CN107521411A - 一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置 - Google Patents

一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置，通过将车辆行驶信息同相同工况下的完美驾驶员模型进行比对，对当前的驾驶行为进行评价并从而给出当前工况下实时的驾驶行为指导意见，基于信息采集装置获取的车辆两侧车道线信息分析当前车辆所处位置，基于信息采集装置采集的前方障碍物信息，根据车辆的具体行驶工况对上述信息进行筛选处理，并将具体的显示内容实时传输给抬头显示装置，进行动态实时显示。本发明在向驾驶员提供更加准确的车道级导航及预警信息的同时，对驾驶员的驾驶行为提出指导意见，针对每个工况下驾驶员应有的实际操作给出精准的辅助提示。

Description

一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置
技术领域
本发明涉及一种汽车辅助驾驶装置，具体地说是一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置。
背景技术
目前，错综复杂的交通线路情况对驾驶辅助系统的精度提出了更高的要求，为了提高车道指引信息的有效性与准确性，辅助车辆有效提前避免危险发生，车道级导航指引开始在车载系统上应用。与此同时，驾驶员驾驶水平的参差不齐也对于道路安全提出了新的考验，一套可以明确指导驾驶员开车操作动作幅度大小的辅助驾驶系统是非常必需的。在驾驶上，按照传统的仪表盘位置来布置导航装置，容易造成驾驶员在低头与抬头之间忽略外界环境的快速变化，并由于眼睛焦距需要不断调整而产生延迟与不适，这是影响驾驶安全的一个重要因素。因此，设计一套完备的辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置是非常必要的。
发明内容
为了辅助驾驶员更好地驾驶汽车、避免潜在的交通事故，本发明提供一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置，该装置在向驾驶员提供更加准确的车道级导航及预警信息的同时，对驾驶员的驾驶行为提出指导意见，针对每个工况下驾驶员应有的实际操作给出精准的辅助提示，相当于驾驶员的实时私人伴驾。
本发明的目的可通过如下技术方案实现：
一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置，其特征在于，包括：
信息采集装置，其采集车辆的行驶信息、车辆周围道路信息及障碍物信息并实时发送给车载工控机；
车载工控机，车载工控机内多线程运行基于驾驶员模型的驾驶员行为评价算法、车道偏离预警算法、前方碰撞预警算法以及基于HUD的动态显示处理算法；驾驶员行为评价算法通过将信息采集装置获取的车速、转向、加速度信息同相同工况下的完美驾驶员模型进行比对，对当前的驾驶行为进行评价并给从而给出当前工况下实时的驾驶行为指导意见；车道偏离预警算法基于信息采集装置获取的车辆两侧车道线信息分析当前车辆所处位置，当车辆运行轨迹偏离当前运行轨迹时，输出预警信号；前方碰撞预警算法基于信息采集装置采集的前方障碍物信息，当障碍物与我车存在碰撞风险时，输出预警信号；基于HUD的动态显示处理算法根据车辆的具体行驶工况对上述信息进行筛选处理，并将具体的显示内容实时传输给抬头显示装置；
抬头显示装置，其通过以太网与车载工控机通讯连接，将车载工控机处理过的具体显示内容投影在前风挡玻璃上进行动态实时显示。
本发明和现有技术相比，具有如下优点：
(1)现有的车道级导航装置无法指导驾驶员开车时操作动作的幅度，只是简单的提示，且信息未经过整合处理，对于驾驶员来说可读性不高，本发明引入完美驾驶员模型，将当前工况下的驾驶行为与同一工况下的完美驾驶员模型相比对，基于完美驾驶员模型对驾驶员的驾驶行为给出更精准易懂的指导，辅助驾驶员尤其是新手驾驶员更好地驾驶车辆，充分发挥车辆的动力性能，进而提高汽车驾驶的安全性和便利性。
(2)本发明考虑到了传统仪表盘显示对驾驶员注意力的干扰影响，采用HUD装置进行信息的显示，通过HUD装置显示可降低驾驶员低头与抬头之间忽略外界环境的快速变化以及眼睛焦距需要不断调整产生的延迟与不适，避免驾驶员因阅读车辆信息分神而发生事故，并对信息进行动态的整合处理，以提高信息的可读性，基于环境感知装置，提前预警保障我车安全，实现车道级导航指引同时，增强车辆对于危险状况的预警能力，提高车辆行驶平顺性，为车内驾驶员及乘客提供更为安全、更为良好的乘坐体验，保障公共交通安全。
综上，本发明通过完美驾驶员模型对当前驾驶行为评级分析，并通过HUD将驾驶指导意见反馈给驾驶员的装置。实时将车内传感器所获取的车辆运行信息同相同工况下的完美驾驶员模型进行比对，从而给出驾驶行为修正意见，同时通过环境感知装置提前获得预警信息，并将经过整合处理后的上述信息投影于驾驶员前方视野，在把更准确的车辆运行状态信息提供给驾驶员的同时对驾驶员的驾驶行为给予精准指导，有效提高驾驶员尤其是新手驾驶员的驾驶水平，保障交通安全。
附图说明
图1为本发明通讯示意图
图2为具体设备安装示意图
图3为工控机内算法流程图
图4为基于驾驶员模型的驾驶员行为评价算法流程图
图5为驾驶员模型控制模型
图6为车道偏离预警(LDW)算法流程图
图7为前方碰撞预警(FCW)算法流程图
图8为HUD动态显示信息处理算法优先级示意图
图9为未加装HUD装置车辆的驾驶员视野图
图10为加速或减速条件下HUD上显示内容示意图
图11为转向时HUD上显示内容示意图
图12为前方碰撞预警示意图
图13为车道偏离预警示意图
图中：1-HUD装置，2-智能摄像头，3-毫米波雷达，4-障碍物。
具体实施方式
以下结合附图详细介绍本发明技术方案：
如图1所示，一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置，包括信息采集设备、车载工控机以及抬头显示装置(HUD)，信息采集装置与车载工控机通过CAN总线连接，车载工控机与HUD通过以太网连接，HUD接收车载工控机的控制命令，信息采集装置采集车辆的行驶信息、车辆周围道路信息及障碍物信息并实时发送给车载工控机，车载工控机对接收到的数据进行分析处理，将处理后的信息根据车辆的具体工况通过HUD投射到车辆前防风玻璃区域进行动态显示。
所述信息采集设备包括多种车载传感器、智能摄像头以及毫米波雷达。多种车载传感器用于获取车辆的行驶信息，如：轮速传感器获得车辆纵向车速信息，转矩传感器获得车辆横向转向角速度信息；智能摄像头2获取车辆周围道路信息，如：车道线信息；毫米波雷达3检测车辆前方障碍物信息。如图2所示，HUD1布置于驾驶室内驾驶员前方位置，用来接收工控机发出的指令，并将相对应的显示内容投射于前挡风玻璃处，以方便驾驶员掌握当前车辆信息及预警信息；智能摄像头2布置于车辆前机盖上，以便于识别车道线信息，并将其传输给工控机进行逻辑运算处理；毫米波雷达3布置于车辆前端进气格珊处，用于检测车辆周围障碍物信息。
图3所示，车载工控机内多线程运算基于驾驶员模型的驾驶员行为评价算法、车道偏离预警算法、前方碰撞预警算法以及基于HUD的动态显示处理算法。驾驶员行为评价算法通过将信息采集装置获取的车速、转向、加速度信息同相同工况下的完美驾驶员模型进行比对，对当前的驾驶行为进行评价并给从而给出当前工况下实时的驾驶行为指导意见；车道偏离预警算法基于摄像头获取的车辆两侧车道线信息分析当前车辆所处位置，当车辆运行轨迹偏离当前运行轨迹时，将输出预警信号；前方碰撞预警算法基于毫米波雷达采集的前方障碍物信息，当障碍物与我车存在碰撞风险时，将输出预警信号；基于HUD的动态显示处理算法根据车辆的具体行驶工况对上述信息进行筛选处理，并将具体的显示内容实时传输给HUD。
图4所示为驾驶员行为评价算法流程图，引入驾驶员自身因素及驾驶员实际操纵动作的干涉，利用车辆信息感知模块获得外部道路环境，结合交通法规及实际驾驶信息通过计算给出理想汽车行驶轨迹，获得完美驾驶员模型，与当前驾驶员行为信息(踩踏制动踏板、油门踏板等)相对比，给出驾驶员当前应有的实际操作动作意见，驾驶员做出反应动作之后再将车辆的行驶状态引入反馈环节，进行闭环控制，以便更准确的控制汽车，提高系统的稳定性。
图5所示，驾驶员模型控制为基于PID模型及遗传算法，借助于CarSim复杂车辆模型，对车辆的状态信息、道路信息等信息进行处理及控制，达到更准确更精准获取车辆、道路信息并处理的目的。
图6所示为车道偏离预警(LDW)算法流程图，通过信息感知模块(图像感知、GPS附加传感器、HMI参数设定等，其中HMI参数设定是由驾驶员通过交互动作设定的)来获得前方道路结构信息及本车航向角、驾驶员意图等信息，通过车道偏离决策算法对上述信息进行处理，从而对车辆运行轨迹进行预测得到预期轨迹点，进而根据给定的评价指标对车道是否偏离做出判断。
图7所示为前方碰撞预警(FCW)算法流程图，根据对毫米波雷达所获取的前方障碍物数据信息精确重建特征点，以获得粗略对象及地形高度图，从而实现检测对象与背景的分离处理及目标对象的跟踪。将上述信息及我车车辆参数输入前方碰撞检测模型进行决策判断，依据以下公式对我车是否存在碰撞前方障碍物的风险做出预判：
式中，Z为表制动距离；Z0为初始制动距离；V0为制动初速度；a为制动减速度；T为制动时间；Δt为时间变化量。
图8所示为HUD动态显示信息处理算法显示优先级示意图，根据车辆行驶安全性及实际驾驶需要，预设有信息显示的优先级：FCW预警信息的优先级最高，LDW预警信息次之，再次为驾驶指导信息，车辆状态信息的优先级最低。当系统检测各通道信号时，若存在FCW预警信息则将其具体信息传输到HUD(抬头显示装置)进行显示；当不存在FCW预警信息而存在LDW预警信息时，则HUD(抬头显示装置)优先显示车道偏离预警信息；同理，当不存在预警信息但驾驶员模型检测到当前实际驾驶行为需要修正时，则通过HUD(抬头显示装置)显示驾驶行为的修正信息(修改当前踩踏制动踏板力度等)；当上述信息均不存在时，HUD(抬头显示装置)则显示车辆运行信息(车速、油门开度等)。系统每间隔100ms对各通道的信息进行检测及甄别，以提高系统的实时性。
图9所示为未加装HUD装置车辆的驾驶员视野图，对于驾驶环境的感知工作只能用驾驶员独自完成，当驾驶员分神或驾驶经验不足时，潜在交通事故风险激增。
图10所示为当我车需要加速或减速时HUD上显示驾驶指导意见的示意图，信息投射于前挡风玻璃上虚线所示区域，中间的数字为当前的实际车速，左侧上三角形表示油门踏板，右侧下三角形表示制动踏板，中间车道保持图标表示是否偏离车道线，如图10所示当系统判定此时需要加速时，左侧上三角形图案颜色变深，提醒驾驶员此时需踩踏油门踏板，具体踩踏幅度如三角形上的进度条所示，深色部分表示驾驶员实际踩踏程度，浅色部分表示需要驾驶员实现的理想踩踏程度；当车辆需要减速时右侧下三角形变化同上。同时，当系统检测到车辆偏离当前车道时，中间车道保持图标消失；反之，图标亮起，以提醒驾驶员注意当前车道偏离情况，避免因驾驶员无意识偏离车道而产生的危险。驾驶员尤其是新手驾驶员可根据上述精准的指导信息更好地驾驶车辆，从而有效提高车辆的动力性及安全性。
图11所示为转向时HUD上显示内容示意图，信息投射于前挡风玻璃上虚线所示区域，中间的图标表示当前车辆转向方向，左侧逆时针图标表示左转方向盘，右侧顺时针图标表示右转方向盘，如图11所示当系统判定此时需要左转时，左侧逆时针图标周围出现进度条，提醒驾驶员此时需向左转动方向盘，具体转动角度度如其周围进度条所示，深色部分表示方向盘实际转动角度，浅色部分表示需要驾驶员实现的理想转动角度；当车辆需要右转时右侧图标变化同上。通过实际方向盘转角的形象化显示以更通俗易懂的方式来指导驾驶员操作方向盘转向，辅助驾驶员尤其是新手驾驶员更好地操纵车辆。
图12所示为前方碰撞预警示意图，当图7所示FCW预警模型检测到前方有障碍物并发出预警信号时，通过HUD动态信息处理算法，由于FCW优先级最高，工控机将优先把FCW预警信息传输到HUD装置，并投射于前挡风玻璃上虚线所示区域以提醒驾驶员注意避让，以免产生危险。
图13所示为车道偏离预警示意图，当图6所示LDW预警模型检测到我车已偏离当前车道并发出预警信号时，通过HUD动态信息处理算法，由于LDW优先级仅次于FCW，当未检测到FCW预警信号时，工控机将优先把LDW预警信息传输到HUD装置(否则将先显示FCW预警信号再重新进入检测信号流程)，并投射于前挡风玻璃上虚线所示区域以提醒驾驶员注意避让，以免产生危险。

Claims (5)

1.一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置，其特征在于，包括：
信息采集装置，其采集车辆的行驶信息、车辆周围道路信息及障碍物信息并实时发送给车载工控机；
车载工控机，车载工控机内多线程运行基于驾驶员模型的驾驶员行为评价算法、车道偏离预警算法、前方碰撞预警算法以及基于HUD的动态显示处理算法；驾驶员行为评价算法通过将信息采集装置获取的车速、转向、加速度信息同相同工况下的完美驾驶员模型进行比对，对当前的驾驶行为进行评价并从而给出当前工况下实时的驾驶行为指导意见；车道偏离预警算法基于信息采集装置获取的车辆两侧车道线信息分析当前车辆所处位置，当车辆运行轨迹偏离当前运行轨迹时，输出预警信号；前方碰撞预警算法基于信息采集装置采集的前方障碍物信息，当障碍物与我车存在碰撞风险时，输出预警信号；基于HUD的动态显示处理算法根据车辆的具体行驶工况对上述信息进行筛选处理，并将具体的显示内容实时传输给抬头显示装置；
抬头显示装置，其通过以太网与车载工控机通讯连接，将车载工控机处理过的具体显示内容投影在前风挡玻璃上进行动态实时显示。
2.如权利要求1所述的一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置，其特征在于，所述信息采集设备包括多种车载传感器、智能摄像头以及毫米波雷达；车载传感器用于获取车辆的行驶信息；智能摄像头布置于车辆前机盖上，用于获取车辆周围道路信息；毫米波雷达布置于车辆前端进气格珊处，用于检测车辆前方障碍物信息。
3.如权利要求1所述的一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置，其特征在于，所述驾驶员行为评价算法是通过引入驾驶员自身因素及驾驶员实际操纵动作的干涉，利用车辆信息感知模块获得外部道路环境，结合交通法规及实际驾驶信息，通过计算得出理想汽车行驶轨迹，获得完美驾驶员模型；将所述信息采集装置获取的当前驾驶员行为信息与完美驾驶员模型比对，给出驾驶员当前应有的实际操作动作意见，驾驶员做出反应动作之后再将车辆的行驶状态引入反馈环节，进行闭环控制。
4.如权利要求1所述的一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置，其特征在于，所述前方碰撞预警算法根据所述信息采集装置所获取的前方障碍物数据信息精确重建特征点，以获得粗略对象及地形高度图，从而实现检测对象与背景的分离处理及目标对象的跟踪；依据以下公式对我车是否存在碰撞前方障碍物的风险做出预判：
<mrow> <mi>Z</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>Z</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>V</mi> <mn>0</mn> </msub> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <msup> <mi>a&amp;Delta;t</mi> <mn>2</mn> </msup> </mrow>
<mrow> <mi>T</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>V</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>+</mo> <msqrt> <mrow> <msubsup> <mi>V</mi> <mn>0</mn> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <msub> <mi>Z</mi> <mn>0</mn> </msub> <mi>a</mi> </mrow> </msqrt> </mrow> <mi>a</mi> </mfrac> </mrow>
式中，Z为制动距离；Z0为初始制动距离；V0为制动初速度；a为制动减速度；T为制动时间；Δt为时间变化量。
5.如权利要求1所述的一种辅助驾驶员的车道级导航增强现实装置，其特征在于，所述基于HUD的动态显示处理算法中预设有信息显示的优先级：经过前方碰撞预警算法输出的预警信息的优先级最高，经过车道偏离预警算法输出的预警信息次之，再次为经过驾驶员行为评价算法输出的驾驶指导信息，车辆状态信息的优先级最低。
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