CN111028544A - 一种v2v技术和车载多传感器融合的行人预警系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种V2V技术和车载多传感器融合的行人预警系统，涉及行人预警技术领域，该行人预警系统融合了V2V技术和车载多传感器，使车车之间能够互相通信，共享彼此的状态信息，使得车辆不仅依靠自身车载传感器采集到的数据进行行人预警决策，还会结合其他车辆共享的数据进行联合决策，可以有效解决现有的行人预警系统在非视距范围内无法预警的问题以及预警不可靠的问题，本申请的行人预警系统大大增强预警系统可靠性，有助于提高行车安全。

Description

一种V2V技术和车载多传感器融合的行人预警系统
技术领域
本发明涉及行人预警技术领域，尤其是一种V2V技术和车载多传感器融合的行人预警系统。
背景技术
安全性是车辆ADAS系统(Advanced Driving Assistant System，高级驾驶辅助系统)最重要的关注点，目前ADAS系统中的行人预警系统多采用摄像头和雷达之类的车载传感器进行行人检测与识别。但这种做法有很大的局限性，比如在非视距范围内以及车速较快的情况下车载传感器很难对行人进行有效检测，进而无法及时提供预警。
发明内容
本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种V2V技术和车载多传感器融合的行人预警系统，本发明的技术方案如下：
一种V2V技术和车载多传感器融合的行人预警系统，该行人预警系统包括至少两辆车，每辆车均搭载有车载雷达、摄像头、V2V通信模块、定位模组和测速传感器，每辆车通过V2V通信模块与通信范围内的其他车辆建立通信；
第一车辆通过车载雷达和摄像头获取视距范围内的雷达数据和图像数据，并通过定位模组和测速传感器获取自身的位置信息和速度信息；
第一车辆根据雷达数据确定视距范围内的行人相对于第一车辆的相对行人位置，并根据雷达数据和图像数据确定视距范围内的行人相对于第一车辆的相对行人速度和相对行人位移，得到第一车辆的视距范围内的行人相对于第一车辆的第一相对行人信息，第一相对行人信息包括相对行人位置、相对行人速度和相对行人位移；
第一车辆根据自身的位置信息和速度信息将第一相对行人信息进行坐标转换得到行人在道路坐标系中的行人信息，行人信息包括行人在预先建立的虚拟的道路坐标系中的行人位置、行人速度和行人位移；
第一车辆将行人信息进行数据预处理后通过V2V通信模块广播给建立有通信连接的其他各个第二车辆；
对于任意一个第二车辆，第二车辆通过V2V通信模块接收建立有通信连接的各个第一车辆广播的行人信息，并根据自身的位置信息和速度信息以及行人信息确定各个第一车辆的视距范围内的行人相对于第二车辆的第二相对行人信息；
第二车辆通过车载雷达和摄像头获取视距范围内的雷达数据和图像数据，并根据雷达数据和图像数据得到第二车辆的视距范围内的行人相对于第二车辆的第三相对行人信息；
第二车辆利用预设的预警模型根据各个第二相对行人信息和第三相对行人信息进行行人预警。
其进一步的技术方案为，根据雷达数据和图像数据确定视距范围内的行人相对于第一车辆的相对行人速度和相对行人位移，包括：
对车载雷达和摄像头进行联合标定，将车载雷达的坐标映射到摄像头的坐标中；
根据车载雷达和摄像头的坐标映射关系将雷达数据映射到图像数据中得到每一帧图像数据中的行人图像；
比较相邻若干帧图像数据中的行人图像确定相对于第一车辆的相对行人速度和相对行人位移。
其进一步的技术方案为，根据车载雷达和摄像头的坐标映射关系将雷达数据映射到图像数据中得到每一帧图像数据中的行人图像，包括：
对车载雷达获取到的雷达数据聚类得到行人点簇和非行人点簇；
根据车载雷达和摄像头的坐标映射关系将聚类后的雷达数据投影到图像数据中得到感兴趣区域，感兴趣区域是行人点簇对应的包含行人的区域；
利用梯度方向直方图和支持向量机对感兴趣区域进行行人检测得到行人图像。
其进一步的技术方案为，第二车辆利用预设的预警模型根据各个第二相对行人信息和第三相对行人信息进行行人预警，包括：
利用预设的预警模型根据各个第二相对行人信息和第三相对行人信息计算第二车辆与视距范围内以及非视距范围内的各个行人发生碰撞的碰撞几率和碰撞时间，在碰撞几率和/或碰撞时间达到预设阈值时，进行行人预警。
本发明的有益技术效果是：
本申请公开了一种V2V技术和车载多传感器融合的行人预警系统，该行人预警系统融合了V2V技术和车载多传感器，使车车之间能够互相通信，共享彼此的状态信息，使得车辆不仅依靠自身车载传感器采集到的数据进行行人预警决策，还会结合其他车辆共享的数据进行联合决策，可以有效解决现有的行人预警系统在非视距范围内无法预警的问题以及预警不可靠的问题，本申请的行人预警系统大大增强预警系统可靠性，有助于提高行车安全。
附图说明
图1是本申请的V2V技术和车载多传感器融合的行人预警系统的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。
本申请公开了一种V2V技术和车载多传感器融合的行人预警系统，该行人预警系统中包括至少两辆车，每辆车均搭载有车载雷达、摄像头、V2V通信模块、定位模组和测速传感器，每辆车通过V2V通信模块与通信范围内的其他车辆建立通信，本申请以任意一个第一车辆以及与第一车辆建立通信的第二车辆之间的交互来展现该行人预警系统的运行过程，其中第一车辆和第二车辆均为泛指，第一车辆可以代指任意一辆车，第二车辆可以代指与第一车辆建立通信的任意一辆车，且该行人预警系统中每辆车执行的方法都是相同的，也即任意一辆车都既可以是第一车辆也可以是第二车辆。该行人预警系统提供的行人预警方法为，请参考图1：
第一部分，对于第一辆车，其执行的方法包括：
1、在行驶过程中，通过车载雷达和摄像头获取视距范围内的雷达数据和图像数据，并通过定位模组和测速传感器获取车辆自身的位置信息和速度信息。
2、由于车载雷达直接安装在第一车辆上，因此根据雷达数据直接确定视距范围内的行人相对于第一车辆的相对行人位置。
3、根据雷达数据和图像数据确定视距范围内的行人相对于第一车辆的相对行人速度和相对行人位移：
首先对车载雷达和摄像头进行联合标定，将车载雷达的坐标映射到摄像头的坐标中。
然后根据车载雷达和摄像头的坐标映射关系将雷达数据映射到图像数据中，得到每一帧图像数据中的行人图像，实现行人识别检测，实现利用透视变换关系实现将环境深度信息映射到图像中的功能，具体做法是：对车载雷达获取到的雷达数据聚类得到行人点簇和非行人点簇，然后根据车载雷达和摄像头的坐标映射关系将聚类后的雷达数据投影到图像数据中得到感兴趣区域，感兴趣区域是行人点簇对应的包含行人的区域，最后利用梯度方向直方图(HOG)和支持向量机(SVM)对感兴趣区域进行行人检测得到行人图像。
最后，比较相邻若干帧图像数据中的行人图像，根据同一行人目标在相邻若干帧图像数据中的位置变化结合采样频率即能确定各个行人相对于第一车辆的相对行人速度和相对行人位移，相对行人位移包括相对的移动方向和相对的距离。
4、根据步骤2和3已经获取到的第一车辆的视距范围内的行人相对于第一车辆的第一相对行人信息，第一相对行人信息即包括上述确定得到的相对行人位置、相对行人速度和相对行人位移。但是第一相对行人信息是在以第一车辆为基准建立的局部坐标系那个的信息，由于此信息需要广播给其他车辆，因此需要将该第一相对行人信息从局部坐标系中变换到全局坐标系中，本申请中的全局坐标系为预先建立的所有车辆共同的虚拟的道路坐标系，根据第一车辆自身的位置信息即可实现第一车辆的局部坐标系与全局的道路坐标系之间的坐标转换，然后根据自身的位置信息和速度信息以及两个坐标系之间的坐标转换关系即可以将第一车辆的局部坐标系中的第一相对行人信息转换为全局的道路坐标系中的行人信息，行人信息包括行人在道路坐标系中的行人位置、行人速度和行人位移。
5、对行人信息进行预处理，主要是进行数据编码，然后通过V2V通信模块广播给建立有通信连接的其他各个第二车辆。
第二部分，对于第二车辆，其执行的方法包括：
1、第二车辆在行驶过程中，同样也会通过车载雷达、摄像头、定位模组和测速传感器获取第二车辆视距范围内的雷达数据、图像数据以及第二车辆自身的位置信息和速度信息，然后利用上述方法得到第二车辆的视距范围内的行人相对于第二车辆的第三相对行人信息。
2、另外，第二车辆会接收到其相连的各个第一车辆广播的行人信息，对其进行解码后，根据自身的位置信息和速度信息以及第二车辆的局部坐标系和全局的道路坐标系之间的坐标转换关系将全局的道路坐标系中的行人信息转化为第二车辆的局部坐标系中的第二相对行人信息，第二相对行人信息即包括第一车辆的视距范围内的行人相对于第二车辆的相对行人位置、相对行人速度和相对行人位移。
3、第二车辆利用预设的预警模型根据各个第二相对行人信息和第三相对行人信息计算第二车辆与各个行人发生碰撞的碰撞几率和碰撞时间，预警模型是预先训练得到的，在碰撞几率和/或碰撞时间TTC达到预设阈值时，进行行人预警，及时提醒驾驶员。在本申请中，由于第一车辆的视距范围内的行人可能也在第二车辆的视距范围内，也可能在第二车辆的非视距范围内(也即盲区内)，因此第二车辆可以计算到自身与视距范围内以及非视距范围内的所有行人发生碰撞的几率和时间，扩大预警范围，同时，即便第一车辆的视距范围内的行人也在第二车辆的视距范围内，则第二相对行人信息可以作为对第三相对行人信息的补充，提高预警的可靠性。
以上所述的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种V2V技术和车载多传感器融合的行人预警系统，其特征在于，所述行人预警系统包括至少两辆车，每辆车均搭载有车载雷达、摄像头、V2V通信模块、定位模组和测速传感器，每辆车通过V2V通信模块与通信范围内的其他车辆建立通信；
第一车辆通过车载雷达和摄像头获取视距范围内的雷达数据和图像数据，并通过定位模组和测速传感器获取自身的位置信息和速度信息；
所述第一车辆根据所述雷达数据确定视距范围内的行人相对于所述第一车辆的相对行人位置，并根据所述雷达数据和所述图像数据确定视距范围内的行人相对于所述第一车辆的相对行人速度和相对行人位移，得到所述第一车辆的视距范围内的行人相对于所述第一车辆的第一相对行人信息，所述第一相对行人信息包括相对行人位置、相对行人速度和相对行人位移；
所述第一车辆根据自身的位置信息和速度信息将所述第一相对行人信息进行坐标转换得到行人在道路坐标系中的行人信息，所述行人信息包括行人在预先建立的虚拟的所述道路坐标系中的行人位置、行人速度和行人位移；
所述第一车辆将所述行人信息进行数据预处理后通过V2V通信模块广播给建立有通信连接的其他各个第二车辆；
对于任意一个所述第二车辆，所述第二车辆通过V2V通信模块接收建立有通信连接的各个所述第一车辆广播的行人信息，并根据自身的位置信息和速度信息以及所述行人信息确定各个所述第一车辆的视距范围内的行人相对于所述第二车辆的第二相对行人信息；
所述第二车辆通过车载雷达和摄像头获取视距范围内的雷达数据和图像数据，并根据所述雷达数据和图像数据得到所述第二车辆的视距范围内的行人相对于所述第二车辆的第三相对行人信息；
所述第二车辆利用预设的预警模型根据各个所述第二相对行人信息和所述第三相对行人信息进行行人预警。
2.根据权利要求1所述的行人预警系统，其特征在于，所述根据所述雷达数据和所述图像数据确定视距范围内的行人相对于所述第一车辆的相对行人速度和相对行人位移，包括：
对所述车载雷达和所述摄像头进行联合标定，将所述车载雷达的坐标映射到所述摄像头的坐标中；
根据所述车载雷达和所述摄像头的坐标映射关系将所述雷达数据映射到所述图像数据中得到每一帧图像数据中的行人图像；
比较相邻若干帧图像数据中的行人图像确定相对于所述第一车辆的相对行人速度和相对行人位移。
3.根据权利要求2所述的行人预警系统，其特征在于，所述根据所述车载雷达和所述摄像头的坐标映射关系将所述雷达数据映射到所述图像数据中得到每一帧图像数据中的行人图像，包括：
对所述车载雷达获取到的所述雷达数据聚类得到行人点簇和非行人点簇；
根据所述车载雷达和所述摄像头的坐标映射关系将聚类后的所述雷达数据投影到所述图像数据中得到感兴趣区域，所述感兴趣区域是行人点簇对应的包含行人的区域；
利用梯度方向直方图和支持向量机对所述感兴趣区域进行行人检测得到所述行人图像。
4.根据权利要求1-3任一所述的行人预警系统，其特征在于，所述第二车辆利用预设的预警模型根据各个所述第二相对行人信息和所述第三相对行人信息进行行人预警，包括：
利用预设的预警模型根据各个所述第二相对行人信息和所述第三相对行人信息计算所述第二车辆与视距范围内以及非视距范围内的各个行人发生碰撞的碰撞几率和碰撞时间，在所述碰撞几率和/或所述碰撞时间达到预设阈值时，进行行人预警。
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