CN110389589A - 智能驾驶车辆避障系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能驾驶车辆避障系统及方法，所述系统包括感知层、决策层以及执行层，所述感知层包括安装在车体上的摄像头、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达以及GPS装置，决策层主要包括智能驾驶控制器，执行层包括车辆的电子阻力转向系统、电子控制制动系统、转向灯以及喇叭；所述智能驾驶控制器的输入端分别与感知层的摄像头、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达以及GPS装置输出端连接，智能驾驶控制器的输出端分别与执行层的电子阻力转向系统、电子控制制动系统、转向灯以及喇叭受控端连接。本发明能够让智能车辆实现避障、自主避障、甚至全路段自主避障，提高智能车辆的行驶安全性。

Description

智能驾驶车辆避障系统及方法
技术领域
本发明涉及汽车控制技术领域，特别是一种车辆避障系统及方法。
背景技术
随着人工智能的发展，越来越多的产品开始朝着网联化、智能化、无人化方向发展，尤其是汽车行业，汽车已经重新被定义为智能移动终端，从机械产品转向电子产品，包括国家相关政策提出到2020年我国智能汽车新车占比将达50％。在如此强烈的背景下，智能驾驶车辆及其相关生态体系得到前所未有的发展，但是无人化也不是一蹴而就的，需要技术不停的积累、迭代逐步发展，尚有许多的核心技术亟待解决。
针对智能驾驶汽车来讲，从辅助驾驶到高级辅助驾驶再到无人驾驶，也是阶梯性的发展。就目前来讲，高级别的辅助驾驶是当前最有前景最有可能实现的，而高级别辅助驾驶最核心、最基础、最难的就是车辆避障，车辆避障是建立在车辆车道保持的基本功能之上。车道保持基本能够实现车辆寻迹行驶，达到智能驾驶的目的，但是在遇到障碍物时如果没有好的避障方式就限制了其实际应用，比如前方道路车辆故障，智能车辆不可能长时间的停车等待，在适当的时机应该能够自主变道，越过障碍物。行业内多使用停车等待的方法，同时目前车辆还处于封闭路段测试阶段，并没有考虑自主避障问题。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供一种智能车辆避障系统及方法，能够让智能车辆实现避障、自主避障、甚至全路段自主避障，提高智能车辆的行驶安全性。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
智能驾驶车辆避障系统，包括用于感知车辆外部环境信息的感知层、根据感知的环境做出控制决策的决策层以及根据控制策略执行相应的动作的执行层，所述感知层包括安装在车体上的摄像头、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达以及GPS装置，决策层主要包括智能驾驶控制器，执行层包括车辆的电子阻力转向系统、电子控制制动系统、转向灯以及喇叭；所述智能驾驶控制器的输入端分别与感知层的摄像头、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达以及GPS装置输出端连接，智能驾驶控制器的输出端分别与执行层的电子阻力转向系统、电子控制制动系统、转向灯以及喇叭受控端连接。
智能车辆避障系统的避障方法，具体包括以下步骤：
A.智能车辆按照预行驶路线人工行驶，同时采集路况信息，获取当前路段的经纬度及航向角信息；
B.导入行驶路线信息到智能车辆控制器，车辆进入智能驾驶模式，此时智能车辆按照规定的位置信息行驶，如全程无障碍物信息则可行驶完全程；
C.当智能车辆在行驶路途中碰到故障车时，等待及鸣笛；
D.采集故障车前后路况信息，并进行变道前的信息处理，判断是否满足变道条件；
E.若是满足变道条件，实行变道，若是不满足条件则等待，同时向后台提起请求进行人工干预；
F.变道过程是时间检测车辆周边环境，变道完成后，重回初始路径。
上述智能车辆避障系统的避障方法，步骤D中判断变道的条件包括智能车辆至前方故障车的间距、变道时间、左前方车辆情况、后方是否有车辆靠近以及后车到达智能车辆素在位置的时间。
由于采用了以上技术方案，本发明所取得技术进步如下。
本发明控制方式简单，对智能设备要求相对交底，融合多种传感器，shishi采集车辆周边的路况信息，从而根据障碍物及周边路况信息，控制智能车辆实现避障、自主避障、甚至全路段自主避障，大大提高了智能车辆的行驶安全性。
附图说明
图1为本发明所述系统的原理框图；
图2为本发明中所述传感器布置方式的俯视图；
图3为本发明中所述传感器布置的前方主视图；
图4为本发明中车辆避障的示意图；
图5为本发明中避障路径规划原理示意图；
图6为本发明中避障路径规划简易处理的示意图。
其中：1.摄像头，2.激光雷达，3.超声波传感器，4.GPS装置，5.毫米波雷达。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例对本发明进行进一步详细说明。
一种智能驾驶车辆避障系统，其结构如图1所示，包括感知层、决策层以及执行层，感知层用于感知车辆外部环境信息，包括安装在车体上的摄像头、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达以及GPS装置；决策层根据感知的环境做出控制决策，主要包括智能驾驶控制器；执行层根据控制策略执行相应的动作，包括车辆的电子阻力转向系统、电子控制制动系统、转向灯以及喇叭。
摄像头主要用于车道线和交通信号灯等标识的检测，由于摄像头的作用相对单一，主要是用于车道线检测，图像处理相对简单，可以直接采用二值法进行图像处理，再辅助以激光雷达对路牙的扫描提升检测可靠性。
本实施例中，摄像头1共设置三个，三个摄像头分别设置在智能车辆前脸中心位置、车尾部顶弦位置以及车辆前脸的顶部，如图2和图3所示。其中，前脸中部摄像头用于车道线检测，前脸顶部摄像头用于识别红路灯等交通标志检测，车尾部摄像头用于识别车后道路信息，这样可以降低对摄像头的要求，同时简化运算量&控制逻辑。
激光雷达2用于扫描远距离障碍物，根据是实际应用会采用不同线束激光雷达，线束越高，扫描越精细，可靠性也更高，但是相应的点云数据也越多，多控制器的要求越高，相应的设备成本也越高。鉴于车辆转向速度低而对实时性要求高的特点，可以采用一个16线或者8线激光雷达，辅助以近距离超声波雷达做冗余。本实施例中，全车共使用四个激光雷达，四个激光雷达分别布置在车辆的四个竖向边角处，如图2所示，由于激光雷达的扫描范围广，4个激光雷达可构成360°全方位扫描。由于车辆以前行为主，所以对车头两侧的2个激光雷达要求较高，可以采用2个16线激光雷达，车尾部采用2个1线激光雷达。
超声波传感器3具有成本低，检测距离近等特点，适应恶劣气候性强。作为激光雷达的互补手段非常有必要，超声波雷达也是用于障碍物检测的目的，在车辆制定位置安装多个超声波雷达。本实施例中，全车使用10个超声波传感器3，布置位置如图2和图3所示，均匀分布于车辆左右两侧下弦位置，用于障碍物距离感知，作为一种冗余手段，配合激光雷达尽可能多的感知车辆周边信息，尤其是在车辆换道的时候近距离感知可能突然出现的障碍物。
GPS装置4用于车辆绝对位置的定位，获取车辆所在经纬度及行驶方向信息，该GPS对定位进度要求非常高，需要达到厘米级别。本实施例中，GPS装置4布置于车顶中心位置，且不能有遮挡，如图2所示。
毫米波雷达5用于做中距离障碍物检测，作为一种冗余手段，配合激光雷达提升系统安全性。本实施例中，毫米波雷达5安装在车辆前脸的中下部，如图3所示。
执行机构中的电子阻力转向系统、电子控制制动系统、转向灯以及喇叭等均为车载系统和部件，直接与智能驾驶控制器连接，接收智能驾驶控制器指令并执行。其中，电子阻力转向系统接收智能驾驶控制器的转向需求，将控制信号转成电机轴的角速度或者角位移来控制方向盘的机械转动，实现车辆的自动转向，从而实现自动寻迹和自动避障。电子控制制动系统将智能驾驶控制器的电控信号转换成机械制动信号的作用，实现车辆制动。比如在发现前方有障碍物的时候，或者突然出现障碍物，车辆可以通过感知紧急制动，当然也满足常规模式的自主停车。
基于上述智能车辆避障系统的一种避障方法，具体包括以下步骤。
A.智能车辆按照预行驶路线人工行驶，同时采集路况信息，获取当前路段的经纬度及航向角信息。
B.导入行驶路线信息到智能车辆控制器，车辆进入智能驾驶模式，此时智能车辆按照规定的位置信息行驶，如全程无障碍物信息则可行驶完全程。
C.当智能车辆在行驶路途中碰到故障车时，等待及鸣笛。
在此步骤中，由智能驾驶控制器根据感知层采集的信息判断智能车辆是否遇到障碍物；当遇到障碍物时，智能车辆停车观察，若在规定时间内，前方故障车驶离，则车辆继续行驶，若规定时间内，车辆未能驶离，则智能驾驶控制器控制喇叭进行鸣笛示意。
D.采集故障车前后路况信息，并进行变道前的信息处理，判断是否满足变道条件。
本步骤中，若车辆在预设的时间内还是未能驶离，则智能驾驶控制器认定达到换道条件，此时车辆结合左侧激光雷达和摄像头采集的数据，判断是否满足变道条件。
变道的条件包括智能车辆至前方故障车的间距d、变道时间Tc、左前方车辆情况、后方是否有车辆靠近以及后车到达智能车辆素在位置的时间Tb。若Tc小于Tb+Td(其中，Td为车能车辆预设固定值，根据路况会有不同的值)且左前方无车辆行驶，则满足变道条件。
在此过程中，设定智能车辆当前位置为坐标原点建立坐标，如此车辆需要在d距离内完成路径的规划，变道前后的位置之间的Y方向的距离正好是标准路宽，而车辆的最小转弯半径是r是已知的，基于弦切角定理，方便的计算出d的最小值(＝(A2+d2)/(4A))，若是检测到当前故障的距离大于d，则表示车辆满足变换车道条件。变道所需时间Tc也可以方便的计算出来。为了减少计算量，图5所示的正弦路径方向角可以分段成阶梯型，如图6所示。
E.若是满足变道条件，控制智能车辆转向灯工作，并规划变道路径，执行机构执行变道操作，如图4所示；若是不满足条件则等待，同时向后台提起请求进行人工干预。
F.变道过程是时间检测车辆周边环境，智能车辆可以根据之前采集的位置信息进行平移一个标准车道宽，之后沿当前车道继续行驶或重回初始路径。

Claims (3)

1.智能驾驶车辆避障系统，其特征在于：包括用于感知车辆外部环境信息的感知层、根据感知的环境做出控制决策的决策层以及根据控制策略执行相应的动作的执行层，所述感知层包括安装在车体上的摄像头、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达以及GPS装置，决策层主要包括智能驾驶控制器，执行层包括车辆的电子阻力转向系统、电子控制制动系统、转向灯以及喇叭；所述智能驾驶控制器的输入端分别与感知层的摄像头、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达以及GPS装置输出端连接，智能驾驶控制器的输出端分别与执行层的电子阻力转向系统、电子控制制动系统、转向灯以及喇叭受控端连接。
2.如权利要求1所述的智能车辆避障系统的避障方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
A.智能车辆按照预行驶路线人工行驶，同时采集路况信息，获取当前路段的经纬度及航向角信息；
B.导入行驶路线信息到智能车辆控制器，车辆进入智能驾驶模式，此时智能车辆按照规定的位置信息行驶，如全程无障碍物信息则可行驶完全程；
C.当智能车辆在行驶路途中碰到故障车时，等待及鸣笛；
D.采集故障车前后路况信息，并进行变道前的信息处理，判断是否满足变道条件；
E.若是满足变道条件，实行变道，若是不满足条件则等待，同时向后台提起请求进行人工干预；
F.变道过程是时间检测车辆周边环境，变道完成后，重回初始路径。
3.根据权利要求2所述的智能车辆避障系统的避障方法，其特征在于，步骤D中判断变道的条件包括智能车辆至前方故障车的间距、变道时间、左前方车辆情况、后方是否有车辆靠近以及后车到达智能车辆素在位置的时间。
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