CN109987098B - 基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置 - Google Patents
基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109987098B CN109987098B CN201910291708.XA CN201910291708A CN109987098B CN 109987098 B CN109987098 B CN 109987098B CN 201910291708 A CN201910291708 A CN 201910291708A CN 109987098 B CN109987098 B CN 109987098B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- road
- vehicle
- road surface
- information
- driving
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000005211 surface analysis Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 74
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 54
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 19
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims description 12
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 12
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 10
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/18—Propelling the vehicle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
- B60W40/06—Road conditions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
本申请提供一种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，该方法包括：选择驾驶路线信息；定位车辆的当前位置，根据车辆当前速度、加速度及当前道路信息，获取前方设定时间段内的预估道路信息；获取在预估路段上的路面扫描图；结合道路车辆行驶模拟图处理路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，调取对应的基站拍摄障碍物的道路图片，与初始道路图片对比，并结合神经网络分析得到障碍物的内容，并根据预设的障碍物处理策略制定车辆驾驶策略；根据车辆驾驶策略控制车辆通行预估道路。本发明提升了车辆驾驶的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及车辆驾驶控制的技术领域，尤其涉及一种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置。
背景技术
近些年来，随着经济实力的提升，人们生活水平也得到极大的提升，更加便利的交通也是极大地提升了人们的生活和工作效率。随着汽车产业的快速发展，我国的车辆保有量逐年上升，而对车辆的安全驾驶也就成为了需要重点关注的课题。
传统的车辆驾驶都是由驾驶员人工驾驶控制，完全由驾驶员主管判断控制车辆行驶，这都不利于车辆驾驶的精准性和安全性控制。但是，驾驶人员不能做到完全严格地按照交通规则驾驶车辆，也不能每时每刻都全神贯注地驾驶车辆，由此也造成了不少的交通事故。每个车辆驾驶者的驾驶水平和驾驶经验也不尽相同，许多新手司机由于驾驶技术不佳也具有较高的事故风险性。之前的无人驾驶和网络控制车辆驾驶的技术都受限于网络传输速度及准确性，随着网络技术的不断完善，特别是5G网络时代的到来，较快的网络传输速度及准确性为车辆的标准化、安全化驾驶控制提供了可能性。
车辆在道路上行驶，需要准确地掌握前方道路情况及车辆现阶段的行驶状态才能够准确地、安全、实时地为车辆下一阶段的行驶提供更加安全可靠的驾驶控制。
因此，如何提供一种实时智能、准确分析车辆行驶道路状况进而进行安全的车辆驾驶控制的方案是本领域亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请的目的在于提供一种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，解决现有技术中没有准确且安全地控制车辆驾驶的技术问题。
为达到上述目的，本申请提供一种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法，包括：
接收车辆驾驶的起点信息和终点信息，根据预设的路线规划策略选择驾驶路线信息；
定位所述车辆的当前位置信息并获取所述车辆所处的当前道路信息，获取所述车辆的当前速度及先前预定时间段内的速度变化情况得到所述车辆当前的加速度；根据所述当前速度、加速度及当前道路信息，基于所述驾驶路线信息获取前方设定时间段内的预估道路信息；
调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，获取在所述预估路段上的路面扫描图；结合道路车辆行驶模拟图处理所述路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将所述实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，判定所述预估路段上有障碍物；
根据所述实时路面状态扫描图获取所述障碍物所处的位置及尺寸大小，调取对应的所述基站拍摄所述障碍物的道路图片，与初始道路图片对比，并结合神经网络分析得到所述障碍物的内容，并根据预设的障碍物处理策略制定车辆驾驶策略；根据所述车辆驾驶策略控制车辆通行所述预估道路。
可选地，其中，该方法还包括：
基于所述基站获取距离所述车辆设定距离范围内的其它车辆行驶状态；根据所述车辆及其它车辆的行驶状态预估两者在预估道路上的会合位置；
根据所述会合位置、所述车辆的行驶状态及预设的车辆会合策略实时制定所述车辆的会合驾驶控制策略，并按照所述会合驾驶控制策略控制所述车辆通行所述预估道路。
可选地，其中，该方法还包括：
向各个所述基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱；
获取并控制该基站周边设定的无人机或巡逻车在对应的道路段进行实时检测并反馈检测结果。
可选地，其中，向各个所述基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱，为：
向各个所述基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱；
在预设长度路段内控制信号弱的所述基站达到或超过预定数量时，控制所述车辆行驶至所述预估道路上预设的安全区域。
可选地，其中，调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，获取在所述预估路段上的路面扫描图，为：
获取所述预估路段在当前的环境条件信息，根据环境条件类型与道路扫描线对应关系获取目标扫描线信息；
调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，以所述目标扫描线信息对所述预估路段上的路面进行扫描得到路面扫描图。
另一方面，本发明还提供一种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置，包括：路线规划处理器、预估道路信息分析处理器、道路异常判定处理器及道路异常驾驶控制器；其中，
所述路线规划处理器，与所述预估道路信息分析处理器相连接，接收车辆驾驶的起点信息和终点信息，根据预设的路线规划策略选择驾驶路线信息；
所述预估道路信息分析处理器，与所述路线规划处理器及道路异常判定处理器相连接，定位所述车辆的当前位置信息并获取所述车辆所处的当前道路信息，获取所述车辆的当前速度及先前预定时间段内的速度变化情况得到所述车辆当前的加速度；根据所述当前速度、加速度及当前道路信息，基于所述驾驶路线信息获取前方设定时间段内的预估道路信息；
所述道路异常判定处理器，与所述预估道路信息分析处理器及道路异常驾驶控制器相连接，调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，获取在所述预估路段上的路面扫描图；结合道路车辆行驶模拟图处理所述路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将所述实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，判定所述预估路段上有障碍物；
所述道路异常驾驶控制器，与所述道路异常判定处理器相连接，根据所述实时路面状态扫描图获取所述障碍物所处的位置及尺寸大小，调取对应的所述基站拍摄所述障碍物的道路图片，与初始道路图片对比，并结合神经网络分析得到所述障碍物的内容，并根据预设的障碍物处理策略制定车辆驾驶策略；根据所述车辆驾驶策略控制车辆通行所述预估道路。
可选地，其中，该装置还包括：车辆会合控制器，
与所述道路异常判定处理器及道路异常驾驶控制器相连接，基于所述基站获取距离所述车辆设定距离范围内的其它车辆行驶状态；根据所述车辆及其它车辆的行驶状态预估两者在预估道路上的会合位置；
根据所述会合位置、所述车辆的行驶状态及预设的车辆会合策略实时制定所述车辆的会合驾驶控制策略，并按照所述会合驾驶控制策略控制所述车辆通行所述预估道路。
可选地，其中，该装置还包括：驾驶控制信号检测处理器，
与所述道路异常判定处理器相连接，向各个所述基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱；
获取并控制该基站周边设定的无人机或巡逻车在对应的道路段进行实时检测并反馈检测结果。
可选地，其中，所述驾驶控制信号检测处理器，包括：驾驶控制信号检测单元及驾驶控制信号处理单元；其中，
所述驾驶控制信号检测单元，与所述道路异常判定处理器及驾驶控制信号处理单元相连接，向各个所述基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱；
所述驾驶控制信号处理单元，与所述驾驶控制信号检测单元相连接，在预设长度路段内控制信号弱的所述基站达到或超过预定数量时，控制所述车辆行驶至所述预估道路上预设的安全区域；
获取并控制该基站周边设定的无人机或巡逻车在对应的道路段进行实时检测并反馈检测结果。
可选地，其中，所述道路异常判定处理器，包括：目标扫描线信息分析单元、路面扫描图获取单元及道路异常判定单元；其中，
所述目标扫描线信息分析单元，与所述路面扫描图获取单元相连接，获取所述预估路段在当前的环境条件信息，根据环境条件类型与道路扫描线对应关系获取目标扫描线信息；
所述路面扫描图获取单元，与所述预估道路信息分析处理器、目标扫描线信息分析单元及道路异常判定单元相连接，调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，以所述目标扫描线信息对所述预估路段上的路面进行扫描得到路面扫描图；
所述道路异常判定单元，与所述路面扫描图获取单元及道路异常驾驶控制器相连接，结合道路车辆行驶模拟图处理所述路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将所述实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，判定所述预估路段上有障碍物。
本申请的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，实现的有益效果如下：
(1)本申请的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，在道路上设定通讯基站，以扫描信号覆盖道路路面，实时检测路面状况信息，为行驶车辆提供实时的驾驶监控，并以此预估判定车辆行驶前方的路面状态，实时控制车辆进行安全驾驶，实现了车辆的准确、安全地驾驶控制。
(2)本申请的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，利用通讯基站设置道路路面扫描线，结合道路图像和网络图像分析技术，实时得到车辆行驶前方的道路障碍物情况，并根据预先设置的处理策略实时进行驾驶控制，可以准确地、高效地实现车辆的安全驾驶控制。
(3)本申请的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，实时检测通讯基站的信号情况，保证了道路安全驾驶的信号支持，并在基站信号不佳或损坏的时候，及时自动出动无人机或巡逻车对信号进行补救，保证了车辆安全驾驶控制的稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中第二种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图；
图3为本发明实施例中第三种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图；
图4为本发明实施例中第四种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图；
图5为本发明实施例中第五种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图；
图6为本发明实施例中一种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置的结构示意图；
图7为本发明实施例中第二种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置的结构示意图；
图8为本发明实施例中第三种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置的结构示意图；
图9为本发明实施例中第四种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置的结构示意图；
图10为本发明实施例中第五种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
实施例
如图1所示，为本实施例中一种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图。通过预先在道路上设定通讯基站，可以根据基站的通讯范围，结合道路的类型特征，以特定的间隔距离设置道路通讯基站，通过基站实时检测道路的路面情况，根据车辆行驶的当前状态，结合前方道路信息预判出将要通行的道路情况，根据预先设置的通行策略为车辆制定通行方案实现车辆的安全驾驶，具体地，该方法包括如下步骤：
步骤101、接收车辆驾驶的起点信息和终点信息，根据预设的路线规划策略选择驾驶路线信息。利用地图导航即可方便、快捷且准确地获取车辆的出发地点和终点位置，而路线规划策略可以根据用户的驾驶喜好设置，包括：最优路线、避免拥堵路线、高速优先路线等，可以利用语音技术设置。
步骤102、定位车辆的当前位置信息并获取车辆所处的当前道路信息，获取车辆的当前速度及先前预定时间段内的速度变化情况得到车辆当前的加速度；根据当前速度、加速度及当前道路信息，基于驾驶路线信息获取前方设定时间段内的预估道路信息。
车辆当前的速度和加速度以及当前道路上限速状态可以反应出车辆在前方将要进行的驾驶状态，以此可以预估出车辆将要通行的道路信息，预估的道路长度是要超过实际将要通行的道路长度的，这样可以进一步地保证对车辆的安全驾驶控制。
步骤103、调取预估道路信息对应预估路段的基站，获取在预估路段上的路面扫描图；结合道路车辆行驶模拟图处理路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，判定预估路段上有障碍物。
在一些可选的实施例中，道路基站上的扫描线和拍摄检测设备不是每时每刻都开启的，可以在有车辆需要通过的时候提前开启。通过定位可以实时地获取车辆的位置信息，通过导航路线可以获知车辆的通行路线，由此在车辆未达到的预估道路上不必开启道路检测设备，可以极大地节省资源。可以设置在车辆开启的同时随即开启车辆导航，并实时以车主自定义加密的形式报告车辆位置信息，在无车辆通行的路段关闭检测设备。对获取的扫描图及拍摄图片都进行标准化图像处理得到标准化的图像再进行对比判定，有利于更准确地获取道路路面情况，不受检测过程影响。
步骤104、根据实时路面状态扫描图获取障碍物所处的位置及尺寸大小，调取对应的基站拍摄障碍物的道路图片，与初始道路图片对比，并结合神经网络分析得到障碍物的内容，并根据预设的障碍物处理策略制定车辆驾驶策略；根据车辆驾驶策略控制车辆通行预估道路。
在一些可选的实施例中，如图2所示，为本实施例中第二种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图。与图1中不同的是，还包括：
步骤201、基于基站获取距离车辆设定距离范围内的其它车辆行驶状态；根据车辆及其它车辆的行驶状态预估两者在预估道路上的会合位置。
步骤202、根据会合位置、车辆的行驶状态及预设的车辆会合策略实时制定车辆的会合驾驶控制策略，并按照会合驾驶控制策略控制车辆通行预估道路。
在一些可选的实施例中，如图3所示，为本实施例中第三种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图。与图1中不同的是，还包括：
步骤301、向各个基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱。可选地，还可以设置通过检测反馈信号强度达到或低于预设的信号强度阈值时，判定该基站控制信号弱。
步骤302、获取并控制该基站周边设定的无人机或巡逻车在对应的道路段进行实时检测并反馈检测结果。
在一些可选的实施例中，如图4所示，为本实施例中第四种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图。与图3中不同的是，向各个基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱，为：
步骤401、向各个基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱。
步骤402、在预设长度路段内控制信号弱的基站达到或超过预定数量时，控制车辆行驶至预估道路上预设的安全区域。
在一些可选的实施例中，如图5所示，为本实施例中第五种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法的流程示意图。与图1中不同的是，调取预估道路信息对应预估路段的基站，获取在预估路段上的路面扫描图，为：
步骤501、获取预估路段在当前的环境条件信息，根据环境条件类型与道路扫描线对应关系获取目标扫描线信息。
步骤502、调取预估道路信息对应预估路段的基站，以目标扫描线信息对预估路段上的路面进行扫描得到路面扫描图。
在一些可选的实施例中，如图6所示，为本实施例中一种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置600的结构示意图，该装置可以用于实施上述的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法。具体地，该装置包括：路线规划处理器601、预估道路信息分析处理器602、道路异常判定处理器603及道路异常驾驶控制器604。
其中，路线规划处理器601，与预估道路信息分析处理器602相连接，接收车辆驾驶的起点信息和终点信息，根据预设的路线规划策略选择驾驶路线信息。
预估道路信息分析处理器602，与路线规划处理器601及道路异常判定处理器603相连接，定位车辆的当前位置信息并获取车辆所处的当前道路信息，获取车辆的当前速度及先前预定时间段内的速度变化情况得到车辆当前的加速度；根据当前速度、加速度及当前道路信息，基于驾驶路线信息获取前方设定时间段内的预估道路信息。
道路异常判定处理器603，与预估道路信息分析处理器602及道路异常驾驶控制器604相连接，调取预估道路信息对应预估路段的基站，获取在预估路段上的路面扫描图；结合道路车辆行驶模拟图处理路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，判定预估路段上有障碍物。
道路异常驾驶控制器604，与道路异常判定处理器603相连接，根据实时路面状态扫描图获取障碍物所处的位置及尺寸大小，调取对应的基站拍摄障碍物的道路图片，与初始道路图片对比，并结合神经网络分析得到障碍物的内容，并根据预设的障碍物处理策略制定车辆驾驶策略；根据车辆驾驶策略控制车辆通行预估道路。
在一些可选的实施例中，如图7所示，为本实施例中第二种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置700的结构示意图，与图6中不同的是，还包括：车辆会合控制器701，与道路异常判定处理器603及道路异常驾驶控制器604相连接，基于基站获取距离车辆设定距离范围内的其它车辆行驶状态；根据车辆及其它车辆的行驶状态预估两者在预估道路上的会合位置。
根据会合位置、车辆的行驶状态及预设的车辆会合策略实时制定车辆的会合驾驶控制策略，并按照会合驾驶控制策略控制车辆通行预估道路。
在一些可选的实施例中，如图8所示，为本实施例中第三种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置800的结构示意图，与图6中不同的是，还包括：驾驶控制信号检测处理器801，与道路异常判定处理器603相连接，向各个基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱；获取并控制该基站周边设定的无人机或巡逻车在对应的道路段进行实时检测并反馈检测结果。
在一些可选的实施例中，如图9所示，为本实施例中第四种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置900的结构示意图，与图8中不同的是，驾驶控制信号检测处理器801，包括：驾驶控制信号检测单元811及驾驶控制信号处理单元812。
其中，驾驶控制信号检测单元811，与道路异常判定处理器603及驾驶控制信号处理单元812相连接，向各个基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱。
驾驶控制信号处理单元812，与驾驶控制信号检测单元811相连接，在预设长度路段内控制信号弱的基站达到或超过预定数量时，控制车辆行驶至预估道路上预设的安全区域；获取并控制该基站周边设定的无人机或巡逻车在对应的道路段进行实时检测并反馈检测结果。
在一些可选的实施例中，如图10所示，为本实施例中第五种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置1000的结构示意图，与图6中不同的是，道路异常判定处理器603，包括：目标扫描线信息分析单元631、路面扫描图获取单元632及道路异常判定单元633。
其中，目标扫描线信息分析单元631，与路面扫描图获取单元632相连接，获取预估路段在当前的环境条件信息，根据环境条件类型与道路扫描线对应关系获取目标扫描线信息。
路面扫描图获取单元632，与预估道路信息分析处理器602、目标扫描线信息分析单元631及道路异常判定单元633相连接，调取预估道路信息对应预估路段的基站，以目标扫描线信息对预估路段上的路面进行扫描得到路面扫描图。
道路异常判定单元633，与路面扫描图获取单元632及道路异常驾驶控制器604相连接，结合道路车辆行驶模拟图处理路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，判定预估路段上有障碍物。
本申请的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，实现的有益效果如下：
(1)本申请的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，在道路上设定通讯基站，以扫描信号覆盖道路路面，实时检测路面状况信息，为行驶车辆提供实时的驾驶监控，并以此预估判定车辆行驶前方的路面状态，实时控制车辆进行安全驾驶，实现了车辆的准确、安全地驾驶控制。
(2)本申请的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，利用通讯基站设置道路路面扫描线，结合道路图像和网络图像分析技术，实时得到车辆行驶前方的道路障碍物情况，并根据预先设置的处理策略实时进行驾驶控制，可以准确地、高效地实现车辆的安全驾驶控制。
(3)本申请的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置，实时检测通讯基站的信号情况，保证了道路安全驾驶的信号支持，并在基站信号不佳或损坏的时候，及时自动出动无人机或巡逻车对信号进行补救，保证了车辆安全驾驶控制的稳定性。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于路面分析进行安全驾驶控制的方法，其特征在于，包括：
接收车辆驾驶的起点信息和终点信息，根据预设的路线规划策略选择驾驶路线信息；
定位所述车辆的当前位置信息并获取所述车辆所处的当前道路信息，获取所述车辆的当前速度及先前预定时间段内的速度变化情况得到所述车辆当前的加速度；根据所述当前速度、加速度及当前道路信息，基于所述驾驶路线信息获取前方设定时间段内的预估道路信息；
调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，获取在所述预估路段上的路面扫描图；结合道路车辆行驶模拟图处理所述路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将所述实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，判定所述预估路段上有障碍物；
根据所述实时路面状态扫描图获取所述障碍物所处的位置及尺寸大小，调取对应的所述基站拍摄所述障碍物的道路图片，与初始道路图片对比，并结合神经网络分析得到所述障碍物的内容，并根据预设的障碍物处理策略制定车辆驾驶策略；根据所述车辆驾驶策略控制车辆通行所述预估路段。
2.根据权利要求1所述的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法，其特征在于，还包括：
基于所述基站获取距离所述车辆设定距离范围内的其它车辆行驶状态；根据所述车辆及其它车辆的行驶状态预估两者在预估路段上的会合位置；
根据所述会合位置、所述车辆的行驶状态及预设的车辆会合策略实时制定所述车辆的会合驾驶控制策略，并按照所述会合驾驶控制策略控制所述车辆通行所述预估路段。
3.根据权利要求1所述的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法，其特征在于，还包括：
向各个所述基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱；
获取并控制该基站周边设定的无人机或巡逻车在对应的道路段进行实时检测并反馈检测结果。
4.根据权利要求3所述的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法，其特征在于，还包括：
在预设长度路段内控制信号弱的所述基站达到或超过预定数量时，控制所述车辆行驶至所述预估路段上预设的安全区域。
5.根据权利要求1所述的基于路面分析进行安全驾驶控制的方法，其特征在于，调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，获取在所述预估路段上的路面扫描图，为：
获取所述预估路段在当前的环境条件信息，根据环境条件类型与道路扫描线对应关系获取目标扫描线信息；
调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，以所述目标扫描线信息对所述预估路段上的路面进行扫描得到路面扫描图。
6.一种基于路面分析进行安全驾驶控制的装置，其特征在于，包括：路线规划处理器、预估道路信息分析处理器、道路异常判定处理器及道路异常驾驶控制器；其中，
所述路线规划处理器，与所述预估道路信息分析处理器相连接，接收车辆驾驶的起点信息和终点信息，根据预设的路线规划策略选择驾驶路线信息；
所述预估道路信息分析处理器，与所述道路异常判定处理器相连接，定位所述车辆的当前位置信息并获取所述车辆所处的当前道路信息，获取所述车辆的当前速度及先前预定时间段内的速度变化情况得到所述车辆当前的加速度；根据所述当前速度、加速度及当前道路信息，基于所述驾驶路线信息获取前方设定时间段内的预估道路信息；
所述道路异常判定处理器，与所述道路异常驾驶控制器相连接，调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，获取在所述预估路段上的路面扫描图；
结合道路车辆行驶模拟图处理所述路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将所述实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，判定所述预估路段上有障碍物；
所述道路异常驾驶控制器，与所述道路异常判定处理器相连接，根据所述实时路面状态扫描图获取所述障碍物所处的位置及尺寸大小，调取对应的所述基站拍摄所述障碍物的道路图片，与初始道路图片对比，并结合神经网络分析得到所述障碍物的内容，并根据预设的障碍物处理策略制定车辆驾驶策略；根据所述车辆驾驶策略控制车辆通行所述预估路段。
7.根据权利要求6所述的基于路面分析进行安全驾驶控制的装置，其特征在于，还包括：车辆会合控制器，与所述道路异常判定处理器及道路异常驾驶控制器相连接，基于所述基站获取距离所述车辆设定距离范围内的其它车辆行驶状态；根据所述车辆及其它车辆的行驶状态预估两者在预估路段上的会合位置；
根据所述会合位置、所述车辆的行驶状态及预设的车辆会合策略实时制定所述车辆的会合驾驶控制策略，并按照所述会合驾驶控制策略控制所述车辆通行所述预估路段。
8.根据权利要求6所述的基于路面分析进行安全驾驶控制的装置，其特征在于，还包括：驾驶控制信号检测处理器，与所述道路异常判定处理器相连接，向各个所述基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱；
获取并控制该基站周边设定的无人机或巡逻车在对应的道路段进行实时检测并反馈检测结果。
9.根据权利要求8所述的基于路面分析进行安全驾驶控制的装置，其特征在于，所述驾驶控制信号检测处理器，包括：驾驶控制信号检测单元及驾驶控制信号处理单元；其中，所述驾驶控制信号检测单元，与所述道路异常判定处理器相连接，向各个所述基站发送检测信息，在经过预设时间后未收到检测反馈信息时，判定该基站控制信号弱；
所述驾驶控制信号处理单元，与所述驾驶控制信号检测单元相连接，在预设长度路段内控制信号弱的所述基站达到或超过预定数量时，控制所述车辆行驶至所述预估路段上预设的安全区域；
获取并控制该基站周边设定的无人机或巡逻车在对应的道路段进行实时检测并反馈检测结果。
10.根据权利要求6所述的基于路面分析进行安全驾驶控制的装置，其特征在于，所述道路异常判定处理器，包括：目标扫描线信息分析单元、路面扫描图获取单元及道路异常判定单元；其中，
所述目标扫描线信息分析单元，与所述路面扫描图获取单元相连接，获取所述预估路段在当前的环境条件信息，根据环境条件类型与道路扫描线对应关系获取目标扫描线信息；
所述路面扫描图获取单元，与所述目标扫描线信息分析单元及道路异常判定单元相连接，调取所述预估道路信息对应预估路段的基站，以所述目标扫描线信息对所述预估路段上的路面进行扫描得到路面扫描图；
所述道路异常判定单元，与所述道路异常驾驶控制器相连接，结合道路车辆行驶模拟图处理所述路面扫描图，除去图中正常行驶车辆得到实时路面状态扫描图；将所述实时路面状态扫描图与初始路面状态扫描图对比，当两者不一致时，判定所述预估路段上有障碍物。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910291708.XA CN109987098B (zh) | 2019-04-09 | 2019-04-09 | 基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910291708.XA CN109987098B (zh) | 2019-04-09 | 2019-04-09 | 基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109987098A CN109987098A (zh) | 2019-07-09 |
| CN109987098B true CN109987098B (zh) | 2020-09-29 |
Family
ID=67133406
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910291708.XA Active CN109987098B (zh) | 2019-04-09 | 2019-04-09 | 基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109987098B (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112309153B (zh) * | 2019-08-01 | 2023-08-22 | 北京小马慧行科技有限公司 | 故障车辆的停靠方法及装置 |
| CN112308052B (zh) * | 2020-12-29 | 2021-08-17 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 一种道路异常区域检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113085902A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-07-09 | 重庆交通职业学院 | 一种基于网络的智能汽车驾驶预估方法和装置 |
| CN114384823B (zh) * | 2022-03-23 | 2022-06-21 | 智能网联汽车(山东)协同创新研究院有限公司 | 基于智能网联汽车的模拟道路仿真测试系统 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102460534B (zh) * | 2009-04-22 | 2014-10-29 | 因瑞克斯有限公司 | 基于历史和当前数据预测期望道路交通状况的计算机实现的方法和计算系统 |
| KR20120043446A (ko) * | 2010-10-26 | 2012-05-04 | 한국전자통신연구원 | 차량 및 장애물의 위치 검출 장치 및 그 방법 |
| KR101458502B1 (ko) * | 2013-03-27 | 2014-11-07 | 국방과학연구소 | 무인자율차량을 위한 주행경로 생성장치 및 이의 제어방법 |
| CN104574365B (zh) * | 2014-12-18 | 2018-09-07 | 中国科学院计算技术研究所 | 障碍物检测装置及方法 |
| CN104463145B (zh) * | 2014-12-23 | 2018-07-31 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种电子设备及障碍提醒方法 |
| US10146224B2 (en) * | 2016-11-09 | 2018-12-04 | GM Global Technology Operations LLC | Processor-implemented systems and methods for automated driving |
| KR20180072139A (ko) * | 2016-12-21 | 2018-06-29 | 현대자동차주식회사 | 차량 및 그 제어 방법 |
| CN108444390B (zh) * | 2018-02-08 | 2021-01-26 | 天津大学 | 一种无人驾驶汽车障碍物识别方法及装置 |
-
2019
- 2019-04-09 CN CN201910291708.XA patent/CN109987098B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109987098A (zh) | 2019-07-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109987098B (zh) | 基于路面分析进行安全驾驶控制的方法及装置 | |
| CN109284674B (zh) | 一种确定车道线的方法及装置 | |
| CN106408975B (zh) | 车辆行驶预测方法、装置和车载智能系统 | |
| US20170053529A1 (en) | Traffic signal control apparatus, traffic signal control method, and computer program | |
| US10369995B2 (en) | Information processing device, information processing method, control device for vehicle, and control method for vehicle | |
| CN105620391A (zh) | 一种车辆智能助理系统 | |
| CN112543956B (zh) | 提供道路拥堵原因的方法和装置 | |
| CN109212572B (zh) | 定位漂移检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN110562248A (zh) | 一种基于无人机的自动泊车系统及自动泊车方法 | |
| CN111862656A (zh) | 智能运载工具的地图更新方法及装置、存储介质、处理器 | |
| JP3572977B2 (ja) | 車両用走行制御装置 | |
| CN113744533B (zh) | 一种基于5g的车辆疏导方法及系统 | |
| CN111145569A (zh) | 一种道路监测、车辆行驶控制方法、装置及车路协同系统 | |
| CN115909725B (zh) | 基于车路协同的事故处理方法及装置 | |
| US20230049918A1 (en) | Control device, system, control method, and storage medium storing program | |
| US20200406896A1 (en) | Driving assist apparatus, driving assist method and program therefor | |
| JP2000353290A (ja) | 交通情報管理装置および交通情報管理方法 | |
| CN109387218A (zh) | 车载设备及道路维护辅助管理系统 | |
| CN111815984A (zh) | 一种基于物联网的车辆限高预警方法及系统、车辆 | |
| CN109816946B (zh) | 一种隧道巡检装置 | |
| CN111427063B (zh) | 一种移动装置通行控制方法、装置、设备、系统及介质 | |
| CN108646744A (zh) | 一种基于倒计时长的自动驾驶方法及其系统 | |
| CN110782671A (zh) | 道路拥堵状态实时更新方法及服务器 | |
| KR101458387B1 (ko) | 음주운전 방지 방법 및 장치 | |
| CN112798008B (zh) | 无人车的路径规划方法、装置、可读存储介质和电子设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20230831 Address after: 518066 Building A, B, C, D, Building C, Block 101, North Zone, Shenzhen Hong Kong Design and Creative Industry Park, northwest of the intersection of Tinghai Avenue and Mawan 1st Road, Nanshan Street, Shenzhen City, Guangdong Province Patentee after: City Lights (Shenzhen) Driverless Co.,Ltd. Address before: 201a, Olympic building, No.2 Shangbao Road, Jinghua community, Lianhua street, Futian District, Shenzhen, Guangdong 518000 Patentee before: Mo Rihua Patentee before: Hu Minchao |