CN106873589A - 一种智能车辆自主跟随方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能车辆自主跟随方法，包括对车辆信息进行注册；跟随车辆接收并解析领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息；跟随车辆依据路线地图信息、定位导航信息、环境感知信息、领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息自主规划路径；跟随车辆在得到本车的规划结果之后，将规划结果在横、纵向控制程序中转化为车辆可执行的控制量并下发给整车控制器，完成对跟随车辆的控制；跟随车辆将自身信息打包发送给领航车辆。本方法能够有效保证跟随车辆沿着领航车辆的行驶路径行驶，保证了行驶车辆的相对距离与速度；在遭遇突发状况时，领航车辆驾驶员能立即发现危险，并对危险做出相应的反应传输给跟随车辆，避免事故的发生，大大提高了自主跟随行驶的安全、稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及智能车辆技术领域，尤其涉及一种智能车辆自主跟随方法。
背景技术
当前，自动驾驶技术已经成为汽车新技术发展的热点之一。国内智能汽车的发展在国家自然科学基金委等相关机构推动下取得了巨大的进展，“中国智能车未来挑战赛”吸引了国内各大高校、研究机构的参与，极大的推动了国内自动驾驶技术的发展。“跨越险阻——地面无人系统挑战赛”，促进了自动驾驶技术在野外复杂环境下的应用。
自动驾驶技术的发展对于增强车辆的安全性、提高车辆的经济性、减少由于排放造成的环境污染具有巨大的积极意义。在自动驾驶技术的发展中，智能车辆的自主跟随前车行驶技术是自动驾驶技术走向实际应用的基础和关键，是智能车辆安全、稳定地自动驾驶的根本条件，也是实现全自动驾驶的前提。
但现有智能车辆自主跟随前车行驶环境适应性较差，不能满足不同环境下的引导-跟随要求，且安全、稳定性不足。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种智能车辆自主跟随方法，用以解决现有环境适应性差、安全稳定性不足的问题。
本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：
一种智能车辆自主跟随方法，包括以下步骤：
步骤S1、对领航车辆及编队中所有跟随车辆的车辆信息进行注册；
步骤S2、跟随车辆接收并解析领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息；
步骤S3、跟随车辆依据路线地图信息、定位导航信息、环境感知信息、领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息自主规划路径；
步骤S4、跟随车辆在得到本车的规划结果之后，将规划结果在横、纵向控制程序中转化为车辆可执行的控制量并下发给整车控制器，完成车辆的控制；
步骤S5、跟随车辆将自身跟随车辆信息打包发送给领航车辆；
重复上述步骤S2-S5，进行智能车辆自主跟随。
进一步，所述步骤S2中领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息以车为单位存入数据包中，通过电台广播方式发出，由跟随车辆接收；数据包中单帧数据格式分为包头、设备信息、当前帧数据量、车辆信息、校验信息、包尾；
所述设备信息包括电台序列号、波特率信息；
所述车辆信息包括数据类型、车辆位置信息、车辆速度信息、车辆CAN总线信息、车辆类型信息、车牌号信息、时间信息；
其中，数据类型用于作为一辆车的完整数据的开始判断根据；车辆位置信息为车辆经度、纬度；车辆速度信息包括速度大小及方向、加速度大小及方向；车辆CAN总线信息用于分析车辆行驶行为，包括转向、制动等信息；车辆类型信息用于区分是否为特殊避让车辆；车牌号信息包括车牌号、通信设备序列号，作为车辆的标识；时间信息为数据接收发送的时间信息，用于判断车辆列表中车辆信息时效性。
进一步，所述步骤S2中，跟随车辆解析车辆信息过程包括：
首先分析数据来源IP及端口，判断是否为电台数据；判断是，则进行包头、包尾校验解析出车辆信息；以数据更新时间或更新频率作为依据判断是否为有效车辆，当判断为有效车辆时，将解析出的车辆信息存入车辆信息列表中或更新车辆信息。
进一步，所述步骤S3中路线地图信息为事先规定的行驶路线、路段限速信息，提前设定；
所述定位导航信息包括车辆位置、航向信息，依靠GPS和惯性导航系统获得；
所述环境感知信息包括前方车辆距离、速度信息、车辆所在车道线信息，依靠毫米波雷达、相机获得。
进一步，所述环境感知信息的获取过程包括：毫米波雷达采集环境数据，在上位机中进行数据处理，将处理后的数据发送至感知信息综合处理器；相机也将测得的相关信息发送至感知信息综合处理器；
所述感知信息综合处理器同时接收编队网络信息，并将接收到的三项信息进行综合处理发送给控制模块，并将综合处理结果由感知显示界面进行显示。
进一步，所述步骤S3路径规划的过程包括：跟随车辆中的控制模块根据接收到的编队网络信息、环境感知信息、本车状态信息，综合分析得出规划结果。
进一步，所述步骤S4具体包括：将规划结果在横向控制、纵向控制程序中转化为车辆可执行的控制量下发给整车控制器，由整车控制器控制本车的转向控制、油门控制及制动控制，得到方向盘、油门开度及制动踏板的动作量，执行动作完成车辆的控制。
本发明有益效果如下：
本发明提出的智能车辆自主跟随方法，有助于提高自动驾驶车辆在不同环境下的引导-跟随能力。融合GPS、惯导、雷达等信息完成车辆与车辆及车辆与道路相对位置的精确定位，而不需要高精度定位设备和高精度地图。能够有效保证跟随车辆沿着领航车辆的行驶路径行驶，保证了行驶车辆的相对距离与速度；在遭遇突发状况时，领航车辆驾驶员能立即发现危险，并对危险做出相应的反应，避免事故的发生，大大提高了车辆的安全、稳定性。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分的从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
图1为本发明实施例自主跟随示意图；
图2为本发明实施例领航车辆与跟随车辆总体流程示意图；
图3为本发明实施例领航车辆数据流向示意图；
图4为本发明实施例数据协议打包示意图
图5为本发明实施例数据协议解析示意图；
图6为本发明实施例自动驾驶平台系统结构图；
图7为本发明实施例跟随车辆通信模块结构示意图；
图8为本发明实施例中感知模块结构图；
图9为本发明实施例控制模块结构图；
图10为本发明实施例跟随车辆数据流向示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
如图1所示，智能车辆自主跟随方法，采用领航跟随方式实现，Leader车作为领航车辆，搭载相应传感器及设备，为人工驾驶行驶模式；跟随车辆为自动驾驶车辆，可根据编队期望行驶状态进行车辆环境感知、定位导航及运动行为控制，实现自动驾驶跟随。
图1中参数含义定义如下：
车辆跟随误差距离SError：车辆自主跟随过程中由于车辆自身系统(传感器感知、定位系统、车辆自身控制等)精度使后方车辆跟随带来的距离误差；
车辆期望行车距离SDe：车辆跟随过程中两车之间期望跟随距离，该距离应该考虑车辆期望行驶效率、行驶速度、行驶经济性、车辆自身控制特性等因素综合考虑，包括车辆延迟距离和车辆期望停车距离；
车辆响应距离SDelay：考虑到车辆通讯周期、传感器数据接收与处理周期、车辆控制器响应周期及延迟、路面附着系数等因素引起的前方车辆速度变化由此带来的后方车辆的响应距离；
车辆期望停车距离SSafe：即在控制良好状况下后方车辆距离前方车辆的停车距离。
本实施例车辆行驶限制条件为：
1)不允许跟随车辆离开编队；
2)不允许其他车辆加入编队，如其他车辆的并线只能发生在领航车辆前方；
3)不允许车辆在行驶过程中交换位置，如超车。
本实施例中，跟随车辆能够根据领航车辆的信息自动的调整自身的横纵向运动状态，使前后车辆最终达到一致的行驶速度和稳定的横纵向间距。主要包括两个阶段：第一阶段由感知等设备检测周围环境信息，并通过通讯设备将车辆信息及周围环境信息传递给跟随车辆；第二阶段，在跟随车辆得到领航车辆的相关信息后，自主规划路径跟随领航车辆行驶。
如图2所示，图中符号含义如下：
1表示车辆准备行驶时的网联通讯服务注册请求，即车联网技术需要自服务器中添加记录车辆信息并发布该车辆信息，该信息依靠网联通讯技术完成；
2表示跟随车辆的准备状态信息，即车辆在行驶之前的准备工作完成情况(包括感知、定位、导航等系统模块)，是否具备自动驾驶状态，该信息依靠网联通讯技术完成；
3表示跟随车辆的期望状态及行车规则信息，该信息依靠网联通讯技术完成；
4包含车辆自动驾驶所需要的主要信息，包括路线地图、定位导航、环境感知，其中路线地图为事先规定行驶路线、路段限速等信息，需提前设定；定位导航提供车辆位置、航向等信息，该信息可依靠GPS和惯性导航系统组合完成；环境感知主要提供前方车辆距离、速度信息，并需要检测车辆所在车道线，该信息依靠毫米波雷达、相机完成；
5为车辆行驶的期望状态信息，该信息由预先设定并传递给自动驾驶车辆规划控制器进行规划控制；
6为车辆规划控制器输出车辆横向和纵向期望状态信息(如期望前轮偏角、期望速度、加速度等)，可经规划控制模块UDP通讯完成；
7为车辆底层执行器可执行的实际控制量(如方向盘角度、油门值、制动压强值等)，可由车辆CAN通讯完成；
8表示车辆底层状态反馈信息，规划控制器根据车辆期望状态及当前状态进行闭环规划与控制，可由车辆串口及UDP通讯完成；
9表示车辆行驶过程中由于车辆位置变化带来车辆位置、周围环境的实时改变，需要根据行驶位置进行实时更新，该信息的实时更新可在车辆环境感知、定位导航模块中自行完成；
10为实时车辆状态发送数据，该数据经车载网联通讯装置传输至网联通讯服务器；
11为依据行车规则判断车辆自身状态是否正常，该数据经车载网联通讯装置传输至网联通讯服务器。
本实施例的智能车辆自主跟随方法，包括以下步骤：
步骤S1、对车辆信息进行注册；其中领航车辆为人工驾驶模式，跟随车辆为自动驾驶模式。对相应车辆信息进行网络注册，将所有车辆信息添加到网联服务器中。
步骤S2、跟随车辆接收并解析领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息；
如图3所示，领航车辆不断接收感知设备信息、组合导航信息和驾驶员干预指令，调整自身行驶状态；并将自身车辆信息打包通过电台广播方式发送给跟随车辆。
其中感知设备信息包括车道线、前车距离、速度及加速度信息。
组合导航信息包括车辆位置信息和车辆速度信息；车辆位置信息包括经度、纬度信息；车辆速度信息包括车辆速度、加速度及航向信息。
如图4所示，车辆信息以每辆车为单位存入数据包中，单帧数据格式分为包头、设备信息、当前帧数据量、车辆信息、校验信息、包尾。设备信息包括电台序列号、波特率等信息。车辆信息包括数据类型、车辆位置信息、车辆速度信息、车辆CAN总线信息、车辆类型信息、车牌号信息、时间信息。其中，数据类型用于作为一辆车的完整数据的开始判断根据；车辆位置信息为车辆经度、纬度；车辆速度信息包括速度大小及方向、加速度大小及方向；车辆CAN总线信息用于分析车辆行驶行为，包括转向、制动等信息；车辆类型信息用于区分是否为特殊避让车辆；车牌号信息包括车牌号、通信设备序列号，作为车辆的标识；时间信息为数据接收发送的时间信息，用于判断车辆列表中车辆信息时效性。
如图5所示，跟随车辆接收到电台数据后，进行数据协议解析，解析过程具体为：
首先分析数据来源IP及端口，判断是否为电台数据；判断是，则进行包头、包尾校验解析出领航车辆信息(车辆位置信息、车速信息、车辆类型信息、CAN总线信息、车牌号信息及时间信息)；以数据更新时间或更新频率作为依据判断是否为有效领航车辆，将解析出的领航车辆信息存入领航车辆信息列表中或更新领航车辆信息。
采用相同的解析方式，解析出编队其他跟随车辆的信息。
步骤S3、跟随车辆依据路线地图信息、定位导航信息、环境感知信息、领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息自主规划路径；
其中路线地图信息为事先规定的行驶路线、路段限速等信息，需提前设定；定位导航信息包括车辆位置、航向等信息，该信息依靠GPS和惯性导航系统组合获得；环境感知信息包括前方车辆距离、速度信息、车辆所在车道线，该信息依靠毫米波雷达、相机完成。
如图6所示，跟随车辆根据通信模块获得领航车辆信息、编队其他车辆信息；通过感知模块获得感知设备信息及车载网络信息。以上信息连同编队网络信息一起发送至控制模块，控制模块对上述信息进行处理后下发控制指令，完成路径规划。
如图7所示，通信模块获得领航车辆及其他车辆信息的过程：通信模块通过通信软件获取包含速度等8项领航车辆信息，同时获取本车信息包含本车速度、加速度、前轮偏角、航向、经度、纬度、ID号、与前车距离；将以上信息进行打包发送至通信设备及控制模块。
如图8所示，感知信息的获取过程包括：毫米波雷达通过毫米波单片机程序采集环境数据，在上位机中进行数据处理，将处理后的数据发送至感知信息综合处理器；相机也将测得的相关信息发送至感知信息综合处理器；该感知信息综合处理器同时接收编队网络信息，并将接收到的三项信息进行综合处理发送给控制模块，并将综合处理结果由感知显示界面进行显示；其中编队网络信息包括整个行驶队列(编队)中领航车辆及其他跟随车辆信息。
如图9所示，控制模块完成路径规划的过程为：控制模块根据接收到的编队网络信息、感知信息、本车状态信息，综合分析得出规划结果。
跟随车辆自主规划路径需满足如下要求
1)行车间距控制。车辆间距不宜过大，造成车辆编队行驶效率、行驶速度等下降；亦不宜出现间距过小，造成特殊情况下车辆停车不及时造成车辆追尾等事故。
2)编队距离控制。编队行驶过程中，由于控制误差，允许编队长度出现一定范围内调节，在满足编队稳定性基础上进行一定的速度、距离调节，但不应出现间距过小、过大等情况。
n·Smin≤∑Si≤n·Smax
3)速度误差范围控制。即车辆编队在行驶过程中，后方车辆与前车的速度控制误差应控制在一定范围内，即车辆在进行车间期望距离调整过程中，不应出现大幅度速度突变，造成编队系统鲁棒性变差。
4)加速度范围控制。即车辆在进行加速过程中，不应出现大幅度速度增加，造成后方车辆期望速度干扰，编队行驶失稳。而其正常行进过程中，非紧急状况停车时，亦不易出现过大减速度。
步骤S4、跟随车辆在得到本车的规划结果之后，将规划结果在横、纵向控制程序中转化为车辆可执行的控制量并下发给整车控制器，完成车辆的控制；
如图9所示，将规划结果在横向控制、纵向控制程序中转化为车辆可执行的控制量下发给整车控制器，由整车控制器控制本车的转向控制、油门控制及制动控制，得到方向盘、油门开度及制动踏板的动作量，执行此动作完成车辆的控制。
步骤S5、跟随车辆将自身信息打包发送给领航车辆；
如图10所示，跟随车辆从组合导航设备和感知设备中获得自身车辆信息，包括：经度、纬度、航向、速度、加速度、前轮偏角、ID号；将上述信息以一定的方式打包发送至电台，以传递给领航车辆。
重复上述步骤S2-S5，进行智能车辆的自主跟随。
综上所述，本发明实施例提供了一种智能车辆自主跟随方法，有助于提高自动驾驶车辆在不同环境下的引导-跟随能力。融合GPS、惯导、雷达等信息完成车辆与车辆及车辆与道路相对位置的精确定位，而不需要高精度定位设备和高精度地图。在行驶时，能够有效保证跟随车辆沿着领航车辆的行驶路径行驶，保证了行驶车辆的相对距离与速度；在遭遇突发状况时，领航车辆驾驶员能立即发现危险，并对危险做出相应的反应传输给跟随车辆，避免事故的发生，大大提高了自主跟随行驶的安全、稳定性。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种智能车辆自主跟随方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、对领航车辆及编队中所有跟随车辆的车辆信息进行注册；
步骤S2、跟随车辆接收并解析领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息；
步骤S3、跟随车辆依据路线地图信息、定位导航信息、环境感知信息、领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息自主规划路径；
步骤S4、跟随车辆在得到本车的规划结果之后，将规划结果在横、纵向控制程序中转化为车辆可执行的控制量并下发给整车控制器，完成车辆的控制；
步骤S5、跟随车辆将自身车辆信息打包发送给领航车辆；
重复上述步骤S2-S5，进行智能车辆自主跟随。
2.根据权利要求1所述的自主跟随方法，其特征在于：所述步骤S2中领航车辆信息及编队其他跟随车辆信息以车为单位存入数据包中，通过电台广播方式发出，由跟随车辆接收；数据包中单帧数据格式分为包头、设备信息、当前帧数据量、车辆信息、校验信息、包尾；
所述设备信息包括电台序列号、波特率信息；
所述车辆信息包括数据类型、车辆位置信息、车辆速度信息、车辆CAN总线信息、车辆类型信息、车牌号信息、时间信息；
其中，数据类型用于作为一辆车的完整数据的开始判断根据；车辆位置信息包括车辆经度、纬度；车辆速度信息包括速度大小及方向、加速度大小及方向；车辆CAN总线信息用于分析车辆行驶行为，包括转向、制动信息；车辆类型信息用于区分是否为特殊避让车辆；车牌号信息包括车牌号、通信设备序列号，作为车辆的标识；时间信息为数据接收发送的时间信息，用于判断车辆信息列表中车辆信息的时效性。
3.根据权利要求2所述的自主跟随方法，其特征在于：所述步骤S2中，跟随车辆解析车辆信息过程包括：
首先分析数据来源IP及端口，判断是否为电台数据；判断是，则进行包头、包尾校验解析出车辆信息；以数据更新时间或更新频率作为依据判断是否为有效车辆，当判断为有效车辆时，将解析出的车辆信息存入车辆信息列表中或更新车辆信息。
4.根据权利要求1所述的自主跟随方法，其特征在于：所述步骤S3中路线地图信息为事先规定的行驶路线、路段限速信息，提前设定；
所述定位导航信息包括车辆位置、航向信息，依靠GPS和惯性导航系统获得；
所述环境感知信息包括前方车辆距离、速度信息、车辆所在车道线信息，依靠毫米波雷达、相机获得。
5.根据权利要求4所述的自主跟随方法，其特征在于：所述环境感知信息的获取过程包括：毫米波雷达采集环境数据，在上位机中进行数据处理，将处理后的数据发送至感知信息综合处理器；相机也将测得的相关信息发送至感知信息综合处理器；
所述感知信息综合处理器同时接收编队网络信息，并将接收到的三项信息进行综合处理发送给控制模块，并将综合处理结果由感知显示界面进行显示。
6.根据权利要求1所述的自主跟随方法，其特征在于：所述步骤S3路径规划的过程包括：跟随车辆中的控制模块根据接收到的编队网络信息、环境感知信息、本车状态信息，综合分析得出规划结果。
7.根据权利要求1所述的自主跟随方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括：将规划结果在横向控制、纵向控制程序中转化为车辆可执行的控制量下发给整车控制器，由整车控制器控制本车的转向控制、油门控制及制动控制，得到方向盘、油门开度及制动踏板的动作量，执行动作完成车辆的控制。
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