翁 忻,杨星宇,李春怡,谢 倩
(江苏大学汽车与交通工程学院,江苏 镇江 212013)
近年来人工智能快速发展,备受世人瞩目的无人驾驶车辆即将成为交通出行的主流工具之一,它以计算机、现代车辆产业技术为基础,以数字化、智能化为依托实现自动化驾驶,为新时代汽车领域发展带来新的机遇,也成为未来车辆全新形态代表。无人驾驶车辆的出现在一定程度上会逐渐取代汽车的私有性,这可以有效减少资源浪费、改善环境恶化以及噪音过大的困扰[1]。并达到降低城市拥堵和改变城市交通运转模式的目的。
我国的智能汽车发展,虽然起步较晚但却能迎头赶上,得益于政府的大力支持。2015年5月,在《中国制造2025》中制定物联网汽车发展路线[2];2016年4月,在《装备制造业标准化和质量提升规划》中明确提出开展智能网联汽车标准化工作[3];2017年4月,在《汽车产业中长期发展规划》中,中国政府指出要加大技术研发,协调制定相关法律法规,推动宽带网络基础设施建设和多产业共建智能网联汽车[4];2018年1月,在《智能汽车创新发展战略征求意见稿》中,指出到2020年,中国标准智能汽车的技术创新生态路网设施法规标准产品监管和信息安全体系框架基本完成[5];2020年4月,在《2020智能网联汽车标准化工作要点》中,中国政府针对驾驶辅助系统、无人驾驶、信息安全、功能安全、汽车网联功能与应用领域等特点,有计划有重点部署标准研究与制定工作[6];2021年8月,在《汽车驾驶自动化分级》(推荐性国家标准)中,中国政府明确无人驾驶分级的国家标准,为后续无人驾驶相关法律法规提供了可参考目标和理论支撑[7]。
汽车产业的如此巨大的变革必然带来许多新的课题,比如无人驾驶汽车的停车场最优布局问题。无人驾驶汽车的机动性较高,往往在放下一位乘客后就会用来运送另一位乘客。当没有乘客需求时会产生一些空闲时间,如果无人驾驶汽车在道路上停留或者巡航,那么势必会造成道路的堵塞,甚至引发交通事故。因此需要有适合无人驾驶汽车的停车场,以方便乘客需要用车时可以尽快乘车。当前无人驾驶车辆停车场研究主要存在以下不足:(1)国内外学者主要集中在无人驾驶技术的研究,而对无人驾驶车辆配套的相关静态交通设施研究较少;(2)已有文献从停车位搜索延误、停车排队时间、停车场利润等角度对普通停车场优化布局做了大量研究,但受人工停车的局限性缺乏考虑停车场的最大密度问题;(3)停车布局优化通常采用数学规划理论建模,而基于图论和“华容道”路径行驶特征的停车场布局分析可以更好地刻画停车场最优停车分布。
因此方案根据车辆最小横向净距和停车加减速距离特征分别设计了最大密度和最优移动的无人驾驶车辆停车场,以提高停车场使用效率,并借助C#面向对象功能,对无人驾驶车辆停车场进行设计,从而优化静态交通系统。研究思路如图1所示。
图1 停车系统设计思路图
1.1 无人驾驶车辆停车特性研究
为了能够使此停车场密度足够大并且建造成本足够低,任意输入m×n(m代表行的格子数,n代表列的格子数,为了便于研究,文中每个车位占用两个格子)规格的停车场后,运用“华容道”路径行驶特征和图论给出最大密度和最优移动的停车场容量设计。对于特殊形状的停车场,均可以被分为若干个m×n规模停车场的组合。
根据车辆停车最小横向净距和停车加减速距离特征(如公式1),车辆在移动过程中无法做到平移,同时在转弯时需要足够的转弯半径。设计了如下三种汽车移动的基本情况(所有复杂的移动均建立在这三种基本情况上),并应用在后续计算过程中。
(1)
(2)
式中:h为最小横净距,m;Rs为曲线内侧行驶轨迹的半径,m;Wd为行车轨迹至路面边缘宽度,m;θ为视距线所对的圆心角,(°);s为停车加减速距离,m;v1为停车初速度,m/s;v2为停车末速度,m/s;tA为停车启动时间,s;tB为停车稳定时间,s;vs为停车平均加速度,m/s2。
图2(a)为最基本的移动情况,仅需要一个空格即可完成汽车前后移动;图2(b)为汽车转弯移动,因为汽车转弯需要转弯半径,所以需要更多的空间,经过计算需要四个空格才能完成移动;图2(c)为汽车的错位平移移动,根据公式(2),同样需要四个空格才能完成该种运动。
图2 车辆停车行驶空间需求分析
1.2 基于最大密度的停车场容量设计
对于最大密度式停车场容量设计,汽车驶出被限制,只能按顺序先进后出、后进先出。该停车场适用于停车场中均为公共使用的无人驾驶车辆,车辆属于企业管理部门。
对于最大密度式停车场容量设计,即一定规格的停车场最多能停多少车。让每一辆车从出入口驶入后即停在不影响下一辆车驶入的地方,既定规模停车场大部分空间可以被停满车而不用考虑下一辆汽车的驶入问题。针对m×n不同规模的停车场(m、n奇偶与大小不同),停车场在大部分区域布满停车位后,剩余空间均为这五种典型场景。
图片左下角为停车场出入口,考虑到汽车的移动情况,所以总会存在停车场仍有空间但汽车无法驶入的情况。图3(a)对应停车场规模:m、n均为奇数且m,n≥5;图3(b)对应停车场规模:m、n均为奇数且m、n中任意一个等于3;图3(c)对应停车场规模:m为偶数,n为奇数且m≥4,n>2;图3(d)对应停车场规模:m为奇数,n为偶数且m>4,n≥2;图3(e)对应停车场规模:m、n均为偶数且m≥4,n≥2。
图3 典型场景下最大密度式停车(先进后出)容量设计
进而推导出停车场规模较大情况下的最大密度式停车场容量公式为
(3)
其停车场最大停车密度分别为:(m×n-1)/(m×n)、(m×n-2)/(m×n)。
1.3 基于最优移动的停车场容量设计
最优移动式停车场容量设计的目的是:在停车场里所有车都不离开停车场的情况下,仅利用停车场剩余空间移动其他无人驾驶车辆,从而实现停车场内任意一辆车均可以驶出。该方案对无人驾驶车辆私有和公有均适用。同时,无人驾驶车辆在停车场里的运动必须严格遵从1.1节所述的移动情况。运用数学思维中的“华容道”路径行驶和图论分析最优移动式无人驾驶车辆停车,同样针对m×n不同规模的停车场,停车场在大部分区域布满停车位后,剩余空间均为这四种典型场景。
为了让任意汽车均可以驶出停车场,所以与最大密度式停车场相比,最优移动式停车场的无法停车空间要求更高。图4(a)对应停车场规模:m、n均为奇数且m,n≥3;图4(b)对应停车场规模:m为偶数,n为奇数且m≥4,n>2;图4(c)对应停车场规模:m为奇数,n为偶数且m>4,n≥2;图4(d)对应停车场规模:m、n均为偶数且m≥4,n≥2。
图4 典型场景下最优移动式(任意车辆进出)停车场容量设计
进一步可以推导出停车场规模较大情况下的最优移动式停车场容量公式为
其他
(4)
其停车场最大停车密度分别为:(m×n-5)/(m×n)、(m×n-6)/(m×n)。
2.1 停车场容量及驶出路径案例分析
以7×7大小的停车场为例,根据式(4),最优移动式停车场容量为:(m×n-5)/2=(7×7-5)/2=22辆(即图5中左上角第一幅),最大容量分析过程如下。
图5 最优移动式停车场容量设计与车辆(暗色车)驶出方法
步骤1:考虑最优移动式停车,首先在完全不影响下一辆车驶入并且不影响汽车最大停车数量的空间停满车,如图5第一幅右边两排停车所示(其中停在离出入口最远的暗色小车下文统称“暗色车”)。
步骤2:剩下的空间里留有一个符合3×3规格停车场的典型形式(图5第一幅图左下角正方形色块区域),在剩下的空间考虑汽车的移动情况,并停满车,如图5第一幅左上角6辆竖直停放车辆所示。
步骤3:将典型形式3×3规格停车场(图4a)填入剩余空间,如图5第一幅左下角正方形色块区域所示。
通过利用图5第一幅左下角正方形色块区域中剩余的三个车位空间,移动其他无人驾驶车辆,可实现停车场内任意一辆车驶离,该方案具体车辆进出方式(暗色车驶离)见图5所示。其中图5中的第五幅至第六幅车位变换过程如图6所示。
图6 第五幅至第六幅车位(图5中)变换过程
根据公式(3),最大密度式停车场容量为:(m×n-1)/2=(7×7-1)/2=24辆,该停车场车辆布局方法和步骤和上述分析类似,其左下角布局为典型形式3×3(图3b)。
2.2 基于C#的无人驾驶车辆最优布局下的停车场设计系统
面对不同规格的停车场建造,需要考虑不同的典型情况然后加以计算,过程比较繁琐,于是本项目考虑运用编程简化问题。利用C#面向对象功能编程得到一个可用于快速计算两种情况下的最大停车数量与密度的计算系统。
该系统页面简洁,使用方便。使用时,首先需要注册得到一个账号,登陆完成即可进入系统界面,如图7(a)所示。该系统拥有最大密度式停车场容量、最优移动式停车场容量、多出入口、特殊情况、预计耗时分析等功能,如图7(b)所示。对最大密度式和最优移动式停车场仅需输入停车场m、n的数值即可得到两种情况对应的最大停车数量与密度,如图7(c)所示。同时该系统配有停车典型情况进出方式的视频,如图7(d)所示。
图7 无人驾驶车辆最优布局下的停车场设计系统
最大密度式和最优移动式无人驾驶停车场停车可有效利用现有静态交通系统设施资源,图8分析了所设计停车场与传统停车场的停车密度,可以发现随着停车场规模增加,本项目设计停车场停车密度可达到80%以上,而传统停车场停车密度仅为40%左右。
图8 共场所 不同方案下的停车场停车密度分析
“华容道”方案的特色是综合运用图论和计算机应用技术设计无人驾驶车辆最优布局下的停车场,提高未来无人驾驶车辆停车场使用效率。创新点主要体现在以下两个方面:
(1)在理论上,运用“华容道”路径行驶方法和图论优化技术,提出了最大密度式和最优移动式无人驾驶车辆停车场容量设计理论,有效提高停车场停车密度。其中最大密度式停车场车辆先进后出,主要用于无人驾驶车辆为公共使用的情况,而最优移动式停车场中任意一辆车辆均可以驶出,对于无人驾驶车辆为私人拥有和公共使用均适用。
(2)在应用上,运用C#开发无人驾驶车辆最优布局下的停车场设计系统,该系统可以集成在已有停车导航、共享停车预约等相关系统中。设计系统拥有最大密度式停车场容量、最优移动式停车场容量、多出入口、特殊情况、预计耗时分析等功能,能够对无人驾驶停车场进行停车布局优化,未来可与停车场管理电脑、数据管理系统、移动停车收费终端共同组成云平台。
该停车系统无需驾驶员手动停车,通过中央集成控制器,车辆可以自动完成停车、驶离、缴费等动作,能够提高停车场的利用率以及人们的出行效率,减少因寻找停车位带来的交通堵塞,节约能源,也在一定程度上缓解了城市的停车压力。
“华容道”方案设计的最大密度式和最优移动式无人驾驶停车场可应用在如今科技大力发展的无人驾驶汽车领域,可满足未来土地资源集约情况下的停车需要。其中最大密度式停车场可以保障公共使用的无人驾驶车辆最大密度停放,最优移动式停车场可以使私人使用的无人驾驶车辆最大容量地停放。所开发的系统简单易使用,可以方便集成在已有停车系统中。研究能够为当前智慧交通领域提供新的规划思路和优化方法。未来将结合经济性和时间效益,针对停车场内存在建筑承重柱、充电桩等障碍物以及有人驾驶车辆与无人驾驶车辆混合式停车场的情况进行深入研究。
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