CN104960522A - 自动跟车系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能车技术领域，特别涉及一种自动跟车系统，包括处理模块和控制模块，所述的处理模块包括决策控制器、图像采集单元以及雷达采集单元，图像采集单元用于获取本车前方的视频或图像信息并处理得到本车在车道中的相对位置信息，雷达采集单元用于检测本车前方障碍物的距离、方位、速度信息，决策控制器接收信息并处理后输出车辆速度、角度及角速度控制命令至控制模块，控制模块根据该控制命令对本车速度、方向进行控制，并公开了该系统的控制方法。这里通过图像和雷达技术相融合，使得车辆的检测、跟踪更准确，以及各种天气状况下的安全问题得到更好保证，减少城市道路拥堵造成的各种交通事故，提高安全性并减轻驾驶者的精神压力。

Description

自动跟车系统及其控制方法

技术领域

本发明涉及智能车技术领域，特别涉及一种自动跟车系统及其控制方法。

背景技术

随着我国经济的发展，汽车的保有量迅速增长，这使城市交通拥堵日益严重，也给驾驶员带来巨大的精神压力。目前市场上也出现了通过单一传感器获取前车和周围环境进行辅助的跟车，从某种意义上并未减轻驾驶者的疲劳，另外自主跟车的可靠性和安全性也得不到很好的保证。

发明内容

本发明的首要目的在于提供一种可靠的自动跟车系统，提高车辆自动跟车时的实时性、安全性和可靠性。

为实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种自动跟车系统，包括处理模块和控制模块，所述的处理模块包括决策控制器、图像采集单元以及雷达采集单元，图像采集单元用于获取本车前方的视频或图像信息并处理得到本车在车道中的相对位置信息，雷达采集单元用于检测本车前方障碍物的距离、方位、速度信息，决策控制器接收图像采集单元、雷达采集单元输出的信息并处理后输出车辆速度、角度及角速度控制命令至控制模块，控制模块根据该控制命令对本车速度、方向进行控制。

与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：这里通过图像和雷达技术相融合，使得车辆的检测、跟踪更准确，以及各种天气状况下的安全问题得到更好保证，减少城市道路拥堵造成的各种交通事故，提高安全性并减轻驾驶者的精神压力。

本发明的另一个目的在于提供一种可靠的自动跟车系统的控制方法，提高车辆自动跟车时的准确性

为实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种自动跟车系统的控制方法，包括如下步骤：(A)图像采集单元获取本车前方的视频或图像信息并处理得到本车相对于车道线的相对位置信息；(B)雷达采集单元用于检测本车前方障碍物的距离、方位、速度信息；(C)决策控制器接收图像采集单元、雷达采集单元输出的信息并处理后输出车辆速度、角度及角速度控制命令至控制模块；(D)控制模块根据该控制命令对本车速度、方向进行控制。

与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：这里通过图像和雷达技术相融合，使得车辆的检测、跟踪更准确，以及各种天气状况下的安全问题得到更好保证，减少城市道路拥堵造成的各种交通事故，提高安全性并减轻驾驶者的精神压力。

附图说明

图1是本发明的原理框图。

具体实施方式

下面结合图1，对本发明做进一步详细叙述。

参阅图1，一种自动跟车系统，包括处理模块10和控制模块20，所述的处理模块10包括决策控制器11、图像采集单元12以及雷达采集单元13，图像采集单元12用于获取本车前方的视频或图像信息并处理得到本车在车道中的相对位置信息，雷达采集单元13用于检测本车前方障碍物的距离、方位、速度信息，决策控制器11接收图像采集单元12、雷达采集单元13输出的信息并处理后输出车辆速度、角度及角速度控制命令至控制模块20，控制模块20根据该控制命令对本车速度、方向进行控制。通过设置决策控制器11，对图像采集单元12以及雷达采集单元13所采集到的信息进行处理，然后输出相应的控制命令至控制模块20，实现对本车速度、方向的自动控制，使得本车自动确定跟车目标，并以一定的速度和方向跟随前车。当遇到堵车路况时或行驶在高速道路上的时候，自动进行驾驶，大幅减少驾驶员的驾驶负担，同时能够保证驾驶的安全性。这里以图像和雷达技术相融合，使得车辆的检测、跟踪更准确，以及各种天气状况下的安全问题得到更好的保证。

优选地，所述的图像采集单元12包括相机121、图像信号处理器122，相机121用于获取本车前方的视频或图像信息，图像信号处理器122对视频或图像信息依次进行图像增强、二值化、提取车道线内边缘、直线拟合、坐标转换处理得到所述的本车在车道中的相对位置信息。通过对车道线的检测，可以保证本车行驶在指定车道内，不随意变道，提高了自动驾驶的安全性。

优选地，所述的雷达采集单元13包括毫米波雷达131、雷达信号处理器132，毫米波雷达131安装在本车前保中间位置处且离地距离为50-80cm，毫米波雷达131的雷达天线辐射面平行于本车前保险平面；雷达信号处理器132对毫米波雷达131接收到的回波信号进行处理得到所述的本车前方障碍物的距离、方位、速度信息。通过雷达采集单元13来对本车前方障碍物进行检测，更能精确地确定本车的跟车目标，一旦跟车目标选择的非常准确，那么自动跟车也就会非常的安全。

作为本发明的优选方案，处理模块10还包括人机交互单元14、电源单元15，所述的人机交互单元14包括按钮和显示器，用户通过按钮开启或关闭跟车系统，显示器用于显示跟车系统的故障信息；电源单元15为决策控制器11供电；决策控制器11与控制模块20之间通过CAN网络通讯。通过设置人机交互单元14，可以显示当前车辆的一些状态、并且能够接收驾驶员输入的一些指令，当系统出现问题时能够手动进行排除，提高了系统的容错性。

优选地，所述的控制模块20包括ECU控制器21、制动单元22、转向单元23、电子油门单元24、车速传感器25以及转角传感器26；ECU控制器21接收车辆速度的控制命令并根据车速传感器25检测到的实际车速信号进行动态的PID闭环控制后输出速度控制指令至制动单元22和电子油门单元24实现本车速度的控制；ECU控制器21还接收车辆角度及角速度的控制命令并根据转角传感器26检测到的实际转角信号进行角度及角速度的动态PID闭环控制后输出方向控制指令至转向单元23实现本车方向的控制。关于控制模块20的具体结构，本公司同日申请的专利《无人驾驶车辆的控制系统及其控制方法》中有详细的记载，这里就不再赘述。

本发明还公开了一种自动跟车系统的控制方法，包括如下步骤：(A)图像采集单元12获取本车前方的视频或图像信息并处理得到本车相对于车道线的相对位置信息；(B)雷达采集单元13用于检测本车前方障碍物的距离、方位、速度信息；(C)决策控制器11接收图像采集单元12、雷达采集单元13输出的信息并处理后输出车辆速度、角度及角速度控制命令至控制模块20；(D)控制模块20根据该控制命令对本车速度、方向进行控制。

对于车道线的获取方法有很多种，这里提供一种较为优选的方案：所述的步骤A中，图像采集单元12包括相机121和图像信号处理器122，相机121用于获取本车前方的视频或图像信息，图像信号处理器122按如下步骤处理得到本车在车道中的相对位置信息：(A11)通过图像增强算法对图像进行增强，突出车道线边缘信息；(A12)将增强后的图像进行二值化处理；(A13)根据车道线在图像中的特征信息提取出车道线内边缘；(A14)采用直线拟合检测出车道线；(A15)将车道线图像坐标转换成世界坐标中的相对位置后得到本车在车道中的相对位置信息，即得到本车左侧与左车道线之间的距离d1以及本车右侧与右车道线之间的距离d2。通过上述步骤，能够准确的对车道线进行提取，并且能够确定本车在车道中的相对位置信息，方便后续进行处理。

优选地，所述的步骤C中，记车辆宽度为L，车道线宽度为D，决策控制器11按如下步骤处理输出车辆角度及角速度控制命令：(C11)若d1≥(D－L)，决策控制器11根据本车的速度发送相应的转角和角速度信息给控制模块20控制车辆方向左转；(C12)若d2≥(D－L)，决策控制器11根据本车的速度发送相应的转角和角速度信息给控制模块20控制车辆方向右转；(C13)若0＜d1＜(D－L)或0＜d2＜(D－L)，决策控制器11根据本车的速度发送相应的转角和角速度信息给控制模块20控制车辆方向回正。通过上述步骤，可以对车辆的位置进行调节，防止车辆行驶到车道线之外。

仅通过雷达采集单元13确定行驶在本车前方的车辆即目标车辆可能会存在误差，为了保证安全，这里图像采集单元12也对目标车辆的位置进行确定。所述的步骤A中，图像信号处理器122按如下步骤处理得到本车前方车辆的距离、方位信息：(A21)对图像进行二值化处理；(A22)将图像中车辆的车底阴影、车辆轮廓区域提取出来；(A23)根据车辆阴影和车辆轮廓信息确认车辆是否在本车前方；(A24)若在本车前方，将前方车辆图像坐标转换成世界坐标中的相对位置后得到本车前方车辆的距离、方位信息；

雷达采集单元13也对目标车辆进行判定。所述的步骤C中，决策控制器11按如下步骤确定用于跟随的目标车辆：(C21)决策控制器11接收雷达采集单元13输出的数据，并剔除本车道以外的障碍物；(C22)获取本车道内最近障碍物的距离、方位信息；(C23)将所获得的距离、方位信息与步骤A24中的前方车辆距离、方位信息进行比较，若两者吻合，则将前方车辆确定为目标车辆，否则返回步骤A。

通过图像采集单元12、雷达采集单元13两者同时对目标车辆进行判定，且两者分别进行判断，判断后比较，若两者的结果相同，则说明目标车辆识别的很准确；如果两者的结果不相同，则说明目标车辆可能识别错误，这时候为了安全、可靠，需要对目标车辆重新进行识别。

所述的步骤C中，确定目标车辆后，决策控制器11按如下步骤处理输出车辆速度控制命令：(C24)根据本车速度V按照下列公式计算得到安全距离S：

$S=\left\{\begin{array}{cc}100& V\&GreaterEqual;100\mathrm{km}/h\\ 50+1.2*(V-60)& 60\&le;V<100\mathrm{km}/h\\ 15& 10\&le;V<60\mathrm{km}/h\\ 4& V<10\mathrm{km}/h\end{array}\right.$

(C25)将本车和目标车辆之间的距离S1与安全距离S进行比较；(C26)若S1＜S，决策控制器11输出减小车辆速度的控制命令至控制模块20；(C27)若S1＞S且车速小于100km/h，决策控制器11输出增大车辆速度的控制命令至控制模块20；(C28)若S1＝S，决策控制器11输出保持车辆速度的控制命令至控制模块20。通过上述步骤，对车辆的速度进行控制，可以保证本车与前车之间的距离为安全的距离，避免前车急刹车而导致的交通事故，提高自动跟车的安全性。

Claims (10)

1.一种自动跟车系统，其特征在于：包括处理模块(10)和控制模块(20)，所述的处理模块(10)包括决策控制器(11)、图像采集单元(12)以及雷达采集单元(13)，图像采集单元(12)用于获取本车前方的视频或图像信息并处理得到本车在车道中的相对位置信息，雷达采集单元(13)用于检测本车前方障碍物的距离、方位、速度信息，决策控制器(11)接收图像采集单元(12)、雷达采集单元(13)输出的信息并处理后输出车辆速度、角度及角速度控制命令至控制模块(20)，控制模块(20)根据该控制命令对本车速度、方向进行控制。

2.如权利要求1所述的自动跟车系统，其特征在于：所述的图像采集单元(12)包括相机(121)、图像信号处理器(122)，相机(121)用于获取本车前方的视频或图像信息，图像信号处理器(122)对视频或图像信息依次进行图像增强、二值化、提取车道线内边缘、直线拟合、坐标转换处理得到所述的本车在车道中的相对位置信息。

3.如权利要求1所述的自动跟车系统，其特征在于：所述的雷达采集单元(13)包括毫米波雷达(131)、雷达信号处理器(132)，毫米波雷达(131)安装在本车前保中间位置处且离地距离为50-80cm，毫米波雷达(131)的雷达天线辐射面平行于本车前保险平面；雷达信号处理器(132)对毫米波雷达(131)接收到的回波信号进行处理得到所述的本车前方障碍物的距离、方位、速度信息。

4.如权利要求1所述的自动跟车系统，其特征在于：处理模块(10)还包括人机交互单元(14)、电源单元(15)，所述的人机交互单元(14)包括按钮和显示器，用户通过按钮开启或关闭跟车系统，显示器用于显示跟车系统的故障信息；电源单元(15)为决策控制器(11)供电；决策控制器(11)与控制模块(20)之间通过CAN网络通讯。

5.如权利要求1-4任一项所述的自动跟车系统，其特征在于：所述的控制模块(20)包括ECU控制器(21)、制动单元(22)、转向单元(23)、电子油门单元(24)、车速传感器(25)以及转角传感器(26)；ECU控制器(21)接收车辆速度的控制命令并根据车速传感器(25)检测到的实际车速信号进行动态的PID闭环控制后输出速度控制指令至制动单元(22)和电子油门单元(24)实现本车速度的控制；ECU控制器(21)还接收车辆角度及角速度的控制命令并根据转角传感器(26)检测到的实际转角信号进行角度及角速度的动态PID闭环控制后输出方向控制指令至转向单元(23)实现本车方向的控制。

6.一种自动跟车系统的控制方法，包括如下步骤：

(A)图像采集单元(12)获取本车前方的视频或图像信息并处理得到本车相对于车道线的相对位置信息；

(B)雷达采集单元(13)用于检测本车前方障碍物的距离、方位、速度信息；

(C)决策控制器(11)接收图像采集单元(12)、雷达采集单元(13)输出的信息并处理后输出车辆速度、角度及角速度控制命令至控制模块(20)；

(D)控制模块(20)根据该控制命令对本车速度、方向进行控制。

7.如权利要求6所述的自动跟车系统的控制方法，其特征在于：所述的步骤A中，图像采集单元(12)包括相机(121)和图像信号处理器(122)，相机(121)用于获取本车前方的视频或图像信息，图像信号处理器(122)按如下步骤处理得到本车在车道中的相对位置信息：

(A11)通过图像增强算法对图像进行增强，突出车道线边缘信息；

(A12)将增强后的图像进行二值化处理；

(A13)根据车道线在图像中的特征信息提取出车道线内边缘；

(A14)采用直线拟合检测出车道线；

(A15)将车道线图像坐标转换成世界坐标中的相对位置后得到本车在车道中的相对位置信息，即得到本车左侧与左车道线之间的距离d1以及本车右侧与右车道线之间的距离d2。

8.如权利要求7所述的自动跟车系统的控制方法，其特征在于：所述的步骤C中，记车辆宽度为L，车道线宽度为D，决策控制器(11)按如下步骤处理输出车辆角度及角速度控制命令：

(C11)若d1≥(D－L)，决策控制器(11)根据本车的速度发送相应的转角和角速度信息给控制模块(20)控制车辆方向左转；

(C12)若d2≥(D－L)，决策控制器(11)根据本车的速度发送相应的转角和角速度信息给控制模块(20)控制车辆方向右转；

(C13)若0＜d1＜(D－L)或0＜d2＜(D－L)，决策控制器(11)根据本车的速度发送相应的转角和角速度信息给控制模块(20)控制车辆方向回正。

9.如权利要求7所述的自动跟车系统的控制方法，其特征在于：所述的步骤A中，图像信号处理器(122)按如下步骤处理得到本车前方车辆的距离、方位信息：

(A21)对图像进行二值化处理；

(A22)将图像中车辆的车底阴影、车辆轮廓区域提取出来；

(A23)根据车辆阴影和车辆轮廓信息确认车辆是否在本车前方；

(A24)若在本车前方，将前方车辆图像坐标转换成世界坐标中的相对位置后得到本车前方车辆的距离、方位信息；

所述的步骤C中，决策控制器(11)按如下步骤确定用于跟随的目标车辆：

(C21)决策控制器(11)接收雷达采集单元(13)输出的数据，并剔除本车道以外的障碍物；

(C22)获取本车道内最近障碍物的距离、方位信息；

(C23)将所获得的距离、方位信息与步骤A24中的前方车辆距离、方位信息进行比较，若两者吻合，则将前方车辆确定为目标车辆，否则返回步骤A。

10.如权利要求9所述的自动跟车系统的控制方法，其特征在于：所述的步骤C中，确定目标车辆后，决策控制器(11)按如下步骤处理输出车辆速度控制命令：

(C24)根据本车速度V按照下列公式计算得到安全距离S：

$S=\left\{\begin{array}{cc}100& V\&GreaterEqual;100\mathrm{km}/h\\ 50+1.2*(V-60)& 60\&le;V<100\mathrm{km}/h\\ 15& 10\&le;V<60\mathrm{km}/h\\ 4& V<10\mathrm{km}/h\end{array}\right.$

(C25)将本车和目标车辆之间的距离S1与安全距离S进行比较；

(C26)若S1＜S，决策控制器(11)输出减小车辆速度的控制命令至控制模块(20)；

(C27)若S1＞S且车速小于100km/h，决策控制器(11)输出增大车辆速度的控制命令至控制模块(20)；

(C28)若S1＝S，决策控制器(11)输出保持车辆速度的控制命令至控制模块(20)。