CN111016903A - 自动驾驶车辆雨天行驶安全保障系统及方法 - Google Patents

自动驾驶车辆雨天行驶安全保障系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，摄像头获取挡风玻璃的实时图像，光反应式雨量传感器收集挡风玻璃的雨量并生成传感雨量数据；控制单元接收挡风玻璃的实时图像，并筛选出边缘平滑的雨滴图像，忽略无效雨滴图像，实时分析并生成摄像雨量数据；控制单元分析传感雨量数据和摄像雨量数据，得出实时雨量等级；控制单元根据实时雨量等级提醒相应的车辆安全速度。通过摄像头与光反应式雨量传感器融合识别雨量等级，通过两者之间建立对等关系，从而保证雨天环境下，根据雨量传感器探测到的雨量等级，预估车辆的感知能力，因此限定最大行驶安全车速，保证车辆能准确识别障碍物，保证行车安全。

Description

自动驾驶车辆雨天行驶安全保障系统及方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆雨天行驶安全保障系统及方法。
背景技术
目前，随着社会的飞速发展，越来越多的汽车进入到了人们的日常工作和生活中，而人们对于汽车的需求也随着提高，对无人驾驶的研究也逐步深入。
专利文献1(申请号CN201210427353)公开了雨天环境下高速公路可变限速控制系统和方法，包括在车辆检测器、雨量计、可变限速标志牌和超速抓拍系统，上述设备分别与交通控制机连接，交通控制机用于接收并根据车辆检测器检测的交通流量和雨量计测量的降雨量判断找出动态瓶颈路段，利用非线性规划的二次规划算法，并结合各路段车速的约束条件，依次求出各路段的最优化限速值在可变限速标志牌上显示，依据最优化限速值控制超速抓拍系统抓拍。根据降雨强度及交通流量密度特点，通过雨量检测器、线圈检测器和分别检测降雨强度、交通流量密度，在保证高速公路安全运营的基础上，协调各路段的限制速度，并实现各路段的超速动态抓拍，使高速公路能够安全高效运行。
专利文献2(申请号CN201810979866)公开了一种无人驾驶车辆雨天环境感知识别能力测试评价系统及方法，包括：无人驾驶车辆、测试场和测试控制中心，测试场包括：雨区测试路段和无雨区测试路段，所述测试控制中心向无人驾驶车辆发送测试指令，无人驾驶车辆根据接收到的测试指令在相应的雨区测试路段行驶，测试控制中心接收无人驾驶车辆在测试过程中的数据，完成在设定的雨量大小环境下，对无人驾驶车辆的红绿灯识别、识别道路标识、遇障碍识别能力以及地面积水时对地面标示和斑马线的识别能力进行评价。本发明能够为无人驾驶车辆在雨天行驶条件对红绿灯、道路标识牌等进行测试，从而便于无人驾驶车辆规划行驶路径，提高无人驾驶车辆雨天行驶的自主能力。
但是，上述专利文献存在现有技术的缺陷：
现阶段无人驾驶车辆研究主要通过高精地图以及车载感知系统(激光雷达，视觉传感器，毫米波雷达等等)实现车辆的定位与导航。因此无人驾驶车辆正确感知周围环境是其正常行驶的必要因素。但是雨天环境下，尤其是大雨暴雨环境下，作为车载感知系统中的核心传感器，激光雷达及视觉传感器识别能力明显下降，无法满足自动驾驶车辆高精度感知能力的要求，严重情况下甚至出现环境物体漏识别，误识别等情况，导致自动驾驶车辆面对障碍物反应较慢或无反应，或是因错误识别而做出一些非正常行为，使得自动驾驶车辆行驶安全隐患增大。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种自动驾驶车辆雨天行驶安全保障系统及方法，其能解决雨天安全隐患较大的问题。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现：
一种自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，应用于自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，包括摄像头、光反应式雨量传感器及控制单元，所述摄像头安装于车内并正对挡风玻璃，所述光反应式雨量传感器安装于挡风玻璃上，所述摄像头获取挡风玻璃上雨滴的图像并传输至所述控制单元，所述光反应式雨量传感器用于探测挡风玻璃上的雨量，包括以下步骤：
数据收集步骤：摄像头获取挡风玻璃的实时图像，光反应式雨量传感器收集挡风玻璃的雨量并生成传感雨量数据；
雨滴识别步骤：控制单元接收挡风玻璃的实时图像，并筛选出边缘平滑的雨滴图像，忽略无效雨滴图像，实时分析并生成摄像雨量数据；
融合步骤：控制单元分析传感雨量数据和摄像雨量数据，得出实时雨量等级；
速度提醒步骤：控制单元根据实时雨量等级提醒相应的车辆安全速度。
进一步地，在所述雨滴识别步骤中，控制单元将挡风玻璃的实时图像分为多个区域，并选取至少两个区域进行精确识别。
进一步地，在所述雨滴识别步骤中，控制单元将边缘平滑的雨滴图像标识为有效雨滴。
进一步地，在所述雨滴识别步骤中，控制单元统计各个区域雨滴的密度以及雨滴尺寸，并选取出最大尺寸和占比最多的尺寸的雨滴，控制单元将上述数据与经验模型对比并训练得出初步雨量等级。
进一步地，在所述雨滴识别步骤中，控制单元将破裂的雨滴图像标识为无效雨滴并将此类雨滴当做噪音处理。
进一步地，在所述融合步骤中，雨量等级分为：毛毛雨、小雨、中雨及大雨。
进一步地，在所述融合步骤中，若传感雨量数据和摄像雨量数据差异超过预设阈值，则返回数据收集步骤进行重新识别。
进一步地，在所述融合步骤中，当重新识别次数超过3次时，控制单元单独分析传感雨量数据和摄像雨量数据并得出相应的雨量判定，若两种数据的雨量判定皆为中雨及以下，以摄像雨量数据为准。
进一步地，在所述融合步骤中，当重新识别次数超过3次时，控制单元单独分析传感雨量数据和摄像雨量数据并得出相应的雨量判定，若两种数据的雨量判定皆为中雨及以上，以传感雨量数据为准。
一种自动驾驶车辆雨天行驶安全保障系统，包括摄像头、光反应式雨量传感器及控制单元，所述摄像头安装于车内并正对挡风玻璃，所述光反应式雨量传感器安装于挡风玻璃上，所述摄像头获取挡风玻璃上雨滴的图像并传输至所述控制单元，所述光反应式雨量传感器用于探测挡风玻璃上的雨量；所述控制单元针对不同雨量对应设置有相应的车辆安全速度，所述控制单元分析所述摄像头的图像并实时生成摄像雨量数据，所述光反应式雨量传感器实时生成传感雨量数据，所述控制单元结合摄像雨量数据和传感雨量数据并得出雨量等级，所述控制单元结合根据雨量等级提示相应的车辆安全速度。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
通过摄像头与光反应式雨量传感器融合识别雨量等级，将车辆在雨天环境下对环境的感知能力量化成可以清晰分界的雨量等级，通过两者之间建立对等关系，从而保证雨天环境下，根据雨量传感器探测到的雨量等级，预估车辆的感知能力，因此限定最大行驶安全车速，保证车辆能准确识别障碍物，保证行车安全。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
附图说明
图1为本发明自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法的流程图；
图2为图1所示自动驾驶车辆雨天行驶安全保障系统布置图；
图3为挡风玻璃上的雨滴图；
图4为雨滴状态示意图；
图5为区域划分图；
图6为挡风玻璃上的无效雨滴状态示意图；
图7为无雨状态的自动驾驶测试数据；
图8为有雨状态的自动驾驶测试数据。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
请参阅图1-2，一种自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，应用于自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，包括摄像头、光反应式雨量传感器及控制单元，所述摄像头安装于车内并正对挡风玻璃，所述光反应式雨量传感器安装于挡风玻璃上，所述摄像头获取挡风玻璃上雨滴的图像并传输至所述控制单元，所述光反应式雨量传感器用于探测挡风玻璃上的雨量，包括以下步骤：
需要说明的是，传统车载雨量识别方法主要是通过电容式雨量传感器，热电偶式雨量传感器，光学反应式雨量传感器的一种；本申请是基于摄像头与光反应式雨量传感器融合识别雨量的方法。采用摄像头+光反应式雨量传感器共同检测的方式，保证雨量探测准确性，同时采用分段工作制“平时主要是摄像头常开工作，摄像头探测到雨滴时再打开光反应式雨量传感器”节省资源，减少计算量。
一、数据收集步骤：摄像头获取挡风玻璃的实时图像，光反应式雨量传感器收集挡风玻璃的雨量并生成传感雨量数据。
二、雨滴识别步骤：控制单元接收挡风玻璃的实时图像，并筛选出边缘平滑的雨滴图像，忽略无效雨滴图像，实时分析并生成摄像雨量数据；在所述雨滴识别步骤中，控制单元将挡风玻璃的实时图像分为多个区域，并选取至少两个区域进行精确识别。
优选的，在所述雨滴识别步骤中，控制单元将边缘平滑的雨滴图像标识为有效雨滴。请参阅图3-4，诸多研究表明，雨滴滴落在挡风玻璃上，短期内是接近静止状态的，并没有马上破裂或掉落，可以看到，没有破裂滑落的雨滴会呈现出多种形状，但总体而言，都可以看做是圆形或椭圆形的一定程度演变，而且雨滴边缘基本上都是平滑的。摄像头识别雨滴时，通过分区域分析，最终选取雨滴均匀的区域进行分析，有利于去除噪音，减少误差；通过对雨滴的圆形或椭圆近似演变，获取雨滴大小，便于预估雨量。
优选的，请参阅图5，控制单元统计各个区域雨滴的密度以及雨滴尺寸，并选取出最大尺寸和占比最多的尺寸的雨滴，控制单元将上述数据与经验模型对比并训练得出初步雨量等级。基于以上雨滴落在挡风玻璃上短时内保持静止以及雨滴边缘相对平滑的特性，通过摄像头粗略识别出挡风玻璃上雨滴情况，并将识别区域划分为9个区域如图5，通过算法选取其中三个雨滴分布均匀的区域进行精识别，此步骤能够通过只对挡风玻璃上雨滴均匀区域进行精细分析，减少雨滴分布不均匀区域的误差干扰，同时减少计算量。具体的，对筛选出的较为均匀的三个小区域，进行雨滴标记，并把雨滴演变成与雨滴尺寸相近的椭圆或圆形，如图6(如果某雨滴已经不能看到是椭圆或圆形的演变，则认为该雨滴已破裂，不是落到挡风玻璃的新雨滴，系统把这类雨滴当做噪音，不再进行该雨滴的分析，如图6长方形)，并统计各个区域内雨滴的密度以及雨滴尺寸(圆形或椭圆的尺寸)分布情况，并通过检测到的最大尺寸与占比最多的尺寸这两个等级与原先设定的雨滴参考标准进行对比，结合经验模型得出各自区域内检测到的初步雨量程度，将三大区域的检测结果进行融合、对比，如果存在两个区域及以上的结果相差在预设阈值范围内，则证明该时刻检测结果可信度较高，如若三个区域的结果均互相超出预设阈值，则证明该时刻识别结果可信度较低，需重新进行识别及计算，直至满足可信度要求。
优选的，在所述雨滴识别步骤中，控制单元将破裂的雨滴图像标识为无效雨滴并将此类雨滴当做噪音处理。以消除误差。
三、融合步骤：控制单元分析传感雨量数据和摄像雨量数据，得出实时雨量等级；
在所述融合步骤中，雨量等级分为：毛毛雨、小雨、中雨及大雨。
优选的，在所述融合步骤中，若传感雨量数据和摄像雨量数据差异超过预设阈值，则返回数据收集步骤进行重新识别。当重新识别次数超过3次时，控制单元单独分析传感雨量数据和摄像雨量数据并得出相应的雨量判定，若两种数据的雨量判定皆为中雨及以下，以摄像雨量数据为准。当重新识别次数超过3次时，控制单元单独分析传感雨量数据和摄像雨量数据并得出相应的雨量判定，若两种数据的雨量判定皆为中雨及以上，以传感雨量数据为准。摄像头设置聚焦在挡风玻璃，所以被外界背景干扰较少，所以一旦有雨滴滴落在挡风玻璃上，摄像头能马上识别，保证车载雨量检测模块反应的及时性；而且由于摄像头检测区域为挡风玻璃全部区域，所以在平时车辆正常使用中，只需保证摄像头为常开工作状态，只有当摄像头检测到有雨滴时，再开启光反应式雨量传感器，然后两者进行数据融合，共同感知，增强雨量识别能力，尤其是当雨量较大时，摄像头对单一雨滴特征提取困难，此时必须增设光反应式雨量传感器进行雨量识别；本发明采用“摄像头长期工作，光反应式雨量传感器仅雨天工作的方式”既能保证雨滴探测的及时性和准确性，又能避免多传感器长期工作带来的资源损耗及计算量大等问题。
在实际运用过程中，感知能力与雨量等级对等关系建立方法如下：
自动驾驶车辆感知系统感知障碍物的能力通常受距离及介质的影响，例如距离越远，感知到障碍物的数据信号就越少，越不完整；如果雨天，雾天或雪天等恶劣天气，则识别障碍物特征信息能力更受影响；而对障碍物的准确识别直接决定自动驾驶车辆的行驶安全性，所以本发明通过建立雨量等级与车辆感知能力的对等关系，并依次限制雨天环境下车辆行驶策略、车速等，确保车辆感知系统能在安全距离内准确识别出前方障碍物，保证雨天环境下自动驾驶车辆行车安全，请参阅图7-8，可以得出在车载雨量传感器识别到雨量等级为中雨时，如果车速超过110km/h，则又可能因车辆感知系统无法正确识别障碍物而产生行驶意外。所以限定该情况下车辆最大速度100km/h,如若超出该车速，则进行警告，上报控制系统，进而控制车速在安全范围内；以此保证车辆雨天行驶安全。通过此方法可以将车辆在雨天环境下对环境的感知能力量化成可以清晰分界的雨量等级，通过两者之间建立对等关系，从而保证雨天环境下，根据雨量传感器探测到的雨量等级，预估车辆的感知能力，从而限定最大行驶安全车速，保证车辆能准确识别障碍物，保证行车安全。
四、速度提醒步骤：控制单元根据实时雨量等级提醒相应的车辆安全速度。
本申请还公开了一种自动驾驶车辆雨天行驶安全保障系统，包括摄像头、光反应式雨量传感器及控制单元，所述摄像头安装于车内并正对挡风玻璃，所述光反应式雨量传感器安装于挡风玻璃上，所述摄像头获取挡风玻璃上雨滴的图像并传输至所述控制单元，所述光反应式雨量传感器用于探测挡风玻璃上的雨量；所述控制单元针对不同雨量对应设置有相应的车辆安全速度，所述控制单元分析所述摄像头的图像并实时生成摄像雨量数据，所述光反应式雨量传感器实时生成传感雨量数据，所述控制单元结合摄像雨量数据和传感雨量数据并得出雨量等级，所述控制单元结合根据雨量等级提示相应的车辆安全速度。通过无人驾驶车辆进行雨量程度识别，并将识别到的雨量程度等级与车辆感知系统感知能力建立对等关系；依次方法将雨天环境下自动驾驶车辆感知能力量化成数学模型，并以此对等关系作为制定雨天环境下自动驾驶车辆行驶策略的参考因素或辅助依据，从而加强雨天环境下自动驾驶车辆的安全保障。具体的，系统包括：自动驾驶车辆端以及测试场两大部分；自动驾驶车辆端：包括环境感知系统，驱动执行系统，计算单元，通信单元以及雨量测试系统(摄像头和光反应式雨量传感器，如上文所述)；测试场：测试场要可以提供不同等级的雨量喷淋系统，足够距离的测试道路(200米以上)，预设的障碍物摆放位置等。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，应用于自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，包括摄像头、光反应式雨量传感器及控制单元，所述摄像头安装于车内并正对挡风玻璃，所述光反应式雨量传感器安装于挡风玻璃上，所述摄像头获取挡风玻璃上雨滴的图像并传输至所述控制单元，所述光反应式雨量传感器用于探测挡风玻璃上的雨量，其特征在于，包括以下步骤：
数据收集步骤：摄像头获取挡风玻璃的实时图像，光反应式雨量传感器收集挡风玻璃的雨量并生成传感雨量数据；
雨滴识别步骤：控制单元接收挡风玻璃的实时图像，并筛选出边缘平滑的雨滴图像，忽略无效雨滴图像，实时分析并生成摄像雨量数据；
融合步骤：控制单元分析传感雨量数据和摄像雨量数据，得出实时雨量等级；
速度提醒步骤：控制单元根据实时雨量等级提醒相应的车辆安全速度。
2.如权利要求1所述的自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，其特征在于：在所述雨滴识别步骤中，控制单元将挡风玻璃的实时图像分为多个区域，并选取至少两个区域进行精确识别。
3.如权利要求2所述的自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，其特征在于：在所述雨滴识别步骤中，控制单元将边缘平滑的雨滴图像标识为有效雨滴。
4.如权利要求3所述的自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，其特征在于：在所述雨滴识别步骤中，控制单元统计各个区域雨滴的密度以及雨滴尺寸，并选取出最大尺寸和占比最多的尺寸的雨滴，控制单元将上述数据与经验模型对比并训练得出初步雨量等级。
5.如权利要求2所述的自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，其特征在于：在所述雨滴识别步骤中，控制单元将破裂的雨滴图像标识为无效雨滴并将此类雨滴当做噪音处理。
6.如权利要求1所述的自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，其特征在于：在所述融合步骤中，雨量等级分为：毛毛雨、小雨、中雨及大雨。
7.如权利要求1所述的自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，其特征在于：在所述融合步骤中，若传感雨量数据和摄像雨量数据差异超过预设阈值，则返回数据收集步骤进行重新识别。
8.如权利要求7所述的自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，其特征在于：在所述融合步骤中，当重新识别次数超过3次时，控制单元单独分析传感雨量数据和摄像雨量数据并得出相应的雨量判定，若两种数据的雨量判定皆为中雨及以下，以摄像雨量数据为准。
9.如权利要求1所述的自动驾驶车辆雨天行驶安全保障方法，其特征在于：在所述融合步骤中，当重新识别次数超过3次时，控制单元单独分析传感雨量数据和摄像雨量数据并得出相应的雨量判定，若两种数据的雨量判定皆为中雨及以上，以传感雨量数据为准。
10.一种自动驾驶车辆雨天行驶安全保障系统，包括摄像头、光反应式雨量传感器及控制单元，所述摄像头安装于车内并正对挡风玻璃，所述光反应式雨量传感器安装于挡风玻璃上，其特征在于：所述摄像头获取挡风玻璃上雨滴的图像并传输至所述控制单元，所述光反应式雨量传感器用于探测挡风玻璃上的雨量；所述控制单元针对不同雨量对应设置有相应的车辆安全速度，所述控制单元分析所述摄像头的图像并实时生成摄像雨量数据，所述光反应式雨量传感器实时生成传感雨量数据，所述控制单元结合摄像雨量数据和传感雨量数据并得出雨量等级，所述控制单元结合根据雨量等级提示相应的车辆安全速度。
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