CN109591822A - 一种基于物联网大数据的人工智能无人车 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网大数据的人工智能无人车，包括以下方法实现：人工智能无人车采用摄像头实时采集路况信息，同时搭配超声波传感器，判断人行横道上是否有行人通过；如果没有控制车速在限速范围内减速通过；如果超声波传感器采集到人行横道上有行人，通过内置算法，进行减速，使车在到达警示线时停下来；同时通过物联网大数据以及无人车自身的GPS定位装置对内置算法核对实时路况，做出正常通过或减速动作。本发明的基于物联网大数据的人工智能无人车设计科学合理，实时监控路况并且预测路况的人工智能无人车，主要可以实现安全驾驶、文明驾驶，同时可根据路况数据分析提前预判，达到节能减排、安全出行、文明出行的效果。

Description

一种基于物联网大数据的人工智能无人车
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种基于物联网大数据的人工智能无人车。
背景技术
人工智能是当前最热门的话题之一，其中，无人车的发展又是人工智能领域的一个重点。无人车可以应用于多种领域，特别是在物流领域，能够减少人工操作，降低人力成本，提高物流运输的自动化。无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。既然驾驶员失误百出，汽车制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。
但是目前的无人车智能安全控制方面，没有做到实时预测路况并且准确做出反应的，导致安全性能大大降低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种实时监控路况并且预测路况的人工智能无人车，主要可以实现安全驾驶、文明驾驶，同时可根据路况数据分析提前预判，达到节能减排、安全出行、文明出行的效果的基于物联网大数据的人工智能无人车。
为了克服上述现有技术中的缺陷本发明采用如下技术方案：
一种基于物联网大数据的人工智能无人车，包括以下方法实现：
1)人工智能无人车采用摄像头实时采集路况信息，同时搭配超声波传感器，判断人行横道上是否有行人通过；
2)如果没有，控制车速在限速范围内减速通过；
3)如果超声波传感器采集到人行横道上有行人，通过内置算法，进行减速，使车在到达警示线时停下来；
4)其中2)和3)同时通过物联网大数据以及无人车自身的GPS定位装置对内置算法核对实时路况，做出正常通过或减速动作。
进一步地，所述摄像头采集无人车至人行横道或车让人警示线的距离s；所述内置算法：当车速为V1，最终车要在警示线速度为0km/h，则无人车的加速度a＝-(V1^2)/2s，t＝2s/V1进行减速，使车在到达警示线时停下来。
进一步地，所述对内置算法核对实时路况：判断无人车至前方红路灯路口的距离S，以及实时红绿灯路口实时路况，当判断无人车无法在绿灯时间段及限速范围内通过红绿灯，则减速至停；反之，则正常通过；红绿灯具体的时间T，则车速V＝S'(t),加速度A＝S”(t)。
进一步地，所述摄像头拍摄以前方为中心的270°视角，通过其上光电距离传感器识别移动物体，内置算法计算根据移动物体的矢量做好转弯或急停准备。
进一步地，所述移动物体包括动物和非动物，动物的移动矢量计算方法为：通过光电距离传感器识别其腿长和位移方向，在调取物联网大数据中其腿长的平均行走速度，计算车的行走速度和转弯角度；非动物的移动矢量计算方法为：直接测量瞬时位移Δs和时间Δt，计算其速度v＝Δs/Δt。
一种基于物联网大数据的人工智能无人车，包括无人车，无人车上设有摄像头、超声波传感器、物联网基板和GPS定位装置，摄像头位于无人车正前方或顶部并与物联网基板连接，超声波传感器位于无人车正前方的大灯处并与物联网基板连接，GPS定位装置与物联网基板连接，物联网基板位于无人车内的保护盒内；所述摄像头上设有光电距离传感器和旋转平台，光电距离传感器位于旋转平台上，旋转平台位于摄像头上方。
进一步地，所述物联网基板上设有存储器处理器、GPS接入模块、通信模块、可更换传感器插脚和摄像头连接头，以及数据接口，处理器分别与存储器、GPS接入模块、通信模块、可更换传感器插脚和摄像头连接头电连接。
进一步地，所述GPS接入模块与GPS定位装置连接。
进一步地，所述摄像头连接头与摄像头连接；所述可更换传感器插脚与光电距离传感器连接。
进一步地，所述通信模块设有SIM卡槽和信号收发器，SIM卡槽与处理器连接，信号收发器与SIM卡槽连接。
本发明的基于物联网大数据的人工智能无人车设计科学合理，实时监控路况并且预测路况的人工智能无人车，主要可以实现安全驾驶、文明驾驶，同时可根据路况数据分析提前预判，达到节能减排、安全出行、文明出行的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图：
图1是本发明一种基于物联网大数据的人工智能无人车实施例示意图；
图2是图1基于物联网大数据的人工智能无人车物联网基板示意图；
图3是基于物联网大数据的人工智能无人车的原理示意图；
附图中：1-无人车；11-摄像头；12-超声波传感器；13-物联网基板；14-GPS定位装置；111-光电距离传感器；112-旋转平台；130-存储器；131-处理器；132-GPS接入模块；134-通信模块；135-可更换传感器插脚；136-摄像头连接头；137-数据接口；134a-SIM卡槽；134b-信号收发器。
具体实施方式
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此以本发明的示意性实施例及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如图1至图3所示，一种基于物联网大数据的人工智能无人车，包括无人车1，无人车1上设有摄像头11、超声波传感器12、物联网基板13和GPS定位装置14，摄像头11位于无人车1正前方或顶部并与物联网基板13连接，超声波传感器12位于无人车1正前方的大灯处并与物联网基板13连接，GPS定位装置14与物联网基板13连接，物联网基板13位于无人车1内的保护盒内；所述摄像头11上设有光电距离传感器111和旋转平台112，旋转平台112由伺服电机带动，光电距离传感器111位于旋转平台112上，旋转平台112位于摄像头11上方。物联网基板13与汽车控制器连接。
在一些实施例，所述物联网基板13上设有存储器130、处理器131、GPS接入模块132、通信模块134、可更换传感器插脚135和摄像头连接头136，以及数据接口137，处理器131分别与存储器130、GPS接入模块132、通信模块134、可更换传感器插脚135和摄像头连接头136电连接。所述GPS接入模块132与GPS定位装置14连接。所述摄像头连接头136与摄像头11连接；所述可更换传感器插脚135与光电距离传感器111连接。
在一些实施例，所述通信模块134设有SIM卡槽134a和信号收发器134b，SIM卡槽134a与处理器131连接，信号收发器134b与SIM卡槽134a连接。
一种基于物联网大数据的人工智能无人车，包括以下方法实现：
1)人工智能无人车采用摄像头实时采集路况信息，同时搭配超声波传感器，判断人行横道上是否有行人通过；
2)如果没有，控制车速在限速范围内减速通过；
3)如果超声波传感器采集到人行横道上有行人，通过内置算法，进行减速，使车在到达警示线时停下来；
4)其中2)和3)同时通过物联网大数据以及无人车自身的GPS定位装置对内置算法核对实时路况，做出正常通过或减速动作。
具体地，所述摄像头采集无人车至人行横道或车让人警示线的距离s；所述内置算法：当车速为V1，最终车要在警示线速度为0km/h，则无人车的加速度a＝-(V1^2)/2s，t＝2s/V1进行减速，使车在到达警示线时停下来。
具体地，所述对内置算法核对实时路况：判断无人车至前方红路灯路口的距离S，以及实时红绿灯路口实时路况，当判断无人车无法在绿灯时间段及限速范围内通过红绿灯，则减速至停；反之，则正常通过；红绿灯具体的时间T，则车速V＝S'(t),加速度A＝S”(t)。
在一些实施中，摄像头拍摄以前方为中心的270°视角，通过其上光电距离传感器识别移动物体，内置算法计算根据移动物体的矢量做好转弯或急停准备。移动物体包括动物和非动物，动物的移动矢量计算方法为：通过光电距离传感器识别其腿长和位移方向，在调取物联网大数据中其腿长的平均行走速度，计算车的行走速度和转弯角度；非动物的移动矢量计算方法为：直接测量瞬时位移Δs和时间Δt，计算其速度v＝Δs/Δt。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：包括以下方法实现：
1)人工智能无人车采用摄像头实时采集路况信息，同时搭配超声波传感器，判断人行横道上是否有行人通过；
2)如果没有，控制车速在限速范围内减速通过；
3)如果超声波传感器采集到人行横道上有行人，通过内置算法，进行减速，使车在到达警示线时停下来；
4)其中2)和3)同时通过物联网大数据以及无人车自身的GPS定位装置对内置算法核对实时路况，做出正常通过或减速动作。
2.根据权利要求1所述的基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：
所述摄像头采集无人车至人行横道或车让人警示线的距离s；所述内置算法：当车速为V1，最终车要在警示线速度为0km/h，则无人车的加速度a＝-(V1^2)/2s，t＝2s/V1进行减速，使车在到达警示线时停下来。
3.根据权利要求2所述的基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：
所述对内置算法核对实时路况：判断无人车至前方红路灯路口的距离S，以及实时红绿灯路口实时路况，当判断无人车无法在绿灯时间段及限速范围内通过红绿灯，则减速至停；反之，则正常通过；红绿灯具体的时间T，则车速V＝S'(t),加速度A＝S”(t)。
4.根据权利要求1所述的基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：
所述摄像头拍摄以前方为中心的270°视角，通过其上光电距离传感器识别移动物体，内置算法计算根据移动物体的矢量做好转弯或急停准备。
5.根据权利要求1所述的基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：
所述移动物体包括动物和非动物，动物的移动矢量计算方法为：通过光电距离传感器识别其腿长和位移方向，在调取物联网大数据中其腿长的平均行走速度，计算车的行走速度和转弯角度；非动物的移动矢量计算方法为：直接测量瞬时位移Δs和时间Δt，计算其速度v＝Δs/Δt。
6.一种基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：
包括无人车(1)，无人车(1)上设有摄像头(11)、超声波传感器(12)、物联网基板(13)和GPS定位装置(14)，摄像头(11)位于无人车(1)正前方或顶部并与物联网基板(13)连接，超声波传感器(12)位于无人车(1)正前方的大灯处并与物联网基板(13)连接，GPS定位装置(14)与物联网基板(13)连接，物联网基板(13)位于无人车(1)内的保护盒内；所述摄像头(11)上设有光电距离传感器(111)和旋转平台(112)，光电距离传感器(111)位于旋转平台(112)上，旋转平台(112)位于摄像头(11)上方。
7.根据权利要求6所述的基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：
所述物联网基板(13)上设有存储器(130)、处理器(131)、GPS接入模块(132)、通信模块(134)、可更换传感器插脚(135)和摄像头连接头(136)，以及数据接口(137)，处理器(131)分别与存储器(130)、GPS接入模块(132)、通信模块(134)、可更换传感器插脚(135)和摄像头连接头(136)电连接。
8.根据权利要求7所述的基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：
所述GPS接入模块(132)与GPS定位装置(14)连接。
9.根据权利要求7所述的基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：
所述摄像头连接头(136)与摄像头(11)连接；所述可更换传感器插脚(135)与光电距离传感器(111)连接。
10.根据权利要求7所述的基于物联网大数据的人工智能无人车，其特征在于：
所述通信模块(134)设有SIM卡槽(134a)和信号收发器(134b)，SIM卡槽(134a)与处理器(131)连接，信号收发器(134b)与SIM卡槽(134a)连接。
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