CN109116852A - 智能无人驾驶方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了智能无人驾驶方法和系统，包括获取始发地和目的地；根据始发地和目的地进行最优路径规划，并进行播报；获取对最优路径规划的确定信息以判断是否采用最优路径规划结果；在采用的情况下，启动车辆的人车互动系统和驾驶系统；在行进过程中获取基本路面信息，并根据路面基本信息更改行驶状态或最优路径规划结果至到达目的地。本发明解决了无人驾驶中的安全隐患问题，同时给予使用者更好的行驶体验。

Description

智能无人驾驶方法和系统
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其是涉及智能无人驾驶方法和系统。
背景技术
无人驾驶成为了目前研究的趋势和热点，一方面，无人驾驶省去了人工开车疲劳驾驶的烦恼，减少了在这种情况下带来的安全隐患，但另一方面，由于是机器驱动，因此在行驶过程中的安全问题是亟待解决的问题。
目前，我国的无人驾驶技术尚处于研究的不成熟期，因此，如何能在保证安全的情况下，实现无人驾驶技术，给使用者带来更好的行驶体验成为了研究的重中之重。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供智能无人驾驶方法和系统，解决了无人驾驶中的安全隐患问题，同时给予使用者更好的行驶体验。
第一方面，本发明实施例提供了智能无人驾驶方法，包括：
获取始发地和目的地；
根据所述始发地和所述目的地进行最优路径规划，并进行播报；
获取对所述最优路径规划的确定信息以判断是否采用所述最优路径规划结果；
在采用的情况下，启动车辆的人车互动系统和驾驶系统；
在行进过程中获取基本路面信息，并根据所述路面基本信息更改行驶状态或所述最优路径规划结果至到达所述目的地。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述获取始发地和所述目的地包括：
利用GPS定位装置获取所述始发地位置；
获取使用者的第一语音信息，并利用语音识别系统识别所述第一语音信息以获取所述目的地位置。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据所述始发地和所述目的地进行最优路径规划，并进行播报包括：
利用迪杰斯特拉算法求取所述始发地和所述目的地之间的最优路径得到最优路径规划结果；
根据所述最优路径规划结果进行计算得到路径规划信息和预计到达时间；
向使用者播报所述路径规划信息和所述预计到达时间，其中，所述路径规划信息包括行进距离、行进路线和收费情况。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述获取对所述最优路径规划的确定信息以判断是否采用所述最优路径规划结果包括：
获取使用者的第二语音信息；
提取所述第二语音信息的话语特征，根据所述话语特征判断是否采用所述最优路径规划结果或是否重新进行路径规划。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述人车互动系统包括温度调节装置、采光调节装置、车内空气净化装置、休闲娱乐装置和第一控制器。
结合第一方面的第四种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述驾驶系统包括摄像处理单元、车外传感阵列和第二控制器，其中，所述摄像处理单元包括设置于车体四周的摄像机和摄像处理模块，所述车外传感阵列包括设置于车体四周的测距传感器、设置于车辆底盘处的地面平度探测器和地面滑度探测器。
结合第一方面的第五种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述路面基本信息包括第一基本信息和第二基本信息，所述在行进过程中获取路面基本信息，并根据所述路面基本信息更改行驶状态或所述最优路径规划结果至到达所述目的地包括：
利用所述摄像处理单元得到所述第一基本信息，其中，所述第一基本信息包括障碍物的方向特征、速度特征和颜色特征；
利用所述车外传感阵列得到所述第二基本信息，其中，所述第二基本信息包括障碍物的方位、体积、移动速度；
根据所述方向特征、所述速度特征、所述颜色特征、所述方位、所述体积和所述移动速度预测移动趋势；
通过所述第二控制器对所述路面信息和移动趋势进行判断得出是否需要更改行驶状态或更改所述最优路径，其中，所述行驶状态包括急停、急行、缓停、缓行、不同挡速的加速或减速直行和不同挡速和旋转角度的左拐或右拐。
结合第一方面的第六种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，通过线性回归法预测所述移动趋势。
结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，还包括：
根据所述话语特征与所述使用者的移动终端相连接，并读取移动终端中应用程序的路径规划。
第二方面，本发明实施例提供了智能无人驾驶系统，包括：
获取单元，用于获取始发地和目的地；
路径规划单元，用于根据所述始发地和所述目的地进行最优路径规划，并进行播报；
判断单元，用于获取对所述最优路径规划的确定信息以判断是否采用所述最优路径规划结果；
启动单元，用于在采用的情况下，启动车辆的人车互动系统和驾驶系统；
行进控制单元，用于在行进过程中获取基本路面信息，并根据所述路面基本信息更改行驶状态或所述最优路径规划结果至到达所述目的地。
本发明提供了智能无人驾驶方法和系统，包括获取始发地和目的地；根据始发地和目的地进行最优路径规划，并进行播报；获取对最优路径规划的确定信息以判断是否采用最优路径规划结果；在采用的情况下，启动车辆的人车互动系统和驾驶系统；在行进过程中获取基本路面信息，并根据路面基本信息更改行驶状态或最优路径规划结果至到达目的地。本发明解决了无人驾驶中的安全隐患问题，同时给予使用者更好的行驶体验。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的智能无人驾驶方法流程图；
图2为本发明实施例提供的步骤S102方法流程图；
图3为本发明实施例提供的步骤S105方法流程图；
图4为本发明实施例提供的智能无人驾驶系统示意图。
图标：
10-获取单元；20-路径规划；30-判断单元；40-启动单元；50-行进控制单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，无人驾驶成为了目前研究的趋势和热点，一方面，无人驾驶省去了人工开车疲劳驾驶的烦恼，减少了在这种情况下带来的安全隐患，但另一方面，由于是机器驱动，因此在行驶过程中的安全问题是亟待解决的问题。我国的无人驾驶技术尚处于研究的不成熟期，因此，如何能在保证安全的情况下，实现无人驾驶技术，给使用者带来更好的行驶体验成为了研究的重中之重。基于此，本发明实施例提供的智能无人驾驶方法和系统，解决了无人驾驶中的安全隐患问题，同时给予使用者更好的行驶体验。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的智能无人驾驶方法进行详细介绍。
实施例一：
参照图1，智能无人驾驶方法包括：
步骤S101，获取始发地和目的地；
步骤S102，根据所始发地和目的地进行最优路径规划，并进行播报；
步骤S103，获取对最优路径规划的确定信息以判断是否采用最优路径规划结果；
步骤S104，在采用的情况下，启动车辆的人车互动系统和驾驶系统；
步骤S105，在行进过程中获取基本路面信息，并根据路面基本信息更改行驶状态或最优路径规划结果至到达目的地。
根据本发明的示例性实施例，步骤S101包括：
利用GPS定位装置获取始发地位置；
获取使用者的第一语音信息，并利用语音识别系统识别第一语音信息以获取目的地位置。
具体地，为了方便使用者的简便使用，本实施例提供的方法可以自动识别用户的语言，同时也具有键盘输入的方式，用户可通过任一种惯用方式进行目的地或者始发地的输入。
根据本发明的示例性实施例，步骤S102包括：
步骤S201，利用迪杰斯特拉算法求取所始发地和目的地之间的最优路径得到最优路径规划结果；
步骤S202，根据最优路径规划结果进行计算得到路径规划信息和预计到达时间；
步骤S203，向使用者播报路径规划信息和预计到达时间，其中，路径规划信息包括行进距离、行进路线和收费情况。
具体地，迪杰斯特拉Dijkstra算法从物体所在的初始点开始，访问图中的结点。它迭代检查待检查结点集中的结点，并把和该结点最靠近的尚未检查的结点加入待检查结点集。该结点集从初始结点向外扩展，直到到达目标结点。本发明实施例提供的该算法保证能找到一条从初始点到目标点的最短路径，只要所有的边都有一个非负的代价值。为了保证运行速度，本发明实施例也提供一种运行速度更快的算法，最佳优先搜索(BFS)算法与Dijkstra算法按照类似的流程运行，不同的是它能够评估(称为启发式的)任意结点到目标点的代价。与选择离初始结点最近的结点不同的是，它选择离目标最近的结点。但BFS不能保证找到一条最短路径。然而，它比Dijkstra算法快的多，因为它用了一个启发式函数(heuristic)快速地导向目标结点。例如，如果目标位于出发点的南方，BFS将趋向于导向南方的路径。
根据本发明的示例性实施例，步骤S103包括：
获取使用者的第二语音信息；
提取第二语音信息的话语特征，根据话语特征判断是否采用最优路径规划结果或是否重新进行路径规划。
根据本发明的示例性实施例，人车互动系统包括温度调节装置、采光调节装置、车内空气净化装置、休闲娱乐装置和第一控制器；
具体地，温度调节装置，与第一控制器相连接，用于获取车外实时温度和车内实时温度，根据车外实时温度和车内实时温度的第一差值进行车内温度调节；
采光调节装置，与第一控制器相连接，用于获取车外光照强度和车内光照强度，根据车外光照强度和车内光照强度的第二差值进行车内光照调节；
车内空气净化装置，与第一控制器相连接，用于获取车内空气状况信息，并根据车内空气状况信息进行换气或过滤操作，其中，车内空气状况信息包括车内CO2含量、可吸入颗粒物含量和有毒气体含量；
休闲娱乐装置，与语音识别系统相连接，用于根据语音识别系统对使用者第三语音信息的识别结果，进行休闲娱乐节目播放；
第一控制器，用于根据第一差值、第二差值和空气状况信息向温度调节装置、采光调节装置和车内空气净化装置发送相应的驱动信息。
具体地，本发明实施例提供的人车互动系统与现今车辆内的不同点主要在于自动化、智能化。很多情况下，室外温差较大，若盲目调低温度，则有可能在使用者进入车辆或者走出车辆的时候，感受到极大的温差，引起身体不适，因此，考虑到这个问题，本发明实施例提供的人车互动系统均是根据车内外指标的差值进行调整，并且在行驶过程中进行实时调整。例如，炎热的夏天，用户刚进入车辆，制冷功率逐渐上升，使人体体感温度慢慢下降，在快要到达目的地时，为了使用者在终点站走出车内时能不感到骤热，制冷功率又会慢慢下降。
根据本发明的示例性实施例，驾驶系统包括摄像处理单元、车外传感阵列和第二控制器，其中，摄像处理单元包括设置于车体四周的摄像机和摄像处理模块，车外传感阵列包括设置于车体四周的测距传感器、设置于车辆底盘处的地面平度探测器和地面滑度探测器；
摄像机，与第二控制器相连接，用于记录车辆四周的实时路况状态并形成多个实时图像，将实时图像发送至摄像处理单元；
摄像处理单元，与第二控制器相连接，用于将预设时间内的多个实时图像进行图像特征提取，并将图像特征进行比对，并将比对结果发送至第二控制器；
第二控制器，用于根据比对结果得出行驶过程中的路面信息，并根据路面信息更改行驶状态。
根据本发明的示例性实施例，路面基本信息包括第一基本信息和第二基本信息，步骤S105包括：
步骤S301，利用摄像处理单元得到所述第一基本信息，其中，第一基本信息包括障碍物的方向特征、速度特征和颜色特征；
步骤S302，利用车外传感阵列得到第二基本信息，其中，第二基本信息包括障碍物的方位、体积、移动速度；
步骤S303，根据方向特征、速度特征、颜色特征、方位、体积和移动速度预测移动趋势；
步骤S304，通过第二控制器对路面信息和移动趋势进行判断得出是否需要更改行驶状态或更改最优路径，其中，行驶状态包括急停、急行、缓停、缓行、不同挡速的加速或减速直行和不同挡速和旋转角度的左拐或右拐。
根据本发明的示例性实施例，通过线性回归法预测所移动趋势。
根据本发明的示例性实施例，还包括：
根据话语特征与使用者的移动终端相连接，并读取移动终端中应用程序的路径规划。
具体地，由于目前的终端对路径规划的应用程序较多，用户一般都会在手机终端上进行查询，因此，在车辆规划出的路径不符合用户需求，且用户在手机终端上发现了更好的路径。用户在此时可以直接截图或录屏保存应用程序上的地图行进路径显示，或者应用程序上的文字解读页面，保存为本地图片或录屏文件，车辆可通过蓝牙与手机连接后，接收手机终端发送的此类文件并主动识别该用户中意的路径，主要通过地图的特征比对以及文字读取完成，读取后，将按照本实施例的方案与用户做路径规划的确认，用户确认后，方可将用户手机应用程序中的路径规划代替车辆的路径规划结果。这样的方式更符合当今的用户需求，越来越多的用户青睐于用手机的出行app，对车辆自主规划的路线可能有不满意的情况，这样的方式则可快速提升用户对路径的满意度，体现了智能化。
本发明提供了智能无人驾驶方法，包括获取始发地和目的地；根据始发地和目的地进行最优路径规划，并进行播报；获取对最优路径规划的确定信息以判断是否采用最优路径规划结果；在采用的情况下，启动车辆的人车互动系统和驾驶系统；在行进过程中获取基本路面信息，并根据路面基本信息更改行驶状态或最优路径规划结果至到达目的地。本发明解决了无人驾驶中的安全隐患问题，同时给予使用者更好的行驶体验。
实施例二：
参照图4，智能无人驾驶系统包括：
获取单元10，用于获取始发地和目的地；
路径规划单元20，用于根据始发地和目的地进行最优路径规划，并进行播报；
判断单元30，用于获取对最优路径规划的确定信息以判断是否采用最优路径规划结果；
启动单元40，用于在采用的情况下，启动车辆的人车互动系统和驾驶系统；
行进控制单元50，用于在行进过程中获取基本路面信息，并根据路面基本信息更改行驶状态或最优路径规划结果至到达目的地。
本发明实施例提供的智能无人驾驶系统，与上述实施例提供的智能无人驾驶方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
本发明实施例所提供的智能无人驾驶方法和系统的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种智能无人驾驶方法，其特征在于，包括：
获取始发地和目的地；
根据所述始发地和所述目的地进行最优路径规划，并进行播报；
获取对所述最优路径规划的确定信息以判断是否采用所述最优路径规划结果；
在采用的情况下，启动车辆的人车互动系统和驾驶系统；
在行进过程中获取基本路面信息，并根据所述路面基本信息更改行驶状态或所述最优路径规划结果至到达所述目的地。
2.根据权利要求1所述的智能无人驾驶方法，其特征在于，所述获取始发地和所述目的地包括：
利用GPS定位装置获取所述始发地位置；
获取使用者的第一语音信息，并利用语音识别系统识别所述第一语音信息以获取所述目的地位置。
3.根据权利要求1所述的智能无人驾驶方法，其特征在于，所述根据所述始发地和所述目的地进行最优路径规划，并进行播报包括：
利用迪杰斯特拉算法求取所述始发地和所述目的地之间的最优路径得到最优路径规划结果；
根据所述最优路径规划结果进行计算得到路径规划信息和预计到达时间；
向使用者播报所述路径规划信息和所述预计到达时间，其中，所述路径规划信息包括行进距离、行进路线和收费情况。
4.根据权利要求1所述的智能无人驾驶方法，其特征在于，所述获取对所述最优路径规划的确定信息以判断是否采用所述最优路径规划结果包括：
获取使用者的第二语音信息；
提取所述第二语音信息的话语特征，根据所述话语特征判断是否采用所述最优路径规划结果或是否重新进行路径规划。
5.根据权利要求1所述的智能无人驾驶方法，其特征在于，所述人车互动系统包括温度调节装置、采光调节装置、车内空气净化装置、休闲娱乐装置和第一控制器。
6.根据权利要求5所述的智能无人驾驶方法，其特征在于，所述驾驶系统包括摄像处理单元、车外传感阵列和第二控制器，其中，所述摄像处理单元包括设置于车体四周的摄像机和摄像处理模块，所述车外传感阵列包括设置于车体四周的测距传感器、设置于车辆底盘处的地面平度探测器和地面滑度探测器。
7.根据权利要求6所述的智能无人驾驶方法，其特征在于，所述路面基本信息包括第一基本信息和第二基本信息，所述在行进过程中获取路面基本信息，并根据所述路面基本信息更改行驶状态或所述最优路径规划结果至到达所述目的地包括：
利用所述摄像处理单元得到所述第一基本信息，其中，所述第一基本信息包括障碍物的方向特征、速度特征和颜色特征；
利用所述车外传感阵列得到所述第二基本信息，其中，所述第二基本信息包括障碍物的方位、体积、移动速度；
根据所述方向特征、所述速度特征、所述颜色特征、所述方位、所述体积和所述移动速度预测移动趋势；
通过所述第二控制器对所述路面信息和移动趋势进行判断得出是否需要更改行驶状态或更改所述最优路径，其中，所述行驶状态包括急停、急行、缓停、缓行、不同挡速的加速或减速直行和不同挡速和旋转角度的左拐或右拐。
8.根据权利要求7所述的智能无人驾驶方法，其特征在于，通过线性回归法预测所述移动趋势。
9.根据权利要求4所述的智能无人驾驶方法，其特征在于，还包括：
根据所述话语特征与所述使用者的移动终端相连接，并读取移动终端中应用程序的路径规划。
10.一种智能无人驾驶系统，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取始发地和目的地；
路径规划单元，用于根据所述始发地和所述目的地进行最优路径规划，并进行播报；
判断单元，用于获取对所述最优路径规划的确定信息以判断是否采用所述最优路径规划结果；
启动单元，用于在采用的情况下，启动车辆的人车互动系统和驾驶系统；
行进控制单元，用于在行进过程中获取基本路面信息，并根据所述路面基本信息更改行驶状态或所述最优路径规划结果至到达所述目的地。
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