CN110182205B - 基于云计算的汽车避障预判系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及汽车技术领域，具体为一种基于云计算的汽车避障预判系统，包括汽车定位模块，车载终端，图像采集模块，云计算服务器，汽车避障执行机构，第一网络通讯模块和第二网络通讯模块；所述汽车定位模块包括GPS定位器，所述GPS定位器通过串口连接所述车载终端，并将车辆的实时位置信息发送至所述车载终端；所述图像采集模块包括摄像头，所述摄像头通过所述第一网络通讯模块将采集的视频图像实时存储至所述云计算服务器。本申请的汽车避障预判系统可对汽车位于高速公路前方的固定路障和移动路障进行判定，并根据不同情况做出不同的避障操作，在汽车拥有基础避障系统的前提下增加了适用于高速公路的避障系统，进一步提高了驾驶员的人生安全。

Description

基于云计算的汽车避障预判系统
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，具体为一种基于云计算的汽车避障预判系统。
背景技术
近年来，随着车联网的发展，汽车也在走向智能化的发展道路，例如：自动倒车、自动停车、自动避障以及汽车的无人驾驶等。其中汽车的自动避障功能是现代汽车不可缺少的技术之一。
目前，汽车的避障技术都是通过一些传感器来实现的，如：超声波传感器、红外线传感器、激光传感器以及24GHZ雷达传感器等。通过这些传感器可以成功的让汽车在遇到障碍物时，能及时地躲避或停止，这就大大地提高了司机和行人的人身安全。
但是，由于传感器自身的特点，使得汽车预测障碍物的距离很短，即避障距离较短。而对于高速公路行驶的汽车，由于车速较高，其平稳躲避障碍物的距离较长，因此，现有的避障技术不能满足汽车高速行驶的避障需求。
且现有的很多传感器会因输出功率、障碍物位置、天气环境以及障碍物自身性质等因素给汽车避障系统造成误判，从而给车内、外人员带来危险。
发明内容
本发明针对现有技术存在的问题，提出了一种用于高速公路的基于云计算的汽车避障预判系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于云计算的汽车避障预判系统，包括汽车定位模块，车载终端，图像采集模块，云计算服务器，汽车避障执行机构，第一网络通讯模块和第二网络通讯模块；
所述汽车定位模块包括GPS定位器，所述GPS定位器通过串口连接所述车载终端，并将车辆的实时位置信息发送至所述车载终端；
所述图像采集模块包括摄像头，所述摄像头通过所述第一网络通讯模块将采集的视频图像实时存储至所述云计算服务器；
所述车载终端通过所述第二网络通讯模块将车辆的实时位置信息发送至所述云计算服务器；
所述云计算服务器通过车辆的实时位置信息以及汽车前方道路一定距离范围的视频图像计算获取相应的路障信息，并将所述路障信息通过所述第二网络通讯模块发送至所述车载终端；
所述车载终端根据接收到的路障信息控制所述汽车避障执行机构进行避障操作。
作为优选，所述云计算服务器包括固定路障预判模块，用于提取汽车前方道路Y1范围内的固定路障信息；
移动路障预判模块，用于提取汽车前方道路Y2范围内的移动路障信息；
当只提取到移动路障信息时，且汽车与移动路障的实际距离小于安全距离时，汽车避障执行机构进行移动路障避障操作；
当只提取到固定路障信息时，汽车避障执行机构进行固定路障避障操作；
当同时提取到移动路障信息和固定路障信息时，且汽车与移动路障的实际距离小于安全距离时，汽车避障执行机构进行移动路障避障操作；
其中，汽车与移动路障的理论安全距离为L=2小时*S/1000，S为汽车的时速,当 L大于等于Y3时，实际安全距离为理论安全距离的实际值，当L小于Y3时，实际安全距离为Y3。
作为优选，Y1为1000米，Y2为300米，Y3为100米。
作为优选，所述移动路障避障操作具体为，当汽车与移动路障的实际距离小于汽车与移动路障的实际安全距离且大于Y3时，通过语音提醒驾驶员减速；当汽车与移动路障的实际距离小于Y3时，汽车进入自动调速模式，使汽车与移动路障的实际距离保持Y3；
所述固定路障避障操作具体为，当汽车与固定路障的实际距离小于D1且大于等于D2时，通过语音提醒驾驶员变道或减速至S1公里/小时以下，否则汽车进入自动调速模式，使汽车逐步减速至停止；当汽车与固定路障的实际距离小于D2且大于等于D3时，通过语音提醒驾驶员变道或减速至S2公里/小时以下，否则汽车进入自动调速模式，使汽车逐步减速至停止；当汽车与固定路障的实际距离小于D3时，通过语音提醒驾驶员变道或减速至停止。
作为优选，Y3为100米，D1为1000米，D2为500米，D3为200米;S1为60公里/小时，S2为20公里/小时。
作为优选，所述云计算服务器包括多个图像接收单元，每一图像接收单元与一所述摄像头对应连接；
汽车路障信息提取账户创建单元，当汽车驶入高速公路时，给相应汽车创建一路障信息提取子单元，当汽车驶出高速公路时，将相应的路障信息提取子单元取消；
所述路障信息提取子单元包括图像提取子单元，路障信息计算子单元和路障信息发送子单元；所述图像提取子单元与汽车实时位置所对应的多个所述图像接收单元连接，且以特定的间隔频率提取待处理图片组；所述路障信息计算子单元，用于判定汽车前方相应距离范围是否存在路障，路障的类型，以及与路障的实时距离；所述路障信息发送子单元，用于将计算得到的实时路障信息发送给对应汽车。
作为优选，所述待处理图片提取的间隔频率为一秒三帧。
作为优选，提取待处理图片组具体为同时提取每一所述图像接收单元的一张待处理图片，并将所有所述待处理图片按汽车前进方向先后顺序排序以形成一待处理图片组。
作为优选，所述路障信息提取子单元还包括汽车实时位置接收子单元，当所述路障信息计算子单元提取得到的路障信息存在对应的实时位置信息，则该路障为移动路障，否则该路障为固定路障；当提取得到的路障信息为移动路障时，通过两者的实时位置信息以及图片信息确定两者的实际距离，否则直接通过图片信息确定两者的实际距离。
作为优选，一高速公路配设有一个云网络，所述云网络包括多个所述云计算服务器，每一所述云计算服务器连接多个所述摄像头。
本发明的有益效果是，本申请的汽车避障预判系统可对汽车位于高速公路前方的固定路障和移动路障进行判定，并根据不同情况做出不同的避障操作，在汽车拥有基础避障系统的前提下增加了适用于高速公路的避障系统，使汽车事先对路障做好避障准备，并能够及时做出有效的避障措施，从而提高了人车安全。
附图说明
图1为本发明基于云计算的汽车避障预判系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
如图1所示，一种基于云计算的汽车避障预判系统，包括汽车定位模块，车载终端，图像采集模块，云计算服务器，汽车避障执行机构，第一网络通讯模块和第二网络通讯模块。第一网络通讯模块和第二网络通讯模块均为现有的网络通讯模块。本申请的避障系统是汽车在基础避障系统的基础上增加的，不影响基础避障系统的使用。
所述汽车定位模块包括GPS定位器，所述GPS定位器通过串口连接所述车载终端，并将车辆的实时位置信息发送至所述车载终端。车载终端还与车速检测机构连接，通过云计算服务器发送过来的路障信息以及车速检测机构检测得到的实时车速来驱动汽车避障执行机构进行避障操作。
所述图像采集模块包括摄像头，所述摄像头通过所述第一网络通讯模块将采集的视频图像实时存储至所述云计算服务器。摄像头安装在高速公路的正上方，且一个摄像头安装架至少安装一个向前的摄像头和一个向后的摄像头，该设置方式可以节省摄像头安装架的安装数量，从而节省成本。
所述车载终端通过所述第二网络通讯模块将车辆的实时位置信息发送至所述云计算服务器。
所述云计算服务器通过车辆的实时位置信息以及汽车前方道路一定距离范围的视频图像计算获取相应的路障信息，并将所述路障信息通过所述第二网络通讯模块发送至所述车载终端。
所述云计算服务器包括多个图像接收单元，每一图像接收单元与一所述摄像头对应连接，摄像头拍摄的视频会传输至相应的图像接收单元存储，因为本系统使用的实时图像，所以图像接收单元的视频存储时长可以较短，可以是半小时或一小时，之后会被覆盖，从而减小存储空间。一条高速公路可以配设多个云计算服务器，每个云计算服务器对应多个摄像头，所有的云计算服务器组成一个云网络。
汽车路障信息提取账户创建单元，当汽车驶入高速公路时，给相应汽车创建一路障信息提取子单元，当汽车驶出高速公路时，将相应的路障信息提取子单元取消，即当云计算服务器接收到某一汽车的定位信息时，可以给该汽车创建一路障信息提取子单元，当某一汽车的定位信息消失一定时候，可以将相应的路障信息提取子单元删除。
所述路障信息提取子单元包括图像提取子单元，路障信息计算子单元和路障信息发送子单元。所述图像提取子单元与汽车实时位置所对应的多个所述图像接收单元连接，且以一秒三帧的间隔频率提取待处理图片组。提取待处理图片组具体为某一时刻同时提取每一所述图像接收单元的一张待处理图片，并将所有所述待处理图片按汽车前进方向先后顺序排序以形成一待处理图片组，即一秒可以提取三组待处理图片组。
所述路障信息计算子单元，用于判定汽车前方相应距离范围是否存在路障，路障的类型，以及与路障的实时距离。所述路障信息发送子单元，用于将计算得到的实时路障信息发送给对应汽车。所述路障信息提取子单元还包括汽车实时位置接收子单元，当所述路障信息计算子单元提取得到的路障信息存在对应的实时位置信息，则该路障为移动路障，否则该路障为固定路障。当提取得到的路障信息为移动路障时，通过两者的实时位置信息以及图片信息确定两者的实际距离，否则直接通过图片信息确定两者的实际距离。
所述车载终端根据接收到的路障信息控制所述汽车避障执行机构进行避障操作。
所述云计算服务器包括固定路障预判模块，用于提取汽车前方道路1000米范围内的固定路障信息。移动路障预判模块，用于提取汽车前方道路300米范围内的移动路障信息。
当只提取到移动路障信息时，且汽车与移动路障的实际距离小于安全距离时，汽车避障执行机构进行移动路障避障操作；当只提取到固定路障信息时，汽车避障执行机构进行固定路障避障操作；当同时提取到移动路障信息和固定路障信息时，且汽车与移动路障的实际距离小于安全距离时，汽车避障执行机构进行移动路障避障操作。
其中，汽车与移动路障的理论安全距离为L=2小时*S/1000，S为汽车的时速,当 L大于等于100米时，实际安全距离为理论安全距离的实际值，当L小于100米时，实际安全距离为100米。
所述移动路障避障操作具体为，当汽车与移动路障的实际距离小于汽车与移动路障的实际安全距离且大于100米时，通过语音提醒驾驶员减速；当汽车与移动路障的实际距离小于100米时，汽车进入自动调速模式，使汽车与移动路障的实际距离保持100米。汽车的自动调速采用现有技术。
所述固定路障避障操作具体为，当汽车与固定路障的实际距离小于1000米且大于等于500米时，通过语音提醒驾驶员变道或减速至60公里/小时以下，否则汽车进入自动调速模式，使汽车逐步减速至停止。如果通过变道可以避开固定路障，语音提示的时候会播放相应的变道指示，如果不能通过变道来避开固定路障，则语音提示的时候只会播放减速指示。如果驾驶员在相应的路段内既不变道又没有减速到相应的车速以下，则汽车避障执行机构会直接进入自动调速模式。
当汽车与固定路障的实际距离小于500米且大于等于200米时，通过语音提醒驾驶员变道或减速至20公里/小时以下，否则汽车进入自动调速模式，使汽车逐步减速至停止。如果驾驶员在相应的路段内既不变道又没有减速到相应的车速以下，则汽车避障执行机构会直接进入自动调速模式。
当汽车与固定路障的实际距离小于200米时，通过语音提醒驾驶员变道或减速至停止。本申请的汽车避障预判系统能够对汽车前方较远距离的路障情况进行预判，使汽车事先对路障做好避障准备，并能够及时做出有效的避障措施，从而提高了人车安全。
上面所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定。在不脱离本发明设计构思的前提下，本领域普通人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入到本发明的保护范围，本发明请求保护的技术内容，已经全部记载在权利要求书中。

Claims (10)

1.基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：包括汽车定位模块，车载终端，图像采集模块，云计算服务器，汽车避障执行机构，第一网络通讯模块和第二网络通讯模块；
所述汽车定位模块包括GPS定位器，所述GPS定位器通过串口连接所述车载终端，并将车辆的实时位置信息发送至所述车载终端；
所述图像采集模块包括摄像头，所述摄像头安装在高速公路上，所述摄像头通过所述第一网络通讯模块将采集的视频图像实时存储至所述云计算服务器；
所述车载终端通过所述第二网络通讯模块将车辆的实时位置信息发送至所述云计算服务器；
所述云计算服务器包括汽车路障信息提取账户创建单元，当汽车驶入高速公路时，给汽车创建一路障信息提取子单元，当汽车驶出高速公路时，将路障信息提取子单元取消；
所述云计算服务器通过车辆的实时位置信息以及汽车前方道路一定距离范围的视频图像计算获取相应的路障信息，并将所述路障信息通过所述第二网络通讯模块发送至所述车载终端；
所述车载终端根据接收到的路障信息控制所述汽车避障执行机构进行避障操作。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：所述云计算服务器包括固定路障预判模块，用于提取汽车前方道路Y1范围内的固定路障信息；
移动路障预判模块，用于提取汽车前方道路Y2范围内的移动路障信息；
当只提取到移动路障信息时，且汽车与移动路障的实际距离小于安全距离时，汽车避障执行机构进行移动路障避障操作；
当只提取到固定路障信息时，汽车避障执行机构进行固定路障避障操作；
当同时提取到移动路障信息和固定路障信息时，且汽车与移动路障的实际距离小于安全距离时，汽车避障执行机构进行移动路障避障操作；
其中，汽车与移动路障的理论安全距离为L=2小时*S/1000，S为汽车的时速,当 L大于等于Y3时，实际安全距离为理论安全距离的实际值，当L小于Y3时，实际安全距离为Y3。
3.根据权利要求2所述的基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：Y1为1000米，Y2为300米，Y3为100米。
4.根据权利要求2所述的基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：所述移动路障避障操作具体为，当汽车与移动路障的实际距离小于汽车与移动路障的实际安全距离且大于Y3时，通过语音提醒驾驶员减速；当汽车与移动路障的实际距离小于Y3时，汽车进入自动调速模式，使汽车与移动路障的实际距离保持Y3；
所述固定路障避障操作具体为，当汽车与固定路障的实际距离小于D1且大于等于D2时，通过语音提醒驾驶员变道或减速至S1公里/小时以下，否则汽车进入自动调速模式，使汽车逐步减速至停止；当汽车与固定路障的实际距离小于D2且大于等于D3时，通过语音提醒驾驶员变道或减速至S2公里/小时以下，否则汽车进入自动调速模式，使汽车逐步减速至停止；当汽车与固定路障的实际距离小于D3时，通过语音提醒驾驶员变道或减速至停止。
5.根据权利要求4所述的基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：Y3为100米，D1为1000米，D2为500米，D3为200米;S1为60公里/小时，S2为20公里/小时。
6.根据权利要求1所述的基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：所述云计算服务器包括多个图像接收单元，路障信息提取子单元；
每一图像接收单元与一所述摄像头对应连接；
所述路障信息提取子单元包括汽车实时位置接收子单元，图像提取子单元，路障信息计算子单元和路障信息发送子单元；所述图像提取子单元与汽车实时位置所对应的多个所述图像接收单元连接，且以特定的间隔频率提取待处理图片组；所述路障信息计算子单元，用于判定汽车前方相应距离范围是否存在路障，路障的类型，以及与路障的实时距离；所述路障信息发送子单元，用于将计算得到的实时路障信息发送给对应汽车。
7.根据权利要求6所述的基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：所述待处理图片组 提取的间隔频率为一秒三帧。
8.根据权利要求6所述的基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：提取待处理图片组具体为同时提取每一所述图像接收单元的一张待处理图片，并将所有所述待处理图片按汽车前进方向先后顺序排序以形成一待处理图片组。
9.根据权利要求6所述的基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：当所述路障信息计算子单元提取得到的路障信息存在对应的实时位置信息，则该路障为移动路障，否则该路障为固定路障；当提取得到的路障信息为移动路障时，通过两者的实时位置信息以及图片信息确定两者的实际距离，否则直接通过图片信息确定两者的实际距离。
10.根据权利要求1所述的基于云计算的汽车避障预判系统，其特征在于：一高速公路配设有一个云网络，所述云网络包括多个所述云计算服务器，每一所述云计算服务器连接多个所述摄像头。
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