一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法与流程

1.本发明涉及智能控制系统技术领域，特别涉及一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法。

背景技术：

2.游览车是人们在景区内部经常可以见到的交通设备，传统的游览车只能实现起始到终点的摆渡功能，游览过程相对单调乏味，缺乏新意，很难激发消费者的消费欲望，因此，如何构建主题公园、景区的自动驾驶车模块化智能系统是目前首要解决的技术问题。

技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为实现上述目的，本发明一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法，基于三维空间定位技术、数据分析技术以及物联网技术，建立集调度系统，采用大数据分析，根据景区游客分布密度，道路交通情况，对车辆的工作区域做出调度决策，游客在景区任意地点通过手机终端定位当前位置，空闲自动驾驶车位置，通过手机功能实现最近乘车点导航，最近驾驶车辆调度，游客同时可根据自身喜好定制游览路线，实现个性定制化，具体包括：s1: 用户发送乘车需求后，通过移动网络向平台传递信息，通过gps对乘客以及无人车进行定位；s2：通过智能数据分析和最优路径规划，实现无人车、游客、道路三者信息联动；s4: 无人车自动行驶至乘车点，行车过程中通过slam自主导航技术以及人脸识别技术，自动避障、紧急避险；s5：根据物联网平台对人密度分析，人流动速度的分析，当前景区道路信息的分析，向乘客推荐最优游览线路；s6：乘客游览路径自动规划，景区游览路线个性化定制，乘客可根据自身喜好定制游览路线，当步行游览时可对车辆进行设置是否进行车辆跟随；s7：乘客虚拟现实体验过程，在经过不同的景点进行vr内容实时更换，根据实时定位，游客可开启景点讲解功能，同时根据需要可选择是否使用智能语音；s8：增加低电量工作报警模块，在无人车电量低于预警状态时，关闭空闲模式，并自主导航至最近充电桩进行充电蓄能，保障驾驶安全。
5.进一步地，s4：通过构建项目场景地图，之后车辆运行时激光雷达扫描周围环境，根据雷达反馈的点云数据重构当前环境轮廓并与场景地图进行比对匹配，通过最优匹配等算法实时结算车辆位置信息；在车辆搭载服务器、长短距离双侧3d激光雷达、前部毫米波雷达、具有空间定位、环境扫描、车道识别、行人检测等功能，满足运营时段有效安全避障绕行等环境，实现对车
辆行驶过程中的避障功能，当车辆行驶时，车辆前方突然出现行人，车辆会通过摄像头采集到行人信息，并将信号传递到车载服务器系统，通过车载服务器输出控制信号，控制车辆实现自动减速刹车。
6.进一步地，s6：基于slam自主导航技术、无人驾驶技术、人工智能和控制策略、传感器技术、激光测距、激光雷达定位技术、运动仿真设计技术，实现景区车辆自动驾驶，车辆跟随。
7.进一步地，s7：将vr技术与景区介绍相结合，实现游客的虚拟沉浸式体验，体验效果更佳，趣味性更浓，将虚拟现实技术与多媒体技术相融合，采用虚拟现实技术实现了沉浸式虚拟体验、多感官自然交互、多维度信息感知，并采用多媒体技术实现多声道混音，扩声模拟，画面实时失真校正，提升休闲娱乐体验，智能语音、景点讲解。
8.本发明的技术效果和优点：在实现传统摆渡车功能的同时，实现自动驾驶车与游客的互联互动，包括游客可以通过物联网清晰的知道最近无人车的距离以及上车地点；实现乘车过程的休闲娱乐，通过vr实现在不同的景点体验，实现科技赋能；游客可以根据自身喜好进行游览路径的规划，个性化定制功能，提升客户体验，增加旅游景点收益。
附图说明
9.附图1为本发明整体方法流程演示图；附图2为本发明无人车避让停车流程示意框图；附图3为本发明途径路线规划演示图。
具体实施方式
10.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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。
11.本发明提供了如图1-3所示的一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法，具体包括：s1: 用户发送乘车需求后，通过移动网络向平台传递信息，通过gps对乘客以及无人车进行定位；s2：通过智能数据分析和最优路径规划，实现无人车、游客、道路三者信息联动；s4: 无人车自动行驶至乘车点，行车过程中通过slam自主导航技术以及人脸识别技术，自动避障、紧急避险；s5：根据物联网平台对人密度分析，人流动速度的分析，当前景区道路信息的分析，向乘客推荐最优游览线路；s6：乘客游览路径自动规划，景区游览路线个性化定制，乘客可根据自身喜好定制游览路线，当步行游览时可对车辆进行设置是否进行车辆跟随；s7：乘客虚拟现实体验过程，在经过不同的景点进行vr内容实时更换，根据实时定位，游客可开启景点讲解功能，同时根据需要可选择是否使用智能语音；s8：增加低电量工作报警模块，在无人车电量低于预警状态时，关闭空闲模式，并
自主导航至最近充电桩进行充电蓄能，保障驾驶安全。
12.进一步地，s4：通过构建项目场景地图，之后车辆运行时激光雷达扫描周围环境，根据雷达反馈的点云数据重构当前环境轮廓并与场景地图进行比对匹配，通过最优匹配等算法实时结算车辆位置信息；在车辆搭载服务器、长短距离双侧3d激光雷达、前部毫米波雷达、具有空间定位、环境扫描、车道识别、行人检测功能，满足运营时段有效安全避障绕行等环境，实现对车辆行驶过程中的避障功能，当车辆行驶时，车辆前方突然出现行人，车辆会通过摄像头采集到行人信息，并将信号传递到车载服务器系统，通过车载服务器输出控制信号，控制车辆实现自动减速刹车。
13.进一步地，s6：基于slam自主导航技术、无人驾驶技术、人工智能和控制策略、传感器技术、激光测距、激光雷达定位技术、运动仿真设计技术，实现景区车辆自动驾驶，车辆跟随。
14.进一步地，s7：将vr技术与景区介绍相结合，实现游客的虚拟沉浸式体验，体验效果更佳，趣味性更浓，将虚拟现实技术与多媒体技术相融合，采用虚拟现实技术实现了沉浸式虚拟体验、多感官自然交互、多维度信息感知，并采用多媒体技术实现多声道混音，扩声模拟，画面实时失真校正，提升休闲娱乐体验，智能语音、景点讲解。
15.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：s1: 用户发送乘车需求后，通过移动网络向平台传递信息，通过gps对乘客以及无人车进行定位；s2：通过智能数据分析和最优路径规划，实现无人车、游客、道路三者信息联动；s4: 无人车自动行驶至乘车点，行车过程中通过slam自主导航技术以及人脸识别技术，自动避障、紧急避险；s5：根据物联网平台对人密度分析，人流动速度的分析，当前景区道路信息的分析，向乘客推荐最优游览线路；s6：乘客游览路径自动规划，景区游览路线个性化定制，乘客可根据自身喜好定制游览路线，当步行游览时可对车辆进行设置是否进行车辆跟随；s7：乘客虚拟现实体验过程，在经过不同的景点进行vr内容实时更换，根据实时定位，游客可开启景点讲解功能，同时根据需要可选择是否使用智能语音；s8：增加低电量工作报警模块，在无人车电量低于预警状态时，关闭空闲模式，并自主导航至最近充电桩进行充电蓄能，保障驾驶安全。2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法，其特征在于，s4：通过构建项目场景地图，之后车辆运行时激光雷达扫描周围环境，根据雷达反馈的点云数据重构当前环境轮廓并与场景地图进行比对匹配，通过最优匹配等算法实时结算车辆位置信息。3.根据权利要求2所述的一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法，其特征在于，所述车辆搭载服务器、长短距离双侧3d激光雷达、前部毫米波雷达、具有空间定位、环境扫描、车道识别、行人检测功能，满足运营时段有效安全避障绕行等环境，实现对车辆行驶过程中的避障功能，当车辆行驶时，车辆前方突然出现行人，车辆会通过摄像头采集到行人信息，并将信号传递到车载服务器系统，通过车载服务器输出控制信号，控制车辆实现自动减速刹车。4.根据权利要求1所述的一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法，其特征在于，s6：基于slam自主导航技术、无人驾驶技术、人工智能和控制策略、传感器技术、激光测距、激光雷达定位技术、运动仿真设计技术，实现景区车辆自动驾驶，车辆跟随。5.根据权利要求1所述的一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法，其特征在于，s7：将vr技术与景区介绍相结合，将虚拟现实技术与多媒体技术相融合，并采用多媒体技术实现多声道混音、扩声模拟、画面实时失真校正。

技术总结

本发明公开了一种无人驾驶游览车模块化智能系统的控制方法，用户发送乘车需求后，通过移动网络向平台传递信息，通过GPS对乘客以及无人车进行定位；通过智能数据分析和最优路径规划，实现无人车、游客、道路三者信息联动；无人车自动行驶至乘车点，行车过程中通过SLAM自主导航技术以及人脸识别技术，自动避障、紧急避险；增加低电量工作报警模块，在无人车电量低于预警状态时，关闭空闲模式，并自主导航至最近充电桩进行充电蓄能，保障驾驶安全。其有益效果：通过VR实现在不同的景点体验，实现科技赋能；游客可以根据自身喜好进行游览路径的规划，个性化定制功能，提升客户体验，增加旅游景点收益。游景点收益。游景点收益。