CN109537488A - 一种自动驾驶车路协同标识牌、自动驾驶系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动驾驶车路协同标识牌、车路协同系统及控制方法，标识牌包括处理器、标识码、存储器、通信模块，其中，标识码为实时动态更新的电子标识码，所述电子标识码设置在路边和/或道路上方的交通指示和/或交通标识的位置附近，且面向车辆的方向；所述通信模块与交通管理中心以及交通信息采集装置进行数据交互通信，并将实时通信数据存储在存储器中，处理器调用存储器内的信息，生成电子标识码并实时更新显示。以级联安装本专利提出的标识牌，使车辆可以按照标识牌信息自动驾驶。本设计的方法不受光照、雨雪、弯道等影响，能够稳定可靠识别车道线信息。通过在道路两侧或者上方安装条码、二维码或者其它标识，把道路信息传递给车辆。

Description

一种自动驾驶车路协同标识牌、自动驾驶系统及控制方法

技术领域

本发明属于汽车自动驾驶领域，具体涉及一种自动驾驶车路协同标识牌、自动驾驶系统及控制方法。

背景技术

汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。

激光雷达：车顶的"水桶"形装置是自动驾驶汽车的激光雷达，它能对半径60米的周围环境进行扫描，并将结果以3D地图的方式呈现出来，给予计算机最初步的判断依据。

前置摄像头：谷歌在汽车的后视镜附近安置了一个摄像头，用于识别交通信号灯，并在车载电脑的辅助下辨别移动的物体，比如前方车辆、自行车或是行人。

左后轮传感器：很多人第一眼会觉得这个像是方向控制设备，而事实上这是自动驾驶汽车的位置传感器，它通过测定汽车的横向移动来帮助电脑给汽车定位，确定它在马路上的正确位置。

前后雷达：后车厢的主控电脑谷歌在无人驾车汽车上分别安装了4个雷达传感器(前方3个，后方1个)，用于测量汽车与前(和前置摄像头一同配合测量)后左右各个物体间的距离。

这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车.。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

汽车正在变得越来越智能。车辆通过识别车道线、交通标示牌、行人、车辆、自行车等交通参与者，实现无人驾驶。

现有技术中的自动驾驶汽车仍然存在如下不足之处：

1、摄像头识别道路环境严重依赖于环境光线，在逆光、低光照、雨雪天气情况下不能识别车道线。

2、摄像头识别车道线的距离十分有限，通常仅仅能识别到60米左右的长路。

3、在弯道情况下摄像头视野有限，识别距离更短。

4、在地面车道线不清晰条件下，车道线识别率和精度都受影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种自动驾驶车路协同标识牌、自动驾驶系统及控制方法，解决了现有技术中自动驾驶汽车硬件受道路交通环境影响信息识别不准确或不够及时造成的自动驾驶存在安全隐患的问题。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种自动驾驶车路协同标识牌，包括处理器、标识码、存储器、通信模块，其中，标识码为实时动态更新的电子标识码，所述电子标识码设置在路边和/或道路上方的交通指示和/或交通标识的位置附近，且面向车辆的方向；所述通信模块与交通管理中心以及交通信息采集装置进行数据交互通信，并将实时通信数据存储在存储器中，处理器调用存储器内的信息，生成电子标识码并实时更新显示。

所述电子标识码为具有发光功能的二维码或条形码。

所述电子标识码与传统的标识牌设置在同一个支架上。

一种自动驾驶车路协同系统，系统包括自动驾驶车载控制单元、车载信息识别单元和道路标识单元，其中，所述道路标识单元包括自动驾驶车路协同标识牌；车载信息识别单元通过识别各类自动驾驶车路协同标识牌，并通过车载控制单元对标识牌的信息进行处理后，控制车辆自动驾驶。

所述电子标识码的编码方法根据但不限于国家标准GB 5768-2009。

所述电子标识码至少包括道路信息、道路环境信息、交通参与元素信息。

一种自动驾驶汽车的控制方法，包括如下步骤：

步骤1、自动驾驶汽车获取自动驾驶车路协同标识牌的图像信息；

步骤2、提取标识牌特征点，并对标识牌特征点进行匹配，判断是否为有效的标识牌，如果是，执行步骤3，否则，返回执行步骤1；

步骤3、延时跟踪标识牌信息，跟踪成功，执行步骤4，否则，返回执行步骤1；

步骤4、获取所有标识牌上的电子标识码，对电子标识码的内容进行解码；

步骤5、生成完整的道路空间信息；

步骤6、根据道路空间信息控制自动驾驶车辆行驶。

所述电子标识码的解码信息至少包括道路信息、道路环境信息、交通参与元素信息，其中，道路信息包括车道线、车道引导线、交通标识；道路环境信息包括天气信息、路面信息；交通参与元素信息包括非机动车、行人、动物、障碍物。

所述车道引导线采用三次曲线的编码形式进行编码，以标识牌左下角为坐标系原点。

道路信息还包括车道数量、隧道长度、坡度、转弯半径、后方车辆密度。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、车辆可以在雨雪、弱光、逆天等环境下获取道路信息。

2、车辆可以准确获取车道线曲线方程，从而准确控制车辆行驶。

3、在山区、大曲率车道等情况下，车辆可以提前获取车道信息。

4、可以级联安装本专利提出的标识牌，使车辆可以按照标识牌信息自动驾驶。本设计的方法不受光照、雨雪、弯道等影响，能够稳定可靠识别车道线信息。

5、通过在道路两侧或者上方安装条码、二维码或者其它标识，把道路信息传递给车辆。

附图说明

图1为本发明用于路边标识牌的结构示意图。

图2为本发明用于道路上方标识牌的结构示意图。

图3为本发明在大曲率车道用识别码的编码示意图。

图4为本发明自动驾驶车路协同系统获取识别码并进行解码的方法流程图。

图5为交通标识牌内部控制模块框图。

图6为交通管理中心服务器控制模块框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的结构及工作过程作进一步说明。

一种自动驾驶车路协同标识牌，包括处理器、标识码、存储器、通信模块，其中，标识码为实时动态更新的电子标识码，所述电子标识码设置在路边和/或道路上方的交通指示和/或交通标识的位置附近，且面向车辆的方向；所述通信模块与交通管理中心以及交通信息采集装置进行数据交互通信，并将实时通信数据存储在存储器中，处理器调用存储器内的信息，生成电子标识码并实时更新显示。

具体实施例一，如图1、图2所示：

一种自动驾驶车路协同标识牌，包括处理器、标识码、存储器、通信模块，其中，标识码为实时动态更新的电子标识码，所述电子标识码和传统标识牌放置于同一支架上，安装在道路两侧或道路上方，电子标识码设置在交通指示和/或交通标识的位置附近，且面向车辆的方向；该实施例所述电子标识码为具有发光功能的二维码。标识牌采用被动发光或者主动发光。

所述通信模块与交通管理中心以及交通信息采集装置进行数据交互通信，并将实时通信数据存储在存储器中，处理器调用存储器内的信息，生成电子标识码并实时更新显示，电子标识码内容根据实际交通信息动态调整。

所述电子标识码还可以采用一维码或者其它车载摄像机容易识别的编码形式。

采用被动发光或主动发光一维、二维或者其它标识码，把道路环境信息植入标识码，车载摄像头读取标识码内容，车辆控制器根据标识码内容控制车辆行驶。

基于上述自动驾驶车路协同标识牌，本发明还公开了一种自动驾驶车路协同系统，系统包括交通管理中心服务器、自动驾驶车载控制单元、车载信息识别单元和道路标识单元，其中，所述道路标识单元包括自动驾驶车路协同标识牌；车载信息识别单元通过识别各类自动驾驶车路协同标识牌，并通过车载控制单元对标识牌的信息进行处理后，控制车辆自动驾驶。

具体实施例二，如图5、图6所示：

一种自动驾驶车路协同系统，包括交通管理中心服务器、自动驾驶车载控制单元、车载信息识别单元、道路标识单元及车路协同标识牌，其中，所述道路标识单元包括自动驾驶车路协同标识牌；

车载信息识别单元包括在自动驾驶汽车上装配的各种传感器，如摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达和高精度定位设备，通过这些传感器识别各类自动驾驶车路协同标识牌、行人、车辆、自行车等交通参与者，并通过车载控制单元对标识牌的信息进行处理后，控制车辆自动驾驶。

该实施例的车路协同标识牌包括处理器、LED二维码、LED控制器、存储器、通信模块，其中，LED二维码为在LED显示屏上实时动态更新显示的电子标识码，所述LED显示屏和传统标识牌放置于同一支架上，安装在道路两侧或道路上方，LED显示屏设置在交通指示和/或交通标识的位置附近，且面向车辆的方向；LED显示屏采用被动发光或者主动发光的模式；处理器、LED控制器、存储器、通信模块等这些控制模块设置于LED显示屏的背面。

交通管理中心服务器包括调度控制器、存储器、交通信息采集装置、云端服务器、通信模块；交通信息采集装置实时采集道路交通信息，并存储至存储器，调度控制器对道路交通进行有效的调节调度，通信模块可以与本方案的车路协同标识牌的通信模块进行实时的信息互通，通过云端服务器共享数据，能够做到实时准确。

所述电子标识码的编码方法根据但不限于国家标准GB 5768-2009。

所述电子标识码至少包括道路信息、道路环境信息、交通参与元素信息。

基于上述车路协同系统，本发明还公开了一种自动驾驶汽车的控制方法，包括如下步骤：

步骤1、自动驾驶汽车获取自动驾驶车路协同标识牌的图像信息；

步骤2、提取标识牌特征点，并对标识牌特征点进行匹配，判断是否为有效的标识牌，如果是，执行步骤3，否则，返回执行步骤1；

步骤3、延时跟踪标识牌信息，跟踪成功，执行步骤4，否则，返回执行步骤1；

步骤4、获取所有标识牌上的电子标识码，对电子标识码的内容进行解码；

步骤5、生成完整的道路空间信息；

步骤6、根据道路空间信息控制自动驾驶车辆行驶。

具体实施例三，以获取弯道处车路协同标识牌信息为例对该方法进行详细的说明，如图3、图4所示：

一种自动驾驶汽车的控制方法，包括如下步骤：

首先、在弯道前方一段距离的道路上方设置该方案的车路协同标识牌，该标识牌信息包括弯道车道信息参数编码，自动驾驶汽车行驶至弯道前方的获取自动驾驶车路协同标识牌的图像信息；

其次、提取该标识牌特征点，并对标识牌特征点进行匹配，判断为有效的标识牌后，延时预先设定的时间，比如可以设置为10ms等，再对标识牌信息进行跟踪判断，跟踪成功后，获取该标识牌上的电子标识码，对电子标识码的内容进行解码；

然后、解码后，将所有解码获取的信息生成完整的道路空间信息；

最后、根据道路空间信息控制自动驾驶车辆行驶。

所述弯道车道信息编码，如图3所示，方块为本车，虚像为车道线，车道线可以用三次曲线表示，如下；

y＝a+bx+cx^2+dx^3

其中a为曲线截距(常数)，b，c，d分别为x，x^2，x^3的系数；a，b，c，d数值写入标识牌；以标识牌安装点为坐标系原点。

该实施例中，a＝0；b＝18；c＝2；d＝1，

道路交通标志和标线编码，包括但是不限于国家标准GB 5768-2009；编码包括其它道路环境信息，如车道数量、隧道长度、坡度、转弯半径、向后方车辆密度、天气等等和自动驾驶相关信息。

所述电子标识码的解码信息至少包括道路信息、道路环境信息、交通参与元素信息，其中，道路信息包括车道线、车道引导线、交通标识；道路环境信息包括天气信息、路面信息；交通参与元素信息包括非机动车、行人、动物、障碍物。

道路信息还包括车道数量、隧道长度、坡度、转弯半径、后方车辆密度等。

最后应说明的是：以上所述仅为本申请的优先实施案例而已，但是本专利并不局限于上述实施方式，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述实施案例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本申请的精神和原则之类，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种自动驾驶车路协同标识牌，其特征在于：包括处理器、标识码、存储器、通信模块，其中，标识码为实时动态更新的电子标识码，所述电子标识码设置在路边和/或道路上方的交通指示和/或交通标识的位置附近，且面向车辆的方向；所述通信模块与交通管理中心以及交通信息采集装置进行数据交互通信，并将实时通信数据存储在存储器中，处理器调用存储器内的信息，生成电子标识码并实时更新显示。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶车路协同标识牌，其特征在于：所述电子标识码为具有发光功能的二维码或条形码。

3.根据权利要求1所述的自动驾驶车路协同标识牌，其特征在于：所述电子标识码与传统的标识牌设置在同一个支架上。

4.一种自动驾驶车路协同系统，其特征在于：系统包括自动驾驶车载控制单元、车载信息识别单元和道路标识单元，其中，所述道路标识单元包括权利要求1至3中任一项所述的自动驾驶车路协同标识牌；车载信息识别单元通过识别各类自动驾驶车路协同标识牌，并通过车载控制单元对标识牌的信息进行处理后，控制车辆自动驾驶。

5.根据权利要求4所述的自动驾驶车路协同系统，其特征在于：所述电子标识码的编码方法根据但不限于国家标准GB 5768-2009。

6.根据权利要求4所述的自动驾驶车路协同系统，其特征在于：所述电子标识码至少包括道路信息、道路环境信息、交通参与元素信息。

7.一种自动驾驶汽车的控制方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1、自动驾驶汽车获取权利要求1至6中任一项所述的自动驾驶车路协同标识牌的图像信息；

步骤2、提取标识牌特征点，并对标识牌特征点进行匹配，判断是否为有效的标识牌，如果是，执行步骤3，否则，返回执行步骤1；

步骤3、延时跟踪标识牌信息，跟踪成功，执行步骤4，否则，返回执行步骤1；

步骤4、获取所有标识牌上的电子标识码，对电子标识码的内容进行解码；

步骤5、生成完整的道路空间信息；

步骤6、根据道路空间信息控制自动驾驶车辆行驶。

8.根据权利要求7所述的自动驾驶汽车的控制方法，其特征在于：所述电子标识码的解码信息至少包括道路信息、道路环境信息、交通参与元素信息，其中，道路信息包括车道线、车道引导线、交通标识；道路环境信息包括天气信息、路面信息；交通参与元素信息包括非机动车、行人、动物、障碍物。

9.根据权利要求8所述的自动驾驶汽车的控制方法，其特征在于：所述车道引导线采用三次曲线的编码形式进行编码，以标识牌左下角为坐标系原点。

10.根据权利要求8所述的自动驾驶汽车的控制方法，其特征在于：道路信息还包括车道数量、隧道长度、坡度、转弯半径、后方车辆密度。