CN104392625B - 一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统及方法，其结合了电子地图、激光雷达、GPS定位、陀螺仪来获取车辆和道路的实时信息，通过电子地图提供的行驶路线获取了初始的道路信息，在车辆行驶中激光雷达和GPS获取实时道路状态和车辆状态，最后通过陀螺仪结合电子地图、激光雷达、GPS的数据进行校正后取得最后的自动驾驶策略。本发明方法复杂度低，雷达策略和GPS策略可并行处理，实时性高；结合多种传感器，并利用不同传感器的数据进行互相校正和检验，使得算法可靠性高；只需获得电子地图提供的少量道路信息，无需进行实地采集，可适用于复杂环境。

Description

一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统及方法

技术领域

本发明属于车辆自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统及方法。

背景技术

随着社会的发展和人们生活水平的提高，家用汽车数量正呈现井喷式的增长，据统计2013年中国汽车数量已达到1.8亿，大量的城市存在严重的交通拥堵，严重影响经济和社会的发展。

目前交通调度主要依赖交通信号，驾驶由驾驶员完成。在拥堵路段每个交通车辆都是一个独立的单元，车辆间协调主要靠驾驶员的经验来实现，一旦驾驶员存在经验不足、不遵守交通信号等情况，极易造成交通肇事，对本来已经拥堵不堪的交通无疑是雪上加霜。

自动驾驶技术(即无人驾驶)是指依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让计算机在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。随着传感器技术的不断发展，自动驾驶技术的应用成本逐渐降低，自动驾驶技术取得了长足的发展。当前自动驾驶的方法主要可分为以下三类：

(1)在道路上添加标识物，如磁钉。通过车辆对标识物位置的感知，来确定车辆的位置，再结合其他传感器的数据控制车辆的行驶。

(2)预先获取道路信息，如利用街景地图。车辆在自动驾驶时，不断比对当前道路环境与预先获取到的道路环境，来实时校正车辆位置。

(3)完全自主行驶，无需预先获取道路信息，完全通过车辆自身对当前环境的感知进行实时位置校正。

上述汽车自动驾驶技术中，由于道路地图是预存于车辆内，其数据的更新依赖于驾驶员的人工操作，更新频率不能够保证，并且，即使驾驶员能够做到及时更新，也可能由于现有资源里没有关于道路的最新信息而使得最终得到的资料不能够反应当下的道路情况，最终造成行车路线不合理，导航准确率不高，给行车带来不便。

发明内容

针对现有技术所存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统及方法，无需预先采集道路数据，能更好的适应突发情况较多的道路，具有较高的实时性和可靠性。

一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统，包括：通信单元、信息传感单元和车辆控制单元；其中：

所述的信息传感单元用于实时获取当前车辆的GPS坐标、当前道路宽度、周围障碍物位置以及当前车辆的行驶方向；

所述的车辆控制单元利用通信单元获取运营商提供的电子地图以确定车辆的导航行驶路线，从而得到路线中各路口的位置信息以及各条道路的道路方向，进而根据当前车辆的GPS坐标确定当前所在道路及其道路方向；进一步，车辆控制单元根据当前车辆的行驶方向以校正当前所在的道路方向，进而利用校正后的道路方向去校准车辆的行驶方向。

所述的车辆控制单元根据当前道路宽度以及周围障碍物位置，判断出可行区域，进而作出避障应对。

所述的信息传感单元包括：

激光雷达装置，用于实时获取当前道路宽度以及周围障碍物位置；

GPS模块，用于实时获取当前车辆的GPS坐标；

陀螺仪，用于实时获取当前车辆的行驶方向。

所述的车辆控制单元以采样间隔Δt利用信息传感单元从当前开始获取n组车辆的行驶方向β₁,β₂…β_n，n为大于1的自然数；若满足以下关系式则认为当前车辆的行驶方向与所在的道路方向平行，并将当前所在的道路方向α校正为

$s_{\mathrm{\&beta;}}^2<s_{\mathrm{thres}}$ 且 $\begin{array}{cc}|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}}-\mathrm{\&alpha;}|<{\mathrm{\&Delta;}}_{\mathrm{thres}}& s_{\mathrm{\&beta;}}^2=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{({\mathrm{\&beta;}}_i-\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}})}^2}{n-1}\end{array}$

其中：为β₁,β₂…β_n的平均值，s_thres和Δ_thres均为预设的经验值。

得到校正后的道路方向α_real后，所述的车辆控制单元以采样间隔Δt利用信息传感单元从当前开始获取n组车辆的行驶方向β₁,β₂…β_n，n为大于1的自然数；若满足以下关系式则认为当前车辆的行驶方向与所在的道路方向偏差较大，并将当前车辆的行驶方向校正为α_real；

$|{\mathrm{\&alpha;}}_{\mathrm{real}}-\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}}|\&GreaterEqual;{\mathrm{\&Delta;}}_{\mathrm{thres}}$

其中：为β₁,β₂…β_n的平均值，Δ_thres为预设的经验值。

一种基于多种传感器的车辆自动驾驶方法，包括如下步骤：

(1)通过采集实时获取当前车辆的GPS坐标、当前道路宽度、周围障碍物位置以及当前车辆的行驶方向；

(2)获取运营商提供的电子地图以确定车辆的导航行驶路线，从而得到路线中各路口的位置信息以及各条道路的道路方向，进而根据当前车辆的GPS坐标确定当前所在道路及其道路方向；

(3)根据当前车辆的行驶方向以校正当前所在的道路方向，进而利用校正后的道路方向去校准车辆的行驶方向；同时，根据当前道路宽度以及周围障碍物位置，判断出可行区域，进而作出避障应对。

所述的道路方向以及行驶方向均表示为与磁北极方向线的夹角。

所述的步骤(3)中校正当前所在道路方向的具体实现如下：以采样间隔Δt利用信息传感单元从当前开始获取n组车辆的行驶方向β₁,β₂…β_n，n为大于1的自然数；若满足以下关系式则认为当前车辆的行驶方向与所在的道路方向平行，并将当前所在的道路方向α校正为

$s_{\mathrm{\&beta;}}^2<s_{\mathrm{thres}}$ 且 $\begin{array}{cc}|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}}-\mathrm{\&alpha;}|<{\mathrm{\&Delta;}}_{\mathrm{thres}}& s_{\mathrm{\&beta;}}^2=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{({\mathrm{\&beta;}}_i-\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}})}^2}{n-1}\end{array}$

其中：为β₁,β₂…β_n的平均值，s_thres和Δ_thres均为预设的经验值。

所述的步骤(3)中校准车辆行驶方向的具体实现如下：得到校正后的道路方向α_real后，所述的车辆控制单元以采样间隔Δt利用信息传感单元从当前开始获取n组车辆的行驶方向β₁,β₂…β_n，n为大于1的自然数；若满足以下关系式则认为当前车辆的行驶方向与所在的道路方向偏差较大，并将当前车辆的行驶方向校正为α_real；

$|{\mathrm{\&alpha;}}_{\mathrm{real}}-\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}}|\&GreaterEqual;{\mathrm{\&Delta;}}_{\mathrm{thres}}$

其中：为β₁,β₂…β_n的平均值，Δ_thres为预设的经验值。

本发明结合了电子地图、激光雷达、GPS定位、陀螺仪来获取车辆和道路的实时信息，通过电子地图提供的行驶路线获取了初始的道路信息，在车辆行驶中激光雷达和GPS获取实时道路状态和车辆状态，最后通过陀螺仪结合电子地图、激光雷达、GPS的数据进行校正后取得最后的自动驾驶策略。

故本发明相对现有技术具有以下有益技术效果：

(1)具有高实时性；本发明方法复杂度低，雷达策略和GPS策略可并行处理，所以实时性高。

(2)具有高可靠性；本发明方法结合多种传感器，并利用不同传感器的数据进行互相校正和检验，使得算法可靠性高。

(3)无需预先采集道路信息；本发明方法只需获得电子地图提供的少量道路信息，无需进行实地采集。

(4)可适用于复杂环境；本发明方法由于无需预先采集道路数据，能更好的适应突发情况较多的道路。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图。

具体实施方式

为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。

图1为本实施方式的算法流程图，现对该流程进行详细举例说明：

(1)获取车辆行驶路线；通过电子地图获取车辆行驶路线，并且得到行驶路线路口位置和每段道路的道路方向。

(2)雷达策略；通过激光雷达获取道路状态和障碍物状态。

2.1获取道路宽度阈值；通过激光雷达获取的道路信息，提取出当前道路宽度，再结合历史道路宽度数据得到道路宽度阈值，道路宽度阈值的作用在于确定出车辆应该靠近右侧道路边缘的最大距离和最小距离，保证车辆与道路边缘保持在正常距离范围内。

2.2判断可行区域；通过激光雷达获取的障碍物位置信息，再结合步骤2.1得到的道路信息，判断出最佳可行道路区域。

2.3做出避障策略；如果在步骤2.2中判断出障碍物位置或者出现突发障碍物，需要在这一步进行避障操作。

(3)GPS策略；通过GPS获取车辆位置信息。

3.1获取车辆GPS坐标。

3.2获得所处道路；根据步骤3.1获取的车辆GPS坐标，结合电子地图得到的道路信息和历史行驶信息，确定当前车辆所处的道路。

3.3根据步骤3.2获取到的道路信息，获取到该道路在电子地图上的道路方向。

(4)陀螺仪策略；获取当前车辆方向，校正雷达和GPS数据，得到最终行驶方案。

4.1获得车辆当前行驶方向。

4.2校准道路方向；通过步骤4.1获取到的车辆方向，可根据当前车辆行驶方向和历史行驶方向对步骤3.3中得到的道路方向进行校正，校正后将得到准确道路方向。具体过程如下：

首先，通过步骤3.3获得了在电子地图中当前的道路信息，以下所述方向均表示与磁北极的方向线夹角，设该夹角为θ，则满足θ＝min(θ,360-θ)。于是有当前地图中的道路方向为α，当前真实道路方向为α_real，通过步骤4.1获得的当前车辆行驶方向为β。

然后，对当前车辆行驶方向进行采样，设采样时间间隔为Δt，则采样一段时间后可以得到n个数据，分别为β₁,β₂…β_n。若对于β的方差满足以及其中表示β₁,β₂…β_n的平均值，s_thres和Δ_thres表示实验所得的经验数据。此时认为车辆行驶方向与道路方向平行，则校准当前的真实道路方向，使得

4.3校准车辆方向。根据比较步骤4.1中的当前车辆行驶方向和步骤4.2中校准后的道路方向，通过控制车辆转向对当前车辆行驶方向进行校准，保证当前车辆行驶方向和校准后的道路方向不会偏离过大。具体过程如下：

获得了当前的真实道路方向α_real后，利用该值校准当前车辆行驶方向。对当前车辆行驶方向进行采样，设采样时间间隔为Δt，则采样一段时间后可以得到n个数据，分别为β₁,β₂…β_n，设表示β₁,β₂…β_n的平均值，若则认为当前车辆方向与道路方向偏差较大，需要对当前车辆方向进行校正；此时需要输出车辆的方向为α_real。

本实施方式结合了电子地图、激光雷达、GPS定位、陀螺仪来获取车辆和道路的实时信息。通过电子地图提供的行驶路线获取了初始的道路信息，在车辆行驶中激光雷达和GPS获取实时道路状态和车辆状态，最后通过陀螺仪结合电子地图、激光雷达、GPS的数据进行校正后取得最后的自动驾驶策略。

由此可见，本发明方法依据及优势如下：

基于电子地图；电子地图的应用已经十分普及且已经达到了一定精度，利用市面上普遍的电子地图即可满足要求，获取车辆行驶路线以及路线状态。

基于激光雷达；激光雷达提供了高精度的路面状态信息，可获取高精度的道路宽度和障碍物位置。

基于GPS；GPS提供了较高精度的车辆位置信息。

基于陀螺仪；使用多自由度的陀螺仪可以实时获取车辆姿态。

低算法复杂度；通过以上策略，算法复杂度非常低。

实时性高；由于算法复杂度低，算法流程的主要部分可并行处理，所以实时性非常强。

可靠性高；本发明方法结合多种传感器，并利用不同传感器的数据进行互相校正和检验，使得算法可靠性高。

无需预先采集道路信息；只需获得电子地图提供的少量道路信息，无需进行实地采集。

无需摄像头辅助；图像处理将大大增加算法复杂度、影响实时性，本发明方法无需摄像头进行全程帮助，摄像头只需用于交通标志的识别，属于附加性操作，不会对本算法总体流程造成影响。

适用于复杂环境；由于无需预先获取道路信息，更适用于多突发状况的复杂环境。

上述的对实施例的描述是为便于本技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对上述实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于上述实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，对于本发明做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统，包括：通信单元、信息传感单元和车辆控制单元；其特征在于：

所述的信息传感单元用于实时获取当前车辆的GPS坐标、当前道路宽度、周围障碍物位置以及当前车辆的行驶方向；

所述的车辆控制单元利用通信单元获取运营商提供的电子地图以确定车辆的导航行驶路线，从而得到路线中各路口的位置信息以及各条道路的道路方向，进而根据当前车辆的GPS坐标确定当前所在道路及其道路方向；进一步，车辆控制单元根据当前车辆的行驶方向以校正当前所在的道路方向，具体实现如下：

所述的车辆控制单元以采样间隔Δt利用信息传感单元从当前开始获取n组车辆的行驶方向β₁,β₂…β_n，n为大于1的自然数；若满足以下关系式则认为当前车辆的行驶方向与所在的道路方向平行，并将当前所在的道路方向α校正为

$s_{\mathrm{\&beta;}}^2<s_{thres}$ 且 $\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}}-\mathrm{\&alpha;}\right|<{\mathrm{\&Delta;}}_{thres}$ $s_{\mathrm{\&beta;}}^2=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{({\mathrm{\&beta;}}_i-\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}})}^2}{n-1}$

其中：为β₁,β₂…β_n的平均值，s_thres和Δ_thres均为预设的经验值；

进而利用校正后的道路方向去校准车辆的行驶方向，具体实现如下：

得到校正后的道路方向α_real后，所述的车辆控制单元以采样间隔Δt利用信息传感单元从当前开始获取n组车辆的行驶方向β₁,β₂…β_n；若满足以下关系式则认为当前车辆的行驶方向与所在的道路方向偏差较大，并将当前车辆的行驶方向校正为α_real；

$\left|{\mathrm{\&alpha;}}_{real}-\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}}\right|\&GreaterEqual;{\mathrm{\&Delta;}}_{thres}.$

2.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶系统，其特征在于：所述的车辆控制单元根据当前道路宽度以及周围障碍物位置，判断出可行区域，进而作出避障应对。

3.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶系统，其特征在于：所述的信息传感单元包括：

激光雷达装置，用于实时获取当前道路宽度以及周围障碍物位置；

GPS模块，用于实时获取当前车辆的GPS坐标；

陀螺仪，用于实时获取当前车辆的行驶方向。

4.一种基于多种传感器的车辆自动驾驶方法，包括如下步骤：

(1)通过采集实时获取当前车辆的GPS坐标、当前道路宽度、周围障碍物位置以及当前车辆的行驶方向；

(2)获取运营商提供的电子地图以确定车辆的导航行驶路线，从而得到路线中各路口的位置信息以及各条道路的道路方向，进而根据当前车辆的GPS坐标确定当前所在道路及其道路方向；

(3)根据当前车辆的行驶方向以校正当前所在的道路方向，具体实现如下：

以采样间隔Δt利用信息传感单元从当前开始获取n组车辆的行驶方向β₁,β₂…β_n，n为大于1的自然数；若满足以下关系式则认为当前车辆的行驶方向与所在的道路方向平行，并将当前所在的道路方向α校正为

$s_{\mathrm{\&beta;}}^2<s_{thres}$ 且 $\left|\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}}-\mathrm{\&alpha;}\right|<{\mathrm{\&Delta;}}_{thres}$ $s_{\mathrm{\&beta;}}^2=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{({\mathrm{\&beta;}}_i-\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}})}^2}{n-1}$

其中：为β₁,β₂…β_n的平均值，s_thres和Δ_thres均为预设的经验值；

进而利用校正后的道路方向去校准车辆的行驶方向，具体实现如下：

得到校正后的道路方向α_real后，所述的车辆控制单元以采样间隔Δt利用信息传感单元从当前开始获取n组车辆的行驶方向β₁,β₂…β_n；若满足以下关系式则认为当前车辆的行驶方向与所在的道路方向偏差较大，并将当前车辆的行驶方向校正为α_real；

$\left|{\mathrm{\&alpha;}}_{real}-\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&beta;}}\right|\&GreaterEqual;{\mathrm{\&Delta;}}_{thres}$

同时，根据当前道路宽度以及周围障碍物位置，判断出可行区域，进而作出避障应对。

5.根据权利要求4所述的车辆自动驾驶方法，其特征在于：所述的道路方向以及行驶方向均表示为与磁北极方向线的夹角。