CN107861510A - 一种智能车辆驾驶系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种智能车辆驾驶系统，包括感应子系统、路径规划子系统、导航子系统和行驶控制子系统，所述感应子系统用于识别车辆周围图像，所述路径规划子系统用于根据车辆周围情况对车辆进行路径规划，所述导航子系统用于获取车辆的位置信息，并根据规划的路径和车辆的位置信息生成导航数据，所述行驶控制子系统用于根据导航数据对车辆进行控制。本发明的有益效果为：提供了一种智能车辆驾驶系统，提高了车辆驾驶无人化和智能化水平。

Description

一种智能车辆驾驶系统
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种智能车辆驾驶系统。
背景技术
无人驾驶车辆是汽车未来发展方向之一，将来无人驾驶车辆或将成为人们生活中最安全的交通工具。因此，智能化车辆驾驶系统倍受关注。如何提高车辆智能化水平，成为摆在人们面前的难题。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种智能车辆驾驶系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种智能车辆驾驶系统，包括感应子系统、路径规划子系统、导航子系统和行驶控制子系统，所述感应子系统用于识别车辆周围图像，所述路径规划子系统用于根据车辆周围情况对车辆进行路径规划，所述导航子系统用于获取车辆的位置信息，并根据规划的路径和车辆的位置信息生成导航数据，所述行驶控制子系统用于根据导航数据对车辆进行控制。
本发明的有益效果为：提供了一种智能车辆驾驶系统，提高了车辆驾驶无人化和智能化水平。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图；
附图标记：
感应子系统1、路径规划子系统2、导航子系统3、行驶控制子系统4。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种智能车辆驾驶系统，包括感应子系统1、路径规划子系统2、导航子系统3和行驶控制子系统4，所述感应子系统1用于识别车辆周围图像，所述路径规划子系统2用于根据车辆周围情况对车辆进行路径规划，所述导航子系统3用于获取车辆的位置信息，并根据规划的路径和车辆的位置信息生成导航数据，所述行驶控制子系统4用于根据导航数据对车辆进行控制。
本优选实施例提供了一种智能车辆驾驶系统，提高了车辆驾驶无人化和智能化水平。
优选的，所述导航子系统3通过GPS芯片获取车辆的位置信息。
本优选实施例获取了准确的车辆位置信息。
优选的，所述感应子系统1包括第一图像采集模块、第二预处理模块、第三初步分割模块，第四再次分割模块、第五分割评价模块和第六识别模块，所述第一图像采集模块通过摄像头获取车辆周围图像，所述第二预处理模块用于对车辆周围图像进行去噪，所述第三初步分割模块用于对去噪后的图像进行初步分割，得到初步分割结果，所述第四再次分割模块用于根据初步分割结果对图像进行二次分割，得到最终分割结果，所述第五分割评价模块用于根据最终分割结果对分割效果进行评价，所述第六识别模块根据分割结果对图像进行识别。
本优选实施例通过对图像进行初步分割和二次分割，实现了图像的快速准确的分割，通过对分割结果进行评价，保证了图像分割的准确性，为后续图像准确识别奠定了基础。
优选的，所述第一图像采集模块采用高清摄像头获取车辆周围图像。
本优选实施例获取了清晰的车辆周围图像，有助于提高智能驾驶水平。
优选的，所述第三初步分割模块包括第一平滑子模块和第二初步分割子模块，所述第一平滑子模块用于对去噪后的图像进行平滑处理，所述第二初步分割子模块用于对平滑处理后的图像进行初步分割：
所述第一平滑子模块用于对去噪后的图像进行平滑处理，具体为：采用核函数EH(g1,g2)对图像进行平滑处理，得到图像的密度极大值点，所述核函数为：
在式子里,r表示图像像素x的二维空间位置坐标，xs表示图像像素x的三维色彩特征向量，g1为核函数的半径，代表空域的核大小，g2为色彩特征空间的半径，代表值域的核大小；
所述第二初步分割子模块用于对平滑处理后的图像进行初步分割，具体为：图像中在同一个密度极大值点收敛的像素点划分为同一类，并把类的标号赋予类之内的所有点，若是分割之后的某个类的点的个数小于M，则将该类合并到相邻区域，得到图像的初步分割结果；所述划分标准为：所述在同一个密度极大值点收敛的像素点为空间域中距离小于g1或色彩特征空间中距离小于g2的像素点。
本优选实施例采用第三初步分割模块对图像进行初步分割，将图像分为较多的小区域，目标物体分割较细致，边界信息得到了有效的保留；通过对分割参数进行调整，获取了理想的初步分割结果。
优选的，所述第四再次分割模块包括一次处理子模块、二次处理子模块和综合处理子模块，所述一次处理子模块用于根据初步分割结果获取图像的一次处理结果，所述二次处理子模块用于根据初步分割结果获取图像的二次处理结果，所述综合处理子模块用于根据一次处理结果和二次处理结果得到图像的最终分割结果。
所述一次处理子模块用于根据初步分割结果获取图像的一次处理结果，具体为：将经过初步分割后图像被划分为n个区域，Qi表示初步分割后图像的第i个区域，i＝1,2,…,n，每个区域对应的颜色向量用YWQi表示：YWQi＝(x1i,x2i,x3i)；
在式子里，x1i,x2i,x3i分别表示第i个区域内所有像素对应的红色、绿色、蓝色颜色分量的平均值；
将每个区域对应的颜色向量看作一个簇，采用下式计算簇之间的第一距离因子，
在式子里，LGij表示第i个簇和第j个簇之间的第一距离因子；
设定第一合并阈值，对第一距离因子小于第一合并阈值的簇进行合并，计算最终簇的数目，得到图像的一次处理结果。
所述二次处理子模块用于根据初步分割结果获取图像的二次处理结果，具体为：将经过初步分割后图像被划分为n个区域，Qi表示初步分割后图像的第i个区域，i＝1,2,…,n，每个区域对应的灰度值用HQi表示，HQi表示第i个区域内所有像素对应的灰度值的平均值；
将每个区域对应的灰度值看作一个簇，采用下式计算簇之间的第二距离因子：
在式子里，ZCij表示第i个簇和第j个簇之间的第二距离因子；
设定第二合并阈值，对第二距离因子小于第二合并阈值的簇进行合并，计算最终簇的数目，得到图像的二次处理结果；
所述综合处理子模块用于根据一次处理结果和二次处理结果得到图像的最终分割结果，具体为：将一次处理结果和二次处理结果中簇的数目少的处理结果作为图像的最终分割结果。
本优选实施例第四再次分割模块实现了图像的快速准确分割，具体的，采用初步分割结果作为基础，大大减少了计算量，节约了时间，在处理图像数据时，选取了图像的两种颜色特征空间，提高了后续图像分割的可靠性，通过第一距离因子和第二距离因子对簇进行合并，获得了理想的处理结果，从而获取了理想的最终分割结果。
给定出发地点，驾驶使用本发明智能车辆驾驶系统的汽车，选取5个目的地，分别为目的地1、目的地2、目的地3、目的地4、目的地5，对驾驶时间和驾驶员满意度进行统计，同驾驶普通车辆相比，产生的有益效果如下表所示：
驾驶时间缩短 驾驶员满意度提高
目的地1 29％ 30％
目的地2 27％ 26％
目的地3 26％ 25％
目的地4 25％ 24％
目的地5 24％ 26％
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (7)

1.一种智能车辆驾驶系统，其特征在于，包括感应子系统、路径规划子系统、导航子系统和行驶控制子系统，所述感应子系统用于识别车辆周围图像，所述路径规划子系统用于根据车辆周围情况对车辆进行路径规划，所述导航子系统用于获取车辆的位置信息，并根据规划的路径和车辆的位置信息生成导航数据，所述行驶控制子系统用于根据导航数据对车辆进行控制。
2.根据权利要求1所述的智能车辆驾驶系统，其特征在于，所述导航子系统通过GPS芯片获取车辆的位置信息。
3.根据权利要求2所述的智能车辆驾驶系统，其特征在于，所述感应子系统包括第一图像采集模块、第二预处理模块、第三初步分割模块，第四再次分割模块、第五分割评价模块和第六识别模块，所述第一图像采集模块通过摄像头获取车辆周围图像，所述第二预处理模块用于对车辆周围图像进行去噪，所述第三初步分割模块用于对去噪后的图像进行初步分割，得到初步分割结果，所述第四再次分割模块用于根据初步分割结果对图像进行二次分割，得到最终分割结果，所述第五分割评价模块用于根据最终分割结果对分割效果进行评价，所述第六识别模块根据分割结果对图像进行识别。
4.根据权利要求3所述的智能车辆驾驶系统，其特征在于，所述第一图像采集模块采用高清摄像头获取车辆周围图像。
5.根据权利要求4所述的智能车辆驾驶系统，其特征在于，所述第三初步分割模块包括第一平滑子模块和第二初步分割子模块，所述第一平滑子模块用于对去噪后的图像进行平滑处理，所述第二初步分割子模块用于对平滑处理后的图像进行初步分割：
所述第一平滑子模块用于对去噪后的图像进行平滑处理，具体为：采用核函数EH(g1,g2)对图像进行平滑处理，得到图像的密度极大值点，所述核函数为：
在式子里,xr表示图像像素x的二维空间位置坐标，xs表示图像像素x的三维色彩特征向量，g1为核函数的半径，代表空域的核大小，g2为色彩特征空间的半径，代表值域的核大小；
所述第二初步分割子模块用于对平滑处理后的图像进行初步分割，具体为：图像中在同一个密度极大值点收敛的像素点划分为同一类，并把类的标号赋予类之内的所有点，若是分割之后的某个类的点的个数小于M，则将该类合并到相邻区域，得到图像的初步分割结果；所述划分标准为：所述在同一个密度极大值点收敛的像素点为空间域中距离小于g1或色彩特征空间中距离小于g2的像素点。
6.根据权利要求5所述的智能车辆驾驶系统，其特征在于，所述第四再次分割模块包括一次处理子模块、二次处理子模块和综合处理子模块，所述一次处理子模块用于根据初步分割结果获取图像的一次处理结果，所述二次处理子模块用于根据初步分割结果获取图像的二次处理结果，所述综合处理子模块用于根据一次处理结果和二次处理结果得到图像的最终分割结果；
所述一次处理子模块用于根据初步分割结果获取图像的一次处理结果，具体为：将经过初步分割后图像被划分为n个区域，Qi表示初步分割后图像的第i个区域，i＝1,2,…,n，每个区域对应的颜色向量用表示：
在式子里，x1i,x2i,x3i分别表示第i个区域内所有像素对应的红色、绿色、蓝色颜色分量的平均值；
将每个区域对应的颜色向量看作一个簇，采用下式计算簇之间的第一距离因子，
在式子里，LGij表示第i个簇和第j个簇之间的第一距离因子；
设定第一合并阈值，对第一距离因子小于第一合并阈值的簇进行合并，计算最终簇的数目，得到图像的一次处理结果。
7.根据权利要求6所述的智能车辆驾驶系统，其特征在于，所述二次处理子模块用于根据初步分割结果获取图像的二次处理结果，具体为：将经过初步分割后图像被划分为n个区域，Qi表示初步分割后图像的第i个区域，i＝1,2,…,n，每个区域对应的灰度值用表示，表示第i个区域内所有像素对应的灰度值的平均值；
将每个区域对应的灰度值看作一个簇，采用下式计算簇之间的第二距离因子：
在式子里，ZCij表示第i个簇和第j个簇之间的第二距离因子；
设定第二合并阈值，对第二距离因子小于第二合并阈值的簇进行合并，计算最终簇的数目，得到图像的二次处理结果；
所述综合处理子模块用于根据一次处理结果和二次处理结果得到图像的最终分割结果，具体为：将一次处理结果和二次处理结果中簇的数目少的处理结果作为图像的最终分割结果。
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