CN109094574B - 一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统 - Google Patents

一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统，通过信息采集模块获取无人车车辆状态特征，包括方向盘转角、车速、刹车状态等；通过高清摄像头、雷达和激光测距仪获取无人车周围环境数据，包括路障，路标和道路交通标线，以高性能的嵌入式计算机作为主控模块，将获取的车辆状态信息及周围环境信息数据并行输入数据规格化分块存储模块，主控模块通过分析得到无人车驾驶状态信息，从数据分块检测模块分别获取相应的信息，再分别通过控制模块对车辆进行控制，包括车道偏离预警，发出报警并紧急制动，能够有效的检测异常无人车驾驶状态，并采取相应的措施，避免发生安全事故。

Description

一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统
技术领域
本发明属于无人驾驶技术领域，具体涉及一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统。
背景技术
近几年，国内外无人车领域蓬勃发展，但由于无人车在安全方面仍存在隐患。现有的无人车测量与控制，大部分是基于正常行驶状态下对车辆进行控制，使车辆维持正常的行驶状态。
基于现有的无人车测量与控制系统，一旦车辆出现故障，那故障将会一直存在，该系统无法对非正常驾驶状态进行监控，则严重情况下可能导致交通事故。
随着计算机技术、移动通信技术的发展，我们可以对无人车进行实时的监控，降低无人车的安全隐患。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统，以克服现有技术的不足。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统，包括信息采集模块、数据规格化分块存储模块、数据分块检测模块、控制与预警模块和主控模块；
所述信息采集模块，通过多种通讯方式实现预警系统信息集成方案中的数据收集，经过信息采集模块获取得到的数据传递给数据规格化和存储模块的处理；
所述数据规格化分块存储模块，用于数据的结构化存储以及不同属性的索引，并向其他各功能模块提供数据访问接口，以检索本地各种查询条件下的状态数据；
所述数据分块检测模块，从数据规格化分块存储模块的内存缓冲区提取时间有序各类数据，依据不同预警应用的知识库规则信息和条件设置进行在线分析，实现车辆状态异常、未保持安全距离、车道偏离以及超速预警的逻辑判断和检测；
所述控制与预警模块，将检测结果以声音的方式报警并根据数据分析结果作出具体的控制指令，针对不同模块出现的问题进行相应的控制；
所述主控模块，用于其他各模块的功能启动以及调度管理。
进一步的，信息采集模块包括用于采集与周围车距的激光测距仪、用于获取交通标线和交通标志信息的视频摄像头、用于获取障碍物信息的车载雷达、用于获取车速的速度传感器、用于获取油门和刹车状态的距离传感器与数据规格化分块存储模块进行有线通信的第一通信模块。
进一步的，数据规格化分块存储模块包括本地数据库、数据规格化模块、用于和数据分块检测模块进行通信的GPRS远程无线传输模块。
进一步的，数据分块检测模块包括神经网络训练模型以及与主控模块进行有线通信的第二通信模块。
进一步的，主控模块包括控制模块显示车辆状态的第一显示模块和与控制和预警模块通信的GPRS远程无线通信模块。
进一步的，控制与预警模块包括预警模块、方向盘转角控制模块、油门控制模块、刹车控制模块和与各模块进行有线通信的第三通信模块。
进一步的，通信接口为有线通信接口或无线通信接口；有线通信接口为USB接口，所述无线通信接口为WIFI接口，蓝牙接口或NFC接口。
进一步的，激光测距仪采用velodyne hdl32e激光雷达；视频摄像头采用acA1600-60gm-Basler ace。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统，包括信息采集模块、数据规格化分块存储模块、数据分块检测模块、控制与预警模块和主控模块；通过信息采集模块获取无人车车辆状态特征，包括方向盘转角、车速、刹车状态等；通过高清摄像头、雷达和激光测距仪获取无人车周围环境数据，包括路障，路标和道路交通标线，以高性能的嵌入式计算机作为主控模块，将获取的车辆状态信息及周围环境信息数据并行输入数据规格化分块存储模块，主控模块通过分析得到无人车驾驶状态信息，从数据分块检测模块分别获取相应的信息，再分别通过控制模块对车辆进行控制，包括车道偏离预警，发出报警并紧急制动。能够有效的检测异常无人车驾驶状态，并采取相应的措施，避免发生安全事故。
采用数据分块存储模块，实现了数据的结构化存储以及不同属性的索引，通过多种通讯方式实现预警系统信息集成方案中的数据收集，经过信息采集模块获取得到的数据传递给数据规格化和存储模块的处理；数据的结构化存储以及不同属性的索引存储，并向其他各功能模块提供数据访问接口，以检索本地各种查询条件下的状态数据；从数据规格化分块存储模块的内存缓冲区提取时间有序各类数据，依据不同预警应用的知识库规则信息和条件设置进行在线分析，实现车辆状态异常、未保持安全距离、车道偏离以及超速预警的逻辑判断和检测，将检测结果以声音的方式报警并根据数据分析结果作出具体的控制指令，针对不同模块出现的问题进行相应的控制。
附图说明
图1为本发明提供的软件初始化模块的流程图。
图2为本发明提供的数据获取模块的流程图。
图3为本发明提供的行为检测模块的流程图。
图4为本发明提供的主控模块的流程图。
图5为本发明提供的硬件集成原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统，包括信息采集模块、数据规格化分块存储模块、数据分块检测模块、控制与预警模块和主控模块；
所述信息采集模块，通过多种通讯方式实现预警系统信息集成方案中的数据收集，经过信息采集模块获取得到的数据传递给数据规格化和存储模块的处理；
所述数据规格化分块存储模块，用于数据的结构化存储以及不同属性的索引，并向其他各功能模块提供数据访问接口，以检索本地各种查询条件下的状态数据；
所述数据分块检测模块，从数据规格化分块存储模块的内存缓冲区提取时间有序各类数据，依据不同预警应用的知识库规则信息和条件设置进行在线分析，实现车辆状态异常、未保持安全距离、车道偏离以及超速预警的逻辑判断和检测；
所述控制与预警模块，将检测结果以声音的方式报警并根据数据分析结果作出具体的控制指令，针对不同模块出现的问题进行相应的控制；
所述主控模块，用于其他各模块的功能启动以及调度管理，即实现各模块之间的数据传输与处理。主控模块采用研华ARK-3500(13-3120/4GB)。
无人车驾驶状态测量参数包括车辆行驶状态信息、周围车距信息、道路交通标线信息和交通标志信息障碍物信息。
信息采集模块包括用于采集与周围车距的激光测距仪、用于获取交通标线和交通标志信息的视频摄像头、用于获取障碍物信息的车载雷达、用于获取车速的速度传感器、用于获取油门和刹车状态的距离传感器与数据规格化分块存储模块进行有线通信的第一通信模块；激光测距仪采用velodyne hdl32e激光雷达；视频摄像头采用acA1600-60gm-Basler ace；
图像采集：采用深度学习方法采集静态情况下车辆图像信息，采用时间差分采集动态情况下车辆图像信息。
数据规格化分块存储模块包括本地数据库、数据规格化模块、用于和数据分块检测模块进行通信的GPRS远程无线传输模块；
数据分块检测模块包括神经网络训练模型，与主控模块进行有线通信的第二通信模块；
主控模块包括控制模块显示车辆状态的第一显示模块和与控制和预警模块通信的GPRS远程无线通信模块；
控制与预警模块包括预警模块、方向盘转角控制模块、油门控制模块、刹车控制模块和与各模块进行有线通信的第三通信模块；
通信接口为有线通信接口或无线通信接口；有线通信接口为USB接口，所述无线通信接口为WIFI接口，蓝牙接口或NFC接口。
本发明需要处理的数据包括：车辆速度信息、车与周围车的车距信息，车周围障碍物信息、油门与刹车信息、道路交通标志和交通标线信息，其中，道路标志信息与车速信息需要共同处理，其余信息均可单独处理。
每一个处理流程均包含以下流程：软件初始化、数据获取线程组、行为检测线程组和主控线程。
如图1所示，软件初始化模块的具体工作流程如下：定义各初始变量，该变量初值由大量实验数据或实际情况得到；数据库知识规则配置初始化；各通讯端口初始化。
如图2所示，数据获取线程组具体工作流程如下：从主控线程读取通讯端口缓冲区数据；进行数据校验合法性验证；根据协议解析数据并获取完整一帧数据；数据存储并进入Buf队列；重复上述操作；
如图3所示，行为检测线程组具体工作流程如下：从Buf队列获取一个数据并判断依规则是否与历史序列比对；与历史数据在线比对或统计之后与检测规则匹配；如与检测规则一致，则预警输出；重复上述操作。
如图4所示，主控线程具体工作流程如下：设置定时器并启动各模块线程；根据变量更新控件内容；判断是否有新的数据输入，如无输入，结束程序。
本发明采用神经网络分析方法，分别将正常状态下和非正常状态下车辆状态信息、与周围车距、路障等信息输入神经网络训练模型中进行训练，然后利用该训练模型对行驶中的车辆的各项数据分别进行分析，并将分析结果反馈给主控模块，由主控模块对车辆进行控制。
本发明采用了计算机视觉相关技术，用计算机视觉对高清摄像头获取的路标信息和道路交通标线信息进行分析处理，如出现异常情况，立刻将异常反馈给主控模块，由主控模块对车辆进行控制。本系统基于台架测试系统用或者基于道路测试系统用。
本发明仍需说明，有关车的驾驶状态部分信息采集可依赖于原车CAN总线采集，如油门信号、刹车信号、车速信号等。综合考虑各功能模块的在信息传输、信息处理等方面的性能要求，对各模块之间的信号连线进行了规划。在此基础上，实现了系统的硬件集成，集成原理图如图5所示。

Claims (1)

1.一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统，其特征在于，包括信息采集模块、数据规格化分块存储模块、数据分块检测模块、控制与预警模块和主控模块；
所述信息采集模块，通过多种通讯方式实现预警系统信息集成方案中的数据收集，经过信息采集模块获取得到的数据传递给数据规格化和存储模块的处理；
所述数据规格化分块存储模块，用于数据的结构化存储以及不同属性的索引，并向其他各功能模块提供数据访问接口，以检索本地各种查询条件下的状态数据；
所述数据分块检测模块，从数据规格化分块存储模块的内存缓冲区提取时间有序各类数据，依据不同预警应用的知识库规则信息和条件设置进行在线分析，实现车辆状态异常、未保持安全距离、车道偏离以及超速预警的逻辑判断和检测；
所述控制与预警模块，将检测结果以声音的方式报警并根据数据分析结果作出具体的控制指令，针对不同模块出现的问题进行相应的控制；
所述主控模块，用于其他各模块的功能启动以及调度管理；信息采集模块包括用于采集与周围车距的激光测距仪、用于获取交通标线和交通标志信息的视频摄像头、用于获取障碍物信息的车载雷达、用于获取车速的速度传感器、用于获取油门和刹车状态的距离传感器与数据规格化分块存储模块进行有线通信的第一通信模块；数据规格化分块存储模块包括本地数据库、数据规格化模块、用于和数据分块检测模块进行通信的GPRS远程无线传输模块；数据分块检测模块包括神经网络训练模型以及与主控模块进行有线通信的第二通信模块；控制与预警模块包括预警模块、方向盘转角控制模块、油门控制模块、刹车控制模块和与各模块进行有线通信的第三通信模块，主控模块包括控制模块显示车辆状态的第一显示模块和与控制和预警模块通信的GPRS远程无线通信模块，通信接口为有线通信接口或无线通信接口；有线通信接口为USB接口，所述无线通信接口为WIFI接口、蓝牙接口或NFC接口，激光测距仪采用velodyne hdl32e激光雷达；视频摄像头采用acA1600-60gm-Baslerace。
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