CN108710368A - 一种无人驾驶系统及电动汽车 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种无人驾驶系统及电动汽车，涉及汽车安全技术领域，所述无人驾驶系统包括：通信连接的主控装置和辅控装置；其中，所述主控装置用于获取所述车辆所处预设范围内的行驶路况信息，根据所述行驶路况信息，规划所述车辆的行驶路径，并控制所述车辆依据所述行驶路径自动行驶；所述辅控装置用于获取所述车辆所处所述预设范围内的行驶路况信息、卫星地图信息和交通警示信息，根据所述行驶路况信息、卫星地图信息和交通警示信息，生成行驶场景信息；并根据所述行驶场景信息，监测所述车辆的当前行驶状态，向所述主控装置输出行驶路径调整信号。本发明的方案，提高了无人驾驶车辆的容错机制和稳定性，减少了交通事故的发生。
Description
技术领域
本发明属于汽车安全技术领域，尤其是涉及一种无人驾驶系统及电动汽车。
背景技术
目前无人驾驶技术已被广泛应用，然而在汽车领域，由于无人驾驶的车辆控制容错机制和稳定性差，所以安全问题一直备受质疑，在车辆的无人驾驶过程中，一旦控制系统出现故障就会导致全车故障，一旦行驶途中电路故障难以快速反应做出保证安全的操作，就会导致交通事故的发生，因此，在无人驾驶过程中，车辆出现故障时，如何快速控制车辆，避免交通事故的发生，成为无人驾驶技术在汽车领域普及需要解决的首要问题。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种无人驾驶系统及电动汽车，从而解决现有技术中无人驾驶的车辆控制容错机制和稳定性差，导致易出现交通事故的问题。
为了实现上述目的，本发明提供了一种无人驾驶系统，包括：通信连接的主控装置和辅控装置；
其中，所述主控装置用于获取所述车辆所处预设范围内的行驶路况信息，根据所述行驶路况信息，规划所述车辆的行驶路径，并控制所述车辆依据所述行驶路径自动行驶；
所述辅控装置用于获取所述车辆所处所述预设范围内的行驶路况信息、卫星地图信息和交通警示信息，根据所述行驶路况信息、卫星地图信息和交通警示信息，生成行驶场景信息；并根据所述行驶场景信息，监测所述车辆的当前行驶状态，向所述主控装置输出行驶路径调整信号。
其中，所述主控装置包括：
视觉采集模组，用于采集所述车辆所处预设范围内的环境图像，并根据所述环境图像，对所述车辆所处行驶环境进行模型仿真，获得所述预设范围内的行驶路况信息；
声音采集模组，用于采集所述车辆所处预设范围内的声音信息；
分析模组，用于根据所述声音信息和所述行驶路况信息，规划所述车辆的行驶路径；
主控芯片，用于根据行驶路径，控制所述车辆依据所述行驶路径自动行驶；以及用于接收所述辅控装置发送的行驶路径调整信号，控制所述车辆依据所述行驶路径调整信号所调整的行驶路径行驶。
其中，所述视觉采集模组包括：
信息扫描件，用于采集所述车辆所处预设范围内的环境图像；
处理器，用于根据所述环境图像，对所述车辆所处行驶环境进行仿真，获得所述预设范围内的行驶路况信息。
其中，所述信息扫描件包括：设置在所述车辆的车身四周的多个360°超声波传感器、多个高清摄像头和多个毫米波雷达；设置在所述车辆的顶部的可伸缩旋转的红外夜视透视摄像机；设置在驾驶员位置且位于同一高度的至少两个360°智能旋转摄像头，以及与至少两个所述360°智能旋转摄像头呈三角形设置的红外夜视透视摄像机。
其中，所述处理器还用于根据所述车辆所处的环境温度、环境湿度和光照强度，调整所述扫描件的工作模式；其中，所述工作模式包括：强光模式、暗光模式和潮湿模式。
其中，所述辅控装置包括：
交通环境库模组，用于根据卫星地图信息、所述行驶路况信息和预设范围内的交通警示信息进行环境模型仿真，获得所述预设范围内的行驶场景信息；
行驶状态监测模组，用于在所述车辆依据所述行驶路径行驶时，监测所述车辆的当前行驶状态；
辅控芯片，用于根据所述车辆的当前行驶状态，向所述主控装置(1)输出行驶路径调整信号。
其中，所述辅控芯片用于，在所述行驶状态监测模组监测到所述车辆偏离所述行驶路径，或者，监测到所述车辆与其他车辆的间距小于预设间距时，向所述主控装置输出行驶路径调整信号。
其中，所述辅控芯片还用于，在所述行驶状态监测模组通过对预设范围内的其他车辆的行驶路径与所述车辆的行驶路径对比，确认存在交叉碰撞时，向所述主控装置输出紧急制动的控制信号，并发送交叉碰撞预警信息至其他车辆。
其中，所述辅控装置还包括：智能防撞预警模组，用于当根据所述行驶场景信息判断有其他车辆与所述车辆撞击时，通过所述辅控芯片向所述主控装置发送行驶路径调整信号，并向所述预设范围内的其他车辆发送危险告警信息。
其中，当所述其他车辆位于所述车辆的侧边时，通过所述辅控芯片向所述主控装置发送车辆漂移自旋转控制信号，其中，所述漂移自旋转的方向与所述其他车辆的撞击方向相同。
其中，所述辅控装置还包括：车辆状态监测模组，用于监测所述车辆的可用电量和所述车辆的工作状态；
当所述可用电量低于预设电量时，为所述车辆规划充电路径，并通过所述辅控芯片向所述主控装置输出包含充电路径的路径调整信号；
当监测到所述车辆的工作状态异常时，控制所述车辆停车或紧急避让。
本发明实施例还提供一种汽车，包括如上所述的无人驾驶系统。
本发明的上述技术方案至少具有如下有益效果：
本发明通过将无人驾驶系统设置为包括主控装置和辅控装置的两个部分，其中，所述主控装置用于实现无人驾驶的功能，所述辅控装置用于对主控装置和车辆进行监测与预警。在车辆行驶状态出现异常，且所述主控装置未检测到所述异常时，所述辅控装置通过所述主控装置调整所述车辆的形式路径；在监测到所述主控装置功能异常时，所述辅控装置直接控制所述车辆紧急避让或停车；实现对车辆的快速反应，保障安全操作，避免交通事故的发生，提高了无人驾驶系统的容错机制和稳定性。
附图说明
图1为本发明实施例的无人驾驶系统的示意图；
图2为本发明实施例的视觉采集模组的示意图；
图3为本发明实施例的无人驾驶系统规划路径的具体流程示意图。
附图标记说明：
1-主控装置，10-主控芯片，11-视觉采集模组，12-分析模组，13-声音采集模组，14-固态激光雷达，15-驾驶控制模组，16-自学习模组，17-紧急辅助模组，2-辅控装置，20-辅控芯片，21-交通环境库模组，22-行驶状态监测模组，23-智能防撞预警模组，24-车辆状态监测模组，25-交通事故数据库模组，26-自动泊车模组，27神经网络模组，110-信息扫描件，111-360°超声波传感器，112-高清摄像头，113-毫米波雷达，114-可伸缩旋转的红外透视夜视摄像机，115-360°智能旋转摄像头，116-红外夜视透视摄像机，117-处理器。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明实施例针对现有技术中无人驾驶的车辆控制容错机制和稳定性差，导致存在安全隐患的问题，提供一种无人驾驶系统及电动汽车，提高了无人驾驶车辆的容错机制和稳定性，减少了交通事故的发生。
如图1所示，本发明的一实施例提供了一种无人驾驶系统，应用于车辆，所述无人驾驶系统包括：通信连接的主控装置1和辅控装置2；其中，所述主控装置1用于获取所述车辆所处预设范围内的行驶路况信息，根据所述行驶路况信息，规划所述车辆的行驶路径，并控制所述车辆依据所述行驶路径自动行驶；所述辅控装置2用于获取所述车辆所处所述预设范围内的行驶路况信息、卫星地图信息和交通警示信息，根据所述行驶路况信息、卫星地图信息和交通警示信息，生成行驶场景信息；并根据所述行驶场景信息，监测所述车辆的当前行驶状态，向所述主控装置输出行驶路径调整信号。
本发明实施例中，所述主控装置1用于实现驾驶员的职能，实现独立控制车辆行驶的功能；所述辅控装置2用于实现交警的职能，实现对车辆的被动安全控制，辅助所述主控装置1更好更安全的控制车辆行驶，另外，在所述辅控装置2监测到所述主控装置1异常时，所述辅控装置2能够快速反应，做出保证车辆和人身安全的操作，如直接控制所述车辆停车或紧急避让，从而避免交通事故的发生，提高了所述车辆的容错机制和稳定性。
具体的，所述主控装置1包括：
视觉采集模组11，用于采集所述车辆所处预设范围内的环境图像，并根据所述环境图像，对所述车辆所处行驶环境进行模型仿真，获得所述预设范围内的行驶路况信息。
本实施例的所述视觉采集模组11相当于驾驶员的眼睛，用于监测所述车辆周围的环境，获得所述车辆所处预设范围内的行驶路况信息。
声音采集模组13，用于采集所述车辆所处预设范围内的声音信息。
本实施例中，所述预设范围内的声音信息包括：行人语音、动物语音、其他车辆行驶的声音等环境声音，所述声音采集模组13用于协助所述视觉采集模组11确定所述车辆所处预设范围内的行驶路况信息，提高了路况监测的精确度。
另外，所述声音采集模组13还用于与车内乘员进行人工智能(ArtificialIntelligence，简称：AI)互动，获取车内乘员的控制指令，如行驶目标的变更与确认、资料搜索与查询和网上远程控制等，并将车内乘员的控制指令发送至所述主控装置1的其他模组，从而便于其他模组根据车内乘员的控制指令执行响应的操作。
分析模组12，用于根据所述声音信息和所述行驶路况信息，规划所述车辆的行驶路径。
本实施例中，所述分析模组12在规划所述车辆的行驶路径时，在结合所述视觉采集模组11形成的行驶路况信息和所述声音采集模组13获取的车内乘员的控制指令的基础上，还考虑所述辅控装置2生成的行驶场景信息和地图信息等，实现潜在危险的判断，使得规划的所述行驶路径安全可靠。
主控芯片10，用于根据行驶路径，控制所述车辆依据所述行驶路径自动行驶；以及用于接收所述辅控装置2发送的行驶路径调整信号，控制所述车辆依据所述行驶路径调整信号所调整的行驶路径行驶。
本实施例中，所述主控芯片10可以为现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGate Array，简称：FPGA)，结合高速集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC)的控制芯片，具有接收所述辅控装置2发送的行驶路径调整信号的功能外，还具有根据预先设置的通讯命令优先级，协调接收到的所述主控装置1的其他模组发送的通讯命令和所述辅控装置2发送的通讯命令，实现在所述车辆异常时，快速反应做出保证安全的操作。其中，所述异常包括：车辆本身异常和路况异常等突发状况。
需要说明的是，所述主控芯片10可以通过千兆光纤或无线5G传输与其他模组和所述辅控装置2进行通信，接收所述主控装置1中的其他模组发送的通信指令，并执行相应的操作，当需要将所述通信指令输出至所述辅控装置2时，所述主控芯片10还将所述通信指令输出至所述辅控装置2；提高了通讯命令的传输速率，实现了更进一步的快速做出保证安全的操作，避免了交通事故的发生。
再如图1所示，所述主控装置1在包含上述模组的基础上，还可以包括如下模组：驾驶控制模组15、自学习模组16和紧急辅助模组17，以及设置在所述车辆顶部的固态激光雷达14等。
下面，依次说明所述驾驶控制模组15、所述自学习模组16、所述紧急辅助模组17和所述固态激光雷达14的功能与作用。
所述驾驶控制模组15用于驱动所述车辆行驶，主要包括：自动驱动控制模块、自动转向模块、自动油门模块和自动停车模块等；所述主控芯片10控制所述车辆依据所述行驶路径自动行驶的功能则是通过所述驾驶控制模组15实现的，具体的，所述自动转向模块通过比例积分微分技术和数字信号处理技术实现电动机的双向闭环控制；所述自动油门控制则是根据驾驶员习惯模型生成不同油门曲线，包括运动型和经济型驾驶；所述自动停车模块用于与车库交互，实现车库停车位的编号管理，在车辆入库后显示车辆入库信息以及在车辆离开后显示车库空位。
所述自学习模组16用于采集驾驶员的个性化驾驶数据，并对所述个性化驾驶数据进行分析，实现自动建模，提升无人驾驶时的驾驶参数，使得无人驾驶的驾驶习惯接近驾驶员的驾驶习惯。
所述紧急辅助模组17具有单独的动力能源控制，实现了在所述车辆的电力系统失效后，根据所述辅控装置2的通讯命令，控制所述车辆紧急制动或紧急避让，避免了交通事故的发生。
具体的，所述紧急辅助模组17可以结合所述视觉采集模组11采集的行驶路况信息和所述固态激光雷达14探测的结果紧急制动或紧急避让，避免与其他车辆、行人或建筑物发生碰撞，提高了所述车辆的安全性能。另外，若所述车辆安装有360°旋转的球形轮胎或反冲喷射系统，所述紧急辅助模组17还可以控制所述球形轮胎或所述反冲喷射系统动作，从而避免所述车辆引发交通事故。
所述固态激光雷达14可用于在能见度低的大雾天气时，探测所述车辆周围的物体，实现与所述视觉采集模组11的配合，提高了行驶路况信息采集的准确性。
本发明实施例中，在所述主控装置1中设置上述模组，在保证所述主控装置1实现控制车辆行驶的基本功能的基础上，进一步提高了无人驾驶的可靠性和个性化驾驶，使得无人驾驶更接近驾驶员驾驶的驾驶习惯，在无人驾驶过程中，当出现突发状况时，实现快速反应，做出保证安全的操作，减少交通事故的发生。
如图2所示，所述视觉采集模组11包括：
信息扫描件110，用于采集所述车辆所处预设范围内的环境图像。
其中，所述信息扫描件110包括：设置在所述车辆的车身四周的多个360°超声波传感器111、多个高清摄像头112和多个毫米波雷达113；设置在所述车辆的顶部的可伸缩旋转的红外夜视透视摄像机114；设置在驾驶员位置且位于同一高度的至少两个360°智能旋转摄像头115，以及与至少两个所述360°智能旋转摄像头呈三角形设置的红外夜视透视摄像机116。
本实施例中，在所述车辆的车身四周设置多个360°超声波传感器111、多个高清摄像头112和多个毫米波雷达113，实现了采集车身不同方位角度的物体或行人等；设置在所述车辆的顶部的可伸缩旋转的红外夜视透视摄像机114实现了对所述车辆各个方向上能够散发热量的对象的探测，所述能够散发热量的对象包括有生命体征的对象，如行人和动物等；设置在驾驶员位置且位于同一高度的至少两个360°智能旋转摄像头115，用于采集驾驶员正前方、左前方和右前方的图像信息；与至少两个所述360°智能旋转摄像头呈三角形设置的红外夜视透视摄像机116用于探测驾驶员正前方、左前方和右前方的有声明体征的对象；所述两个360°智能旋转摄像头115和所述红外夜视透视摄像机116相当于驾驶员的眼睛，用于获取所述车辆前方的图像。
本实施例中，在所述车辆的顶部设置可伸缩旋转的红外夜视透视摄像机114实现了对所述车辆的四周具有生命体征的对象的实时监测，进一步提高了行驶路况信息的准确度。
所述视觉采集模组11还包括：处理器117，用于根据所述环境图像，对所述车辆所处行驶环境进行仿真，获得所述预设范围内的行驶路况信息。
另外，所述处理器117还用于根据所述车辆所处的环境温度、环境湿度和光照强度，调整所述信息扫描件110的工作模式；其中，所述工作模式包括：强光模式、暗光模式和潮湿模式。
具体的，所述强光模式为白天，所述处理器117降低所述信息扫描件110的对比度；所述暗光模式为黑夜，所述处理器117打开所述信息扫描件110的灯光系统；所述潮湿模式为雷雨天气或冬季，在雷雨天气，所述处理器117控制所述信息扫描件110的雨刮片开启，在冬季，所述处理器117控制所述信息扫描件110的除霜系统开启；通过上述操作，保证所述信息扫描件110始终处于优良的工作环境中，且确保所述信息扫描件110采集的图像信息更加清晰。
再如图1所示，所述辅控装置2包括：
交通环境库模组21，用于根据卫星地图信息、所述行驶路况信息和预设范围内的交通警示信息进行环境模型仿真，获得所述预设范围内的行驶场景信息。
所述交通环境库模组21能够获取所述车辆所处城市的卫星地图，采集所述车辆所处预设范围内的交通警示信息，并接收所述视觉采集模组11采集的行驶路况信息，并将所述卫星地图、所述交通警示信息和所述行驶路况信息进行调整缩放整合到一个统一的环境模型中，生成所述行驶场景信息。
需要说明的是，所述交通警示信息包括交通警示标语、交通警示灯和交通摄像头等，通过采集所述交通警示信息，实现了控制所述车辆按照交通规则行驶，提高了所述车辆的可靠性。
行驶状态监测模组22，用于在所述车辆依据所述行驶路径行驶时，监测所述车辆的当前行驶状态。
本实施例中，在所述辅控装置2中设置所述行驶状态监测模组22，实现了对所述车辆的行驶状态的实时监测，当所述车辆的行驶状态出现异常时，能够快速控制车辆做出保证安全的操作，减少了交通事故的发生。
辅控芯片20，用于根据所述车辆的当前行驶状态，向所述主控装置1输出行驶路径调整信号。
本实施例中，所述辅控芯片20用于获取所述辅控装置2中的各模组的通讯指令，并将所述通讯指令输出至所述主控装置1，从而实现对所述车辆的控制，相对于现有技术中的无人驾驶系统只包括驱动所述车辆行驶的装置，本发明实施例的所述辅控装置2实现了对所述主控装置1和所述车辆的实时监测，提高了所述车辆无人驾驶的安全性。
具体的，所述辅控芯片20用于，在所述行驶状态监测模组22监测到所述车辆偏离所述行驶路径，或者，监测到所述车辆与其他车辆的间距小于预设间距时，向所述主控装置1输出行驶路径调整信号。
需要说明的是，所述行驶路径调整信号可以为所述车辆的路径的偏移方向和偏移量，或者，所述车辆与其他车辆的间距，由所述主控装置1根据所述行驶路径调整信号调整所述车辆的行驶路径；所述行驶路径调整信号还可以为所述辅控装置根据监测到的数据规划的调整后的形式路径，由所述主控装置1直接根据所述行驶路径调整信号控制所述车辆调整行驶路径。
具体的，所述辅控芯片20还用于，在所述行驶状态监测模组22通过对预设范围内的其他车辆的行驶路径与所述车辆的行驶路径对比，确认存在交叉碰撞时，向所述主控装置1输出紧急制动的控制信号，并发送交叉碰撞预警信息至其他车辆。
本实施例中，所述行驶状态监测模组22在确认所述车辆是否与其他车辆存在交叉碰撞的危险时，首先，基于GPS定位和所述交通环境库模组21生成的行驶场景信息，分别获取所述车辆和所述其他车辆当前的运动轨迹，并预估所述车辆和所述其他车辆将来的运动轨迹，对预估的两个运动轨迹进行判断，确认是否存在交叉碰撞的可能性，若有，则通过所述辅控芯片20向所述主控装置1输出紧急制动的控制信号，并发送交叉碰撞预警信息至其他车辆；或者，对所述车辆预估的运动轨迹进行判断，确认是否存在路径偏移的可能性，若有，则向所述主控装置1输出行驶路径调整信息。
进一步的，所述辅控装置2还包括：智能防撞预警模组23，用于当根据所述行驶场景信息判断有其他车辆与所述车辆撞击时，通过所述辅控芯片20向所述主控装置1发送行驶路径调整信号，并向所述预设范围内的其他车辆发送危险告警信息。
具体的，当有可能与所述车辆发生撞击的所述其他车辆位于所述车辆的侧边时，所述辅控芯片20向所述主控装置1发送车辆漂移自旋转控制信号，使得所述车辆的车身在不影响所述预设范围内的其他车辆行驶的基础上，向远离与所述车辆撞击的所述其他车辆的方向旋转，即所述漂移自旋转的方向与所述其他车辆的撞击方向相同，从而避免两者发生撞击。
更进一步的，所述辅控装置2还包括：车辆状态监测模组24，用于监测所述车辆的可用电量和所述车辆的工作状态；其中，当所述可用电量低于预设电量时，为所述车辆规划充电路径，并通过所述辅控芯片20向所述主控装置1输出包含充电路径的路径调整信号；当监测到所述车辆的工作状态异常时，控制所述车辆停车或紧急避让。
本实施例中，在所述辅控装置2中设置所述车辆状态监测模组24，实现了对所述车辆的基本参数的监测，避免了所述车辆的硬件故障造成交通事故。
其中，所述车辆状态监测模组24还用于自动备份所述车辆最新一次的驾驶信息，防止所述车辆因断电而数据丢失，其中，备份的数据包括：驾驶员管理系统的所有软件和数据。
本发明实施例的所述辅控装置2实现了对所述车辆和所述主控装置1的实时监测，实现了根据所述车辆的行驶环境对所述主控装置1进行安全性指令，辅助所述主控装置1更好更安全的行驶，提高了所述车辆无人驾驶时的容错机制和稳定性，保证在无人驾驶行驶途中出现异常时，快速反应并做出保证安全的操作，减少交通事故的发生。
为了进一步提高无人驾驶的容错机制和稳定性，所述辅控装置2还包括：交通事故数据库模组25、自动泊车模组26和神经网络模组27等。
其中，所述交通事故数据库模组25用于搜集交通事故数据，并根据所述交通事故数据优化防撞设计参数，从而设计交通事故最优避让算法，并将所述交通事故最优避让算法反馈并应用于所述智能防撞预警模组23的防撞预警，实现对所述防撞预警的提升和改进。
所述自动泊车模组26用于搜索停车位，并根据搜索到的停车位的位置，规划所述车辆的停车路径，并通过所述辅控芯片20输出所述停车路径至所述主控装置1，由所述主控装置1控制所述车辆沿所述停车路径行驶。另外，若停车位具有通信功能，所述自动泊车模组26还用于与所述停车位进行通信，实现停车位的预定。
所述神经网络模组27可以接收任意协议的无线网络，并采用千兆光纤无线传输，实现网络监控、Flash本地数据存储和SD移动存储数据，从而保障数据安全。其中，所述数据包括：车联网大数据、摄像头数据、GPS数据、传感器数据、地图信息、车辆模型库、地图模型库、全息影响库和车辆驾驶信息等。具体的，Flash内只能存储10分钟内的实时数据，所述车辆的历史数据通过所述千兆光纤上传至后台服务器，在将历史数据上传后，则删除本地的历史数据，实现了存储空间的合理利用。
另外，所述神经网络模组27还能够与所述预设范围内的行人所携带的手机进行通信，在所述车辆与行人的距离小于第一预设距离时，向行人的手机发送安全预警信息，避免出现交通事故。
这里，结合图3具体说明本实施例的无人驾驶系统驾驶车辆进行行驶路径规划的具体过程：
步骤S301：启动所述视觉采集模组11中的信息扫描件110和所述声音采集模组13，由所述信息扫描件110采集所述车辆所处预设范围内的图像信息，并通过所述主控芯片10发送至所述辅控装置2；由所述声音采集模组13采集所述预设范围内的声音。
步骤S302：所述处理器117根据所述信息扫描件110采集的图像信息对所述车辆所处行驶环境进行仿真，获得所述预设范围内的行驶路况信息；其中，所述行驶路况信息为3D全息图像。
步骤S303：在执行所述步骤S31时，同时启动所述辅控装置2中的所述交通环境库模组21，由所述交通环境库模组21根据所述行驶路况信息、所述卫星地图信息和所述交通警示信息获取所述车辆所处的预设范围内的行驶场景信息，并将所述行驶场景信息通过所述辅控芯片20发送至所述主控装置1。
步骤S304：所述分析模组12根据所述声音信息、所述行驶路况信息和所述行驶场景信息，规划所述车辆的行驶路径。
步骤S305：在所述车辆依据所述行驶路径行驶时，所述分析模组12根据当前采集的所述行驶路况信息，判断是否有预警移动车辆，若有，则执行步骤S306，若没有，则执行步骤S307。
步骤S306：所述分析模组12根据所述视觉采集模组11采集的行驶路况信息，规划智能避让路径和智能避让时间，并将规划结果发送至所述主控芯片10，由所述主控芯片10控制所述车辆依据规划智能避让路径和智能避让时间行驶，并返回至步骤S304。
步骤S307：在所述车辆依据所述行驶路径行驶时，所述分析模组12根据当前接收到的声音信息，判断是否有移动人物，若有，则执行步骤S308，若没有，则执行步骤S309。
步骤S308：所述分析模组12根据当前采集的声音信息，确定人物运行轨迹，并规划避让选择，同时，启动车灯和车铃预警，并返回至步骤S304。
步骤S309:在所述车辆依据所述行驶路径行驶时，所述分析模组12根据当前采集的行驶路况信息，判断当前的路面是否为复杂路面，若是，则执行步骤S310，若否，则返回至步骤S304。
步骤S310：根据当前的路面状况，所述分析模组12调整所述行驶路径，实现对复杂路面的避让。
本发明实施例的无人驾驶系统为一种安全性极高的双重保护系统，包括主控装置1和辅控装置2，由主控装置1完成无人驾驶的基本功能，实现车辆的正常行驶；由辅控装置2监测无人驾驶车辆的行驶状态，并对车辆行驶安全进行监测和预判，实现交警监管的职能，与所述主控装置1协同配合更好的保障无人驾驶汽车的安全性。
本发明的另一实施例提供了一种电动汽车，包括如上所述的无人驾驶系统。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (12)
1.一种无人驾驶系统，应用于车辆，其特征在于，所述无人驾驶系统包括：通信连接的主控装置(1)和辅控装置(2)；
其中，所述主控装置(1)用于获取所述车辆所处预设范围内的行驶路况信息，根据所述行驶路况信息，规划所述车辆的行驶路径，并控制所述车辆依据所述行驶路径自动行驶；
所述辅控装置(2)用于获取所述车辆所处所述预设范围内的行驶路况信息、卫星地图信息和交通警示信息，根据所述行驶路况信息、卫星地图信息和交通警示信息，生成行驶场景信息；并根据所述行驶场景信息，监测所述车辆的当前行驶状态，向所述主控装置(1)输出行驶路径调整信号。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶系统，其特征在于，所述主控装置(1)包括：
视觉采集模组(11)，用于采集所述车辆所处预设范围内的环境图像，并根据所述环境图像，对所述车辆所处行驶环境进行模型仿真，获得所述预设范围内的行驶路况信息；
声音采集模组(13)，用于采集所述车辆所处预设范围内的声音信息；
分析模组(12)，用于根据所述声音信息和所述行驶路况信息，规划所述车辆的行驶路径；
主控芯片(10)，用于根据行驶路径，控制所述车辆依据所述行驶路径自动行驶；以及用于接收所述辅控装置(2)发送的行驶路径调整信号，控制所述车辆依据所述行驶路径调整信号所调整的行驶路径行驶。
3.根据权利要求2所述的无人驾驶系统，其特征在于，所述视觉采集模组(11)包括：
信息扫描件(110)，用于采集所述车辆所处预设范围内的环境图像；
处理器(117)，用于根据所述环境图像，对所述车辆所处行驶环境进行仿真，获得所述预设范围内的行驶路况信息。
4.根据权利要求3所述的无人驾驶系统，其特征在于，所述信息扫描件(110)包括：设置在所述车辆的车身四周的多个360°超声波传感器(111)、多个高清摄像头(112)和多个毫米波雷达(113)；设置在所述车辆的顶部的可伸缩旋转的红外夜视透视摄像机(114)；设置在驾驶员位置且位于同一高度的至少两个360°智能旋转摄像头(115)，以及与至少两个所述360°智能旋转摄像头呈三角形设置的红外夜视透视摄像机(116)。
5.根据权利要求3所述的无人驾驶系统，其特征在于，所述处理器(117)还用于根据所述车辆所处的环境温度、环境湿度和光照强度，调整所述信息扫描件(110)的工作模式；其中，所述工作模式包括：强光模式、暗光模式和潮湿模式。
6.根据权利要求1所述的无人驾驶系统，其特征在于，所述辅控装置(2)包括：
交通环境库模组(21)，用于根据卫星地图信息、所述行驶路况信息和预设范围内的交通警示信息进行环境模型仿真，获得所述预设范围内的行驶场景信息；
行驶状态监测模组(22)，用于在所述车辆依据所述行驶路径行驶时，监测所述车辆的当前行驶状态；
辅控芯片(20)，用于根据所述车辆的当前行驶状态，向所述主控装置(1)输出行驶路径调整信号。
7.根据权利要求6所述的无人驾驶系统，其特征在于，所述辅控芯片(20)用于，在所述行驶状态监测模组(22)监测到所述车辆偏离所述行驶路径，或者，监测到所述车辆与其他车辆的间距小于预设间距时，向所述主控装置(1)输出行驶路径调整信号。
8.根据权利要求6所述的无人驾驶系统，其特征在于，所述辅控芯片(20)还用于，在所述行驶状态监测模组(22)通过对预设范围内的其他车辆的行驶路径与所述车辆的行驶路径对比，确认存在交叉碰撞时，向所述主控装置(1)输出紧急制动的控制信号，并发送交叉碰撞预警信息至其他车辆。
9.根据权利要求6所述的无人驾驶系统，其特征在于，所述辅控装置(2)还包括：智能防撞预警模组(23)，用于当根据所述行驶场景信息判断有其他车辆与所述车辆撞击时，通过所述辅控芯片(20)向所述主控装置(1)发送行驶路径调整信号，并向所述预设范围内的其他车辆发送危险告警信息。
10.根据权利要求9所述的无人驾驶系统，其特征在于，当所述其他车辆位于所述车辆的侧边时，通过所述辅控芯片(20)向所述主控装置(1)发送车辆漂移自旋转控制信号，其中，所述车辆漂移自旋转的方向与所述其他车辆的撞击方向相同。
11.根据权利要求6所述的无人驾驶系统，其特征在于，所述辅控装置(2)还包括：车辆状态监测模组(24)，用于监测所述车辆的可用电量和所述车辆的工作状态；
当所述可用电量低于预设电量时，为所述车辆规划充电路径，并通过所述辅控芯片(20)向所述主控装置(1)输出包含充电路径的路径调整信号；
当监测到所述车辆的工作状态异常时，控制所述车辆停车或紧急避让。
12.一种汽车，其特征在于，包括如权利要求1-11任一项所述的无人驾驶系统。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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