CN107480638B - 车辆避障方法、控制器、装置和车辆 - Google Patents

车辆避障方法、控制器、装置和车辆 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种车辆避障方法、控制器、装置和车辆，涉及车辆技术领域。其中，本发明的一种车辆避障方法包括：获取周围环境的探测信息；将探测信息中的超声波探测数据转化为点云数据；根据点云数据生成栅格地图；根据栅格地图进行路径规划。通过这样的方法，能够根据获取的超声波数据生成栅格地图，基于栅格地图进行路径规划，能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。

Description

车辆避障方法、控制器、装置和车辆
技术领域
本申请涉及无人车技术领域，特别是一种车辆避障方法、控制器、装置和车辆。
背景技术
在无人车或者无人驾驶领域，如何有效的躲避障碍、避免碰撞是一个重要课题。当前一般采用安装在车辆上的超声波或激光传感器进行障碍探测。但是，现有技术存在以下缺点：
(1)超声波传感器在无人驾驶领域普遍应用于车体底盘的短距离应急避障系统，采用超声波传感器会检测探测范围内障碍物与车辆的距离，例如，超声波传感器检测到距离1m以内有障碍物，则触发紧急停车。但是，实际行驶中车辆未必会经过障碍物区域，因此会造成误停车，影响正常行驶；而通过调节超声波传感器探测方向的方式容易导致车辆进入死胡同，影响行驶的可靠性。
(2)激光传感器的造价较高，应用在生产生活中会大大的提高成本，不利于普及应用。
发明内容
本申请的一个目的在于提出一种实现车辆躲避障碍的方案。
根据本申请的一个实施例，提出一种车辆避障方法，包括：获取周围环境的探测信息；将探测信息中的超声波探测数据转化为点云数据；根据点云数据生成栅格地图；根据栅格地图进行路径规划。
可选地，根据栅格地图进行路径规划包括：根据栅格地图中在车辆附近的障碍物的位置信息和速度信息，以及根据车辆的位置信息和速度信息确定的避障参数来进行车辆控制，附近的障碍物包括在距离车辆预定距离内的障碍物。
可选地，在栅格地图中通过各障碍物周围的高斯分布值反映障碍物的移动方向，高斯分布值在障碍物的移动方向上增加，在障碍物静止时保持不变。
可选地，避障参数包括最短避障距离和平滑刹车距离，预定距离为最短避障距离与平滑刹车距离之和。
可选地，根据点云数据生成栅格地图包括：根据超声波探测数据转化成的点云数据和/或探测信息中的点云数据生成栅格地图。
可选地，超声波探测数据包括与障碍物的距离信息和障碍物的方向信息。
可选地，根据点云数据生成栅格地图包括：根据点云数据确定障碍物位置；根据预定膨胀层直径在障碍物边缘设置障碍物膨胀层。
可选地，栅格地图中包括障碍物标定区域、允许通行区域和未知区域中的一种或多种。
可选地，根据栅格地图进行路径规划包括：判断预定路径是否经过障碍物标定区域；若预定路径经过障碍物标定区域，则根据栅格地图在允许通行区域重新规划路径；若预定路径不经过障碍物标定区域，则保持预定路径不变。
通过这样的方法，能够根据获取的超声波探测数据生成栅格地图，基于栅格地图进行路径规划，能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。
根据本申请的另一个实施例，提出一种车辆避障控制器，包括：探测信息获取模块，用于获取周围环境的探测信息；超声波数据转化模块，用于将探测信息中的超声波探测数据转化为点云数据；栅格地图生成模块，用于根据点云数据生成栅格地图；路径规划模块，用于根据栅格地图进行路径规划。
可选地，路径规划模块用于：根据栅格地图中在车辆附近的障碍物的位置信息和速度信息，以及根据车辆的位置信息和速度信息确定的避障参数来进行车辆控制，附近的障碍物包括在距离车辆预定距离内的障碍物。
可选地，在栅格地图中通过各障碍物周围的高斯分布值反映障碍物的移动方向，高斯分布值在障碍物的移动方向上增加，在障碍物静止时保持不变。
可选地，避障参数包括最短避障距离和平滑刹车距离，预定距离为最短避障距离与平滑刹车距离之和。
可选地，还包括：信息种类识别模块，用于识别探测信息的种类；将探测信息中的点云数据发送给栅格地图生成模块生成栅格地图；将探测信息中的超声波探测数据发送给超声波数据转化模块转化为点云数据。
可选地，超声波探测数据包括到障碍物的距离信息和障碍物的方向信息。
可选地，栅格地图生成模块包括：障碍物位置确定单元，用于根据点云数据确定障碍物位置；膨胀层位置确定单元，用于根据预定膨胀层直径在障碍物边缘设置障碍物膨胀层。
可选地，栅格地图中包括障碍物标定区域、允许通行区域和未知区域中的一种或多种。
可选地，路径规划模块包括：预定路径判断单元，用于判断预定路径是否经过障碍物标定区域；重规划单元，用于当预定路径经过障碍物标定区域时，根据栅格地图在允许通行区域重新规划路径。
这样的车辆避障控制器能够根据获取的超声波探测数据生成栅格地图，基于栅格地图进行路径规划，能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。
根据本申请的又一个实施例，提出一种车辆避障装置，包括：超声波传感器，用于获取车辆周围的超声波探测数据；控制器，用于执行上文中任意一种车辆避障方法。
这样的车辆避障装置能够根据获取的超声波探测数据生成栅格地图，基于栅格地图进行路径规划，能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。
根据本申请的再一个实施例，提出一种车辆避障装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器的指令执行上文中任意一种车辆避障方法。
这样的车辆避障装置能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。
根据本申请的另外一个实施例，提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现上文中任意一种车辆避障方法的步骤。
这样的计算机可读存储介质通过执行其上的方法，能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。
另外，根据本申请的一个方面，提出一种车辆，包括上文中任意一种车辆避障装置。
这样的车辆能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明的车辆避障控制器的一个实施例的示意图。
图2为本发明的车辆避障控制器的另一个实施例的示意图。
图3为本发明的车辆避障方法的一个实施例的流程图。
图4为本发明的车辆避障方法的另一个实施例的流程图。
图5为本发明的车辆避障方法的又一个实施例的流程图。
图6为本发明的车辆避障方法中栅格地图的一个实施例的示意图。
图7A为应用本发明的车辆避障方法的仿真场景示意图。
图7B为应用本发明的车辆避障方法的路径规划示意图。
图8为本发明的车辆避障控制器的又一个实施例的示意图。
图9为本发明的车辆避障控制器的再一个实施例的示意图。
图10为本发明的车辆避障装置的一个实施例的示意图。
图11为本发明的车辆的一个实施例的示意图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本申请的技术方案做进一步的详细描述。
本发明的车辆避障控制器的一个实施例的结构示意图如图1所示。车辆避障控制器包括存储器110和处理器120。其中：存储器110可以是磁盘、闪存或其它任何非易失性存储介质。存储器用于存储下文中车辆避障方法的对应实施例中的指令。处理器120耦接至存储器110，可以作为一个或多个集成电路来实施，例如微处理器或微控制器。该处理器120用于执行存储器中存储的指令，能够实现车辆避障。
在一个实施例中，还可以如图2所示，车辆避障控制器200包括存储器210和处理器220。处理器220通过BUS总线230耦合至存储器210。该车辆避障控制器200还可以通过存储接口240连接至外部存储装置250以便调用外部数据，还可以通过网络接口260连接至网络或者另外一台计算机系统(未标出)。此处不再进行详细介绍。
在该实施例中，通过存储器存储数据指令，再通过处理器处理上述指令，能够实现车辆避障。
在另一个实施例中，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现车辆避障方法对应实施例中的方法的步骤。本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明的车辆避障方法的一个实施例的流程图如图3所示。
在步骤301中，获取周围环境的探测信息。在一个实施例中，可以在车辆的四周安装超声波传感器，超声波传感器会获取其探测方向上距离障碍物的距离信息，生成超声波探测数据，超声波探测数据包括与障碍物的距离信息和障碍物的方向信息。
在步骤302中，将探测信息中的超声波探测数据转化为点云数据。在一个实施例中，可以以车辆的位置为基准点，根据障碍物的方向和与传感器的距离确定障碍物位置，进而生成点云数据。
在步骤303中，根据点云数据生成栅格地图。栅格地图把环境划分成一系列栅格，其中每一栅格给定一个值，表示该栅格被占据的概率。根据点云数据为栅格地图的每一个栅格赋值。例如，栅格地图中的每个栅格都具有在区间[0,254]内的数值，该数值随着运动目标与障碍物的距离减少而增加。0表示该栅格为空闲空间，254表示该栅格中存在障碍物。
在步骤304中，根据栅格地图进行路径规划，保证规划生成的新路径能够绕过障碍物。
通过这样的方法，能够根据获取的超声波探测数据生成栅格地图，基于栅格地图进行路径规划，能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。另外，由于超声波传感器的成本较低，采用这样的传感器能够降低成本，且有利于推广应用。
在一个实施例中，可以在栅格地图中通过各障碍物周围的高斯分布值反映障碍物的移动方向。高斯分布值在障碍物的移动方向上增加，而在障碍物静止时保持不变。例如，可以通过栅格地图中的social costmap层添加上述高斯分布值。
根据栅格地图中在车辆附近的障碍物的位置信息和速度信息以及避障参数来控制车辆。附近的障碍物包括在距离车辆预定距离内的障碍物，避障参数可以是根据车辆的位置信息和速度信息确定的最短避障距离和平滑刹车距离，最短避障距离与当前的路况有关，平滑刹车距离与当前车辆的速度有关，预定距离为最短避障距离与平滑刹车距离的和。
上述实施例中，通过生成实时的栅格地图，利用障碍物附近的高斯分布值来反映监测场景中障碍物的运动属性，并根据障碍物的动态属性制定多种相应的控制策略，从而可以合理地控制车辆安全地避开移动的障碍物。
在一个实施例中，在障碍物移动的情况下，如果预定距离>车辆与附近的障碍物的距离>最短避障距离，即此时障碍物距离车辆较远，则控制车辆减速停止；如果车辆与附近的障碍物的距离≤最短避障距离，即此时障碍物距离车辆较近，则控制车辆紧急停车。
在另一个实施例中，在障碍物静止的情况下：如果车辆与附近的障碍物的距离≤最短避障距离，则控制车辆停止然后重新规划路径让行；如果车辆与附近的障碍物的距离>最短避障距离，则控制车辆减速并重新规划路径让行。
上述实施例中，当判断障碍物移动时，则采取先选地等待，待障碍物离开后再继续行驶的策略，可以有效地消除车辆主动绕行导致的安全隐患，且根据车辆与障碍物之间的距离，采取紧急刹车和减速后停止的不同策略，可以使得车辆安全地避开障碍物。
在一个实施例中，探测数据还可以包括激光传感器的探测数据。激光传感器能够直接输出点云数据，因此无需进行数据类型转化。本发明的车辆避障方法的另一个实施例的流程图如图4所示。
在步骤401中，获取周围环境的探测信息。在一个实施例中，可以在车辆的四周安装超声波传感器，也可以安装激光传感器。在一个实施例中，可以混合安装超声波传感器和激光传感器，以减少单一种类传感器检测盲区较大的缺点。
在步骤402中，判断探测信息是否为点云数据。若探测信息是点云数据，则说明使用的传感器为激光传感器，执行步骤404；若探测信息不是点云数据，则执行步骤403。在一个实施例中，若探测信息既包括点云数据，也包括超声波探测数据，则令探测数据中的超声波探测数据部分执行步骤403。
在步骤403中，将超声波探测数据转化为点云数据。
在步骤404中，根据点云数据生成栅格地图。在一个实施例中，点云数据可以包括直接从传感器获取的点云数据，也可以包括由超声波探测数据转化生成的点云数据。
在步骤405中，根据栅格地图进行当前栅格地图区域的路径规划。
通过这样的方法，能够兼容激光传感器和超声波传感器的探测数据，扩展本发明的方法的应用范围。
在一个实施例中，若探测信息既包括点云数据，也包括超声波探测数据，则可以基于探测数据中的点云数据生成第一栅格地图，根据探测数据中的超声波探测数据转化而成的点云数据来生成第二栅格地图，将两层栅格地图叠加，可以包括取并集、进行误差调整等处理，得到完整的栅格地图。通过这样的方法，能够采用地图叠加的方式得到更加完整的栅格地图，提高了栅格地图的准确度、扩大了覆盖面，对设备数据处理能力的要求较低，有利于扩展应用。
在另一个实施例中，也可以将探测数据中的点云数据与探测数据中的超声波探测数据转化而成的点云数据结合后共同生成栅格地图。通过这样的方法，同样能够提高栅格地图的准确度和扩大覆盖面，同时能够以点云为单位进行并集和误差调整处理，得到的栅格地图更为精确。
本发明的车辆避障方法的又一个实施例的流程图如图5所示。
在步骤501中，获取周围环境的探测信息。在一个实施例中，可以在车辆的四周安装超声波传感器，也可以安装激光传感器。在一个实施例中，可以混合安装超声波传感器和激光传感器。
在步骤502中，判断探测信息是否为点云数据。若探测信息是点云数据，则执行步骤504；若探测信息不是点云数据，则执行步骤503。
在步骤503中，将从超声波传感器获取的超声波探测数据转化为点云数据。
在步骤504中，根据点云数据生成栅格地图。栅格地图中的区域可以包括障碍物标定区域、可通行区域以及未知区域。在部分情况下，栅格地图中可以包括上述区域中的一种或多种。在一个实施例中，栅格地图中还可以包括膨胀层区域。膨胀层区域围绕在障碍物标定区域的周围，用来增加避障的安全性。膨胀层区域的直径可以通过改变膨胀系数来进行调整，可以根据实际需求和使用设定膨胀系数。路径规划时，车辆需要尽量绕开膨胀层区域，因此，若膨胀系数过大可能会影响车辆的通过效果，若过小则可能会造成剐蹭。栅格地图的一个实施例的示意图可以如图6所示，其中，五边形区域为车辆标识，虚线围绕的右斜线区域为膨胀层区域，黑点区域为障碍物标定区域，格线区域为由于遮挡、距离等原因导致未能探测到情况的未知区域。在一个实施例中，若确定障碍物正在运动，则可以将障碍物在运动方向上的膨胀层加厚，反方向的膨胀层厚度减小，从而避免由于障碍物运动造成的危险。
在步骤505中，判断车辆的预定路径是否经过障碍物标定区域。若经过障碍物标定区域，则执行步骤506；若不经过障碍物标定区域，则执行步骤507。在一个实施例中，还可以判断是否经过膨胀层区域，若经过膨胀层区域，则执行步骤506；若不经过膨胀层区域，且不经过障碍物标定区域，则执行步骤507。
在步骤506中，在允许通行区域中进行路径规划。在一个实施例中，若难以在允许通行区域中规划路径(例如道路宽度不足，或拐弯半径太小不易绕行等)，可以占用部分膨胀层区域。图7A、7B为利用Clearpath Robotics公司的husky模型在gazebo模拟环境中测试的示意图。如图7A所示，车辆701探测周围的情况，周围有墙壁702和障碍物703。按照传统的超声波传感器的避障策略，当小车到达距离障碍物较近距离时，则触发超声波急停避障，小车停止。采用本发明的方法，能够根据探测数据生成栅格地图，判断障碍物703位于预定路径上，重新进行路径规划，如7B所示，车辆能够绕行障碍物。
在步骤507中，预定路径上不存在障碍物，保持预定路径不变。
通过这样的方法，能够对栅格地图进行明确的标识，并对预定路径上是否存在障碍物进行判断，若预定路径上不存在障碍物，则不进行处理，从而避免了误停车、误转向等，也能够保证车辆行驶的连贯，提高了行驶的稳定性、效率和可靠性。
在一个实施例中，可以基于ROS(Robot Operating System，机器人操作系统)，在由探测信息中的点云数据生成的栅格地图基础上，配置叠加超声波数据层(Range sensorlayer)：
-{name:sonar,type:"range_sensor_layer::RangeSensorLayer"}
将超声波探测数据中的视角、最小距离、最大距离、测距信息等转换成为点云数据，再生成栅格地图，与原有的栅格地图叠加，得到完整的栅格地图。
通过这样的方法，能够实现基于栅格地图的避障方法的兼容，降低开发和配置成本，扩展应用范围。
本发明的车辆避障控制器的又一个实施例的示意图如图8所示。探测信息获取模块801能够获取周围环境的探测信息。在一个实施例中，可以在车辆的四周安装超声波传感器，超声波传感器会获取其探测方向上距离障碍物的距离信息，生成超声波探测数据，超声波探测数据包括与障碍物的距离信息和障碍物的方向信息。超声波数据转化模块802能够将探测信息中的超声波探测数据转化为点云数据。在一个实施例中，可以以车辆的位置为基准点，根据障碍物的方向和与传感器的距离确定障碍物位置，进而生成点云数据。栅格地图生成模块803能够根据点云数据生成栅格地图。栅格地图把环境划分成一系列栅格，其中每一栅格给定一个值，表示该栅格被占据的概率。根据点云数据为栅格地图的每一个栅格赋值。路径规划模块804能够根据栅格地图进行路径规划，保证规划生成的新路径能够绕过障碍物。
这样的车辆避障控制器能够根据获取的超声波探测数据生成栅格地图，基于栅格地图进行路径规划，能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。
在一个实施例中，可以在栅格地图中通过各障碍物周围的高斯分布值反映障碍物的移动方向。高斯分布值在障碍物的移动方向上增加，而在障碍物静止时保持不变。例如，可以通过栅格地图中的social costmap层添加上述高斯分布值。
车辆避障控制器还可以包括车辆控制模块，能够根据栅格地图中在车辆附近的障碍物的位置信息和速度信息以及避障参数来进行车辆控制。附近的障碍物包括在距离车辆预定距离内的障碍物，避障参数可以是根据车辆的位置信息和速度信息确定的最短避障距离和平滑刹车距离，最短避障距离与当前的路况有关，平滑刹车距离与当前车辆的速度有关，预定距离为最短避障距离与平滑刹车距离的和。
这样的车辆避障控制器通过生成实时的栅格地图，利用障碍物附近的高斯分布值来反映监测场景中障碍物的运动属性，并根据障碍物的动态属性制定多种相应的控制策略，从而可以合理地控制车辆安全地避开移动的障碍物。
在一个实施例中，在障碍物移动的情况下，如果预定距离>车辆与附近的障碍物的距离>最短避障距离，即此时障碍物距离车辆较远，则控制车辆减速停止；如果车辆与附近的障碍物的距离≤最短避障距离，即此时障碍物距离车辆较近，则控制车辆紧急停车。
在另一个实施例中，在障碍物静止的情况下：如果车辆与附近的障碍物的距离≤最短避障距离，则控制车辆停止然后重新规划路径让行；如果车辆与附近的障碍物的距离>最短避障距离，则控制车辆减速并重新规划路径让行。
这样的车辆避障控制器在判断障碍物移动时，采取先选地等待，待障碍物离开后再继续行驶的策略，可以有效地消除车辆主动绕行导致的安全隐患，且根据车辆与障碍物之间的距离，采取紧急刹车和减速后停止的不同策略，可以使得车辆安全地避开障碍物。
本发明的车辆避障控制器的再一个实施例的示意图如图9所示。探测信息获取模块901能够获取周围环境的探测信息。在一个实施例中，可以在车辆的四周安装超声波传感器，也可以安装激光传感器。在一个实施例中，可以混合安装超声波传感器和激光传感器。探测信息获取模块901将探测信息发送给信息种类识别模块905。信息种类识别模块905能够识别探测信息的种类。若探测信息是点云数据，则说明使用的传感器为激光传感器，激活栅格地图生成模块903；若探测信息是超声波探测数据，则说明使用的传感器为超声波传感器，激活超声波数据转化模块902。在一个实施例中，若探测信息既包括点云数据，也包括超声波探测数据，则将超声波探测数据发送给超声波数据转化模块902，将点云数据发送给栅格地图生成模块903。栅格地图生成模块903能够根据点云数据生成栅格地图。栅格地图把环境划分成一系列栅格，其中每一栅格给定一个值，表示该栅格被占据的概率。根据点云数据为栅格地图的每一个栅格赋值。路径规划模块904能够根据栅格地图进行路径规划，保证规划生成的新路径能够绕过障碍物。
这样的车辆避障控制器能够兼容激光传感器和超声波传感器的探测数据，扩展本发明的方法的应用范围。
在一个实施例中，栅格地图中可以包括障碍物标定区域、允许通行区域和未知区域中的一种或多种，如图6所示。栅格地图生成模块根据点云数据确定障碍物标定区域，未能探测到的区域为未知区域，不存在障碍物、能够通行的区域为允许通行区域。在一个实施例中，栅格地图生成模块可以包括障碍物位置确定单元和膨胀层位置确定单元。障碍物位置确定单元能够根据点云数据确定障碍物位置；膨胀层位置确定单元能够根据预定膨胀层直径在障碍物边缘设置障碍物膨胀层。膨胀层区域的直径可以通过改变膨胀系数来进行调整，可以根据实际需求和使用设定膨胀系数。在一个实施例中，若确定障碍物正在运动，则可以将障碍物在运动方向上的膨胀层加厚，反方向的膨胀层厚度减小，从而避免由于障碍物运动造成的危险。路径规划时，车辆需要尽量绕开膨胀层区域，因此，若膨胀系数过大可能会影响车辆的通过效果，若过小则可能会造成剐蹭。
这样的车辆避障控制器能够生成信息明确且丰富的栅格地图，基于栅格地图进行的路劲规划能够尽可能减少车辆的剐蹭和绕远，提高车辆行驶的效率和安全可靠性。
在一个实施例中，路径规划模块可以包括预定路径判断单元和重规划单元。预定路径判断单元能够判断车辆的预定路径是否经过障碍物标定区域，若经过障碍物标定区域或经过膨胀层区域则激活重规划单元。重规划区域能够允许通行区域中进行路径规划。在一个实施例中，若无法在允许通行区域中规划路径(例如道路宽度不足，或拐弯半径小于预定值不易绕行等)，可以占用部分膨胀层区域。
这样的车辆避障控制器能够对预定路径上是否存在障碍物进行判断，若预定路径上不存在障碍物，则不进行处理，从而避免了误停车、误转向等，提高了行驶的稳定性和可靠性。
本发明的车辆避障装置的一个实施例的示意图如图10所示。超声波传感器1001可以安装在车辆四周，获取各个方向的超声波探测数据。控制器1002可以获取来自超声波传感器1001的超声波探测数据，执行上文中提到的任意一种车辆避障方法实现障碍躲避。
这样的车辆避障装置能够降低出现误停的概率，且尽可能一次性避开较大范围内的障碍物，提高了车辆路径规划的成功率和行驶效率。
在一个实施例中，车辆避障装置还可以包括激光传感器。控制器1002可以接收来自激光传感器的点云数据，生成栅格地图并进行路径规划，实现设备的兼容，扩展本发明的方法的应用范围。
在一个实施例中，车辆避障装置将路径规划结果发送给车辆的驱动装置，改变其预定路径，从而实现车辆避障。
本发明的车辆的一个实施例的示意图如图11所示。车辆1101装配有本发明的车辆避障装置1102。其中，车辆避障装置1102的传感器安装在车辆1101的周围，获取探测数据；控制器可以安装在车辆内部，提高车辆的反应速度，也能够保证车辆单独运行时的安全。
在一个实施例中，控制器也可以配置在服务器端，通过网络获取传感器的探测数据，并将路径规划结果发送回车辆上的驱动装置，从而减少对车辆的硬件要求，有利于扩展应用。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
至此，已经详细描述了本申请。为了避免遮蔽本申请的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
可能以许多方式来实现本申请的方法以及装置。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本申请的方法以及装置。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本申请的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本申请实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本申请的方法的机器可读指令。因而，本申请还覆盖存储用于执行根据本申请的方法的程序的记录介质。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本申请进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本申请的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本申请技术方案的精神，其均应涵盖在本申请请求保护的技术方案范围当中。

Claims (18)

1.一种车辆避障方法，包括：
获取周围环境的探测信息，所述探测信息包括超声波探测数据和激光传感器探测的点云数据；
将所述探测信息中的超声波探测数据转化为点云数据，所述超声波探测数据包括与障碍物的距离信息和障碍物的方向信息；
根据所述点云数据生成栅格地图，包括：根据超声波探测数据转化成的所述点云数据和探测信息中的点云数据生成栅格地图，包括：根据激光传感器探测的点云数据的生成栅格地图；根据超声波探测数据中的视角、最小距离、最大距离、测距信息转换成为的点云数据生成超声波数据层的栅格地图；将两层栅格地图叠加；
根据所述栅格地图进行路径规划。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
根据所述栅格地图中在所述车辆附近的障碍物的位置信息和速度信息，以及根据所述车辆的位置信息和速度信息确定的避障参数来控制车辆，所述附近的障碍物包括在距离所述车辆预定距离内的障碍物。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述栅格地图中通过各障碍物周围的高斯分布值反映所述障碍物的移动方向，所述高斯分布值在所述障碍物的移动方向上增加，在所述障碍物静止时保持不变。
4.根据权利要求2所述的方法，所述避障参数包括最短避障距离和平滑刹车距离，所述预定距离为所述最短避障距离与所述平滑刹车距离之和。
5.根据权利要求1～4任意一项所述的方法，其中，所述根据所述点云数据生成栅格地图包括：
根据所述点云数据确定障碍物位置；
根据预定膨胀层直径在所述障碍物边缘设置障碍物膨胀层。
6.根据权利要求1～4任意一项所述的方法，其中，所述栅格地图中包括障碍物标定区域、允许通行区域和未知区域中的一种或多种。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述栅格地图进行路径规划包括：
判断预定路径是否经过所述障碍物标定区域；
若所述预定路径经过所述障碍物标定区域，则根据所述栅格地图在所述允许通行区域重新规划路径；
若所述预定路径不经过所述障碍物标定区域，则保持所述预定路径不变。
8.一种车辆避障控制器，包括：
探测信息获取模块，用于获取周围环境的探测信息，所述探测信息包括超声波探测数据和激光传感器探测的点云数据；
信息种类识别模块，用于识别所述探测信息的种类，将探测信息中的点云数据发送给栅格地图生成模块生成栅格地图；将探测信息中的所述超声波探测数据发送给所述超声波数据转化模块，其中，所述超声波探测数据包括到障碍物的距离信息和障碍物的方向信息；
超声波数据转化模块，用于将所述探测信息中的超声波探测数据转化为点云数据；
栅格地图生成模块，用于根据超声波探测数据转化成的所述点云数据和探测信息中的所述点云数据生成栅格地图，包括：根据激光传感器探测的点云数据的生成栅格地图；根据超声波探测数据中的视角、最小距离、最大距离、测距信息转换成为的点云数据生成超声波数据层的栅格地图；将两层栅格地图叠加；
路径规划模块，用于根据所述栅格地图进行路径规划。
9.根据权利要求8所述的车辆避障控制器，还包括：
车辆控制模块，用于根据所述栅格地图中在所述车辆附近的障碍物的位置信息和速度信息，以及根据所述车辆的位置信息和速度信息确定的避障参数来控制车辆，所述附近的障碍物包括在距离所述车辆预定距离内的障碍物。
10.根据权利要求9所述的车辆避障控制器，其中，在所述栅格地图中通过各障碍物周围的高斯分布值反映所述障碍物的移动方向，所述高斯分布值在所述障碍物的移动方向上增加，在所述障碍物静止时保持不变。
11.根据权利要求9所述的车辆避障控制器，所述避障参数包括最短避障距离和平滑刹车距离，所述预定距离为所述最短避障距离与所述平滑刹车距离之和。
12.根据权利要求8～11任意一项所述的车辆避障控制器，其中，所述栅格地图生成模块包括：
障碍物位置确定单元，用于根据所述点云数据确定障碍物位置；
膨胀层位置确定单元，用于根据预定膨胀层直径在所述障碍物边缘设置障碍物膨胀层。
13.根据权利要求8～11任意一项所述的车辆避障控制器，其中，所述栅格地图中包括障碍物标定区域、允许通行区域和未知区域中的一种或多种。
14.根据权利要求13所述的车辆避障控制器，其中，所述路径规划模块包括：
预定路径判断单元，用于判断预定路径是否经过所述障碍物标定区域；
重规划单元，用于当所述预定路径经过所述障碍物标定区域，根据所述栅格地图在所述允许通行区域重新规划路径。
15.一种车辆避障装置，包括：
超声波传感器，用于获取车辆周围的超声波探测数据；
控制器，用于执行上文中权利要求1～7任意一项所述的方法。
16.一种车辆避障装置，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
17.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述的方法的步骤。
18.一种车辆，包括执行权利要求1～7任意一项所述车辆避障方法的装置。
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