路况信息和所述任务信息，确定是否对所述目标行驶路径进行调整。
73.进一步地，所述第二确定模块还用于：根据所述当前位置的路况信息，确定所述当前位置对应的道路的拥堵程度，并将所述拥堵程度与预设拥堵程度阈值进行对比；若所述拥堵程度大于所述预设拥堵程度阈值，则基于所述任务信息确定是否对所述目标行驶路径进行调整；若所述拥堵程度不大于所述预设拥堵程度阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。
74.进一步地，所述第二确定模块还包括调整模块，所述调整模块还用于：根据所述目标行驶路径和所述当前位置，确定剩余行驶路径的里程长度；获取所述剩余行驶路径的路况信息和所述任务信息对应的剩余任务信息，基于所述剩余行驶路径的里程长度、所述剩余行驶路径的路况信息和所述剩余任务信息计算出完成时长；获取所述任务信息对应的剩余任务时长，并计算所述剩余任务时长和所述完成时长的差值，将所述差值与预设差值阈值进行对比；若所述差值小于所述预设差值阈值，则基于预先创建的电子地图对所述目标行驶路径进行调整；
若所述差值不小于所述预设差值阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。
75.本发明还提供一种基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统。
76.基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统包括：存储器、处理器及储存在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆路径规划程序，所述车辆路径规划程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法的步骤。
77.其中，在所述处理器上运行的车辆路径规划程序被执行时所实现的方法可参照本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法各个实施例，此处不再赘述。
78.本发明还提供一种可读存储介质。
79.该可读存储介质上储存有车辆路径规划程序，所述车辆路径规划程序被处理器执行时实现如上所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法的步骤。
80.其中，在所述处理器上运行的车辆路径规划程序被执行时所实现的方法可参照本发明基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法各个实施例，此处不再赘述。
81.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
82.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
83.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品储存在如上所述的一个储存介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
84.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书与附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，其特征在于，所述基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法包括如下步骤：获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一车辆的行驶路径集合；根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。2.如权利要求1所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，其特征在于，所述基于所述行驶路径集合确定行驶区域的步骤包括：获取所述行驶路径集合中的每个行驶路径对应的里程长度；根据预设里程比例和每个行驶路径对应的里程长度，确定行驶区域。3.如权利要求1所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，其特征在于，所述根据就所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径的步骤包括：根据当前行驶信息和当前路况信息，确定所述行驶区域中的堵塞道路；基于堵塞道路和行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。4.如权利要求3中所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，其特征在于，所述根据当前行驶信息和当前路况信息，确定所述行驶区域中的堵塞道路的步骤包括：根据所述当前行驶信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的行驶速度和行驶路径；根据所述当前路况信息，确定所述行驶区域中的每条道路上的所述第二车辆的数量；根据所述第二车辆的数量、类型、行驶速度和行驶路径，确定所述行驶区域中的堵塞道路。5.如权利要求1所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，其特征在于，所述根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径的步骤之后，包括：基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶，并获取所述第一车辆在所述目标行驶路径中的当前位置和所述当前位置的路况信息；根据所述当前位置的路况信息和所述任务信息，确定是否对所述目标行驶路径进行调整。6.如权利要求5所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，其特征在于，所述根据所述当前位置的路况信息和所述任务信息，确定是否对所述目标行驶路径进行调整的步骤包括：根据所述当前位置的路况信息，确定所述当前位置对应的道路的拥堵程度，并将所述拥堵程度与预设拥堵程度阈值进行对比；若所述拥堵程度大于所述预设拥堵程度阈值，则基于所述任务信息确定是否对所述目标行驶路径进行调整；若所述拥堵程度不大于所述预设拥堵程度阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。
7.如权利要求6所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法，其特征在于，所述基于所述任务信息确定是否对所述目标行驶路径进行调整的步骤包括：根据所述目标行驶路径和所述当前位置，确定剩余行驶路径的里程长度；获取所述剩余行驶路径的路况信息和所述任务信息对应的剩余任务信息，基于所述剩余行驶路径的里程长度、所述剩余行驶路径的路况信息和所述剩余任务信息计算出完成时长；获取所述任务信息对应的剩余任务时长，并计算所述剩余任务时长和所述完成时长的差值，将所述差值与预设差值阈值进行对比；若所述差值小于所述预设差值阈值，则基于预先创建的电子地图对所述目标行驶路径进行调整；若所述差值不小于所述预设差值阈值，则不对所述目标行驶路径进行调整，并基于所述目标行驶路径控制所述第一车辆进行行驶。8.基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划装置，其特征在于，所述基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划装置包括：获取模块，用于获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一车辆的行驶路径集合；第一确定模块，用于根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；第二确定模块，用于根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径。9.基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统，其特征在于，所述基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划系统包括：存储器、处理器及储存在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆路径规划程序，所述车辆路径规划程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法的步骤。10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上储存有车辆路径规划程序，所述车辆路径规划程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于数字孪生daas平台的自动驾驶路径规划方法的步骤。

技术总结
本发明公开了基于数字孪生DaaS平台的自动驾驶路径规划方法及系统，该方法包括：获取第一车辆的任务信息，并根据所述任务信息确定所述第一车辆的行驶路径集合；根据所述行驶路径集合确定行驶区域，并获取所述行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和所述行驶区域中的当前路况信息；根据所述当前行驶信息、所述当前路况信息和所述行驶路径集合，确定所述第一车辆的目标行驶路径；本发明基于行驶区域中的第二车辆的当前行驶信息和行驶区域中的当前路况信息和行驶路径集合，确定第一车辆的目标行驶路径，使得可以结合其他车辆的信息确定当前车辆静态和动态的行驶路径集合，降低造成交通堵塞的可能性，进而提高车辆的行驶效率和安全性。全性。全性。


技术研发人员：刘天琼
受保护的技术使用者：深圳市爱云信息科技有限公司
技术研发日：2023.03.21
技术公布日：2023/6/27