CN111427041A - 一种矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统，在车辆上安装毫米波雷达、摄像头、无线通信模块和5G通讯模块，系统包括车侧自动紧急制动模块、无线遥控制动模块和远程平台制动模块。本发明的技术方案解决了矿区环境下无人驾驶的紧急停车问题，提出了多层控制的方法，从车端到遥控端到平台端，采用多种方式对紧急情况下的无人车辆进行紧急停车。

Description

一种矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统
技术领域
本发明属于矿区无人驾驶技术领域，尤其涉及一种矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统。
背景技术
矿区的道路环境复杂，无人驾驶车辆的安全可靠性是重点要考虑的问题。无人驾驶车辆在运作过程中，面对周围突然出现的运动的车辆、行人、落石等障碍物或车辆运行过程突然出现故障等紧急情况，为了避免事故的发生，需要控制汽车制动系统进行紧急制动。
现有的技术方案提供了基于多传感器融合数据的自动紧急制动决策方法，但是仅依靠车侧的传感器对障碍物进行判断易出现“漏报”的情况，且无法解决车辆运行状态的异常。现有的远程控制方案提出了一种将车辆位置参数发送到车云平台，根据附着系数确定制动减速度，并根据所述制动减速度进行紧急制动，但是该方案无法解决数据传输延时或者控制端发布控制有误等问题。现有的技术方案都基于都是采用单一的紧急停车方法，并不适用于复杂的矿区无人驾驶环境。
发明内容
为了解决上述已有技术存在的不足，本发明提出一种矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统，本发明的具体技术方案如下：
一种矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统，其特征在于，在车辆上安装毫米波雷达、摄像头、无线通信模块和5G通讯模块，所述系统包括车侧自动紧急制动模块、无线遥控制动模块和远程平台制动模块，车辆在矿区行驶运行出现异常或遇到紧急情况，车侧自动紧急制动模块开启，开启失败则切换无线遥控制动模块或远程平台制动模块接管车辆使其紧急停车；其中，
通过毫米波雷达及摄像头对障碍物进行特征提取，探测到障碍物的条件满足车侧自动紧急制动模块的开启条件，则车辆执行控制器通过CAN总线发送制动指令；
所述无线遥控制动模块通过操控遥控器以无线传输的方式对正在运行的车辆进行紧急停车，对遥控器按键输入需操控的车辆ID号，按下紧急停车按键，车辆上安装的无线通信模块接收到信号后发送控制指令给车辆执行控制器，车辆执行控制器做出响应使车辆紧急制动，同时，车辆执行命令时会向遥控器发出应答信号，遥控器中显示车辆已收到控制命令并且正在执行；
所述远程平台制动模块的运行步骤包括：
Step1：数据采集及处理：
Step1-1：通过毫米波雷达和摄像头采集车辆周围环境的图像及点云信息，通过车辆的OBD接口即On Board Diagnostics接口获取车辆行驶状态；
Step1-2：对步骤Step1-1获取的数据进行滤波、剔除异常数据、坐标转换，实现时空统一，使毫米波雷达数据投影到摄像头采集的图像上，利用端对端的神经网络SSD算法对图像进行特征提取完成障碍物分类和定位；
Step2：数据融合：对获取的障碍物的图像信息和障碍物的点云信息通过基于马氏距离的最近邻数据关联算法进行数据关联，获取关联成功的障碍物数据；
马氏距离
Figure BDA0002451874110000021
其中，x是障碍物的点云信息投影在摄像头采集的图像上的坐标矩阵，y是端对端的神经网络SSD算法对图像上障碍物的定位中心坐标矩阵，Σ是图像上障碍物定位后的中心坐标的协方差矩阵，d为马氏距离；
Step3：建立数据库：对不同ID的车辆建立车辆运行状态数据库，记录车辆的运行状态实时信息及环境信息；
Step4：设定危险等级机制及制动措施；将车辆运行状态危险等级分为三级：无危险、一级危险、二级危险；设定阈值D1为15米，D2为25米；
无危险：车辆运行正常且周围障碍物与本车辆的距离大于阈值D2；
一级危险：车辆运行正常，同时，周围障碍物与本车辆的距离大于阈值D1且小于阈值D2；
二级危险：车辆运行不正常或周围障碍物与本车辆的距离小于阈值D1；
Step5：紧急制动；
当车辆出现二级危险时，远程平台制动模块弹出该车辆ID及询问是否立即停车，按下停车按钮即能下发制动命令。
进一步地，所述车侧自动紧急制动模块的运行步骤包括：
S1：获取数据；通过车辆上安装的毫米波雷达获取障碍物与本车辆的距离及障碍物速度，通过车辆的OBD接口获取本车辆的行驶速度；
S2：安全状态判断；通过基于时距的判断方法定义时间指标TTC，即Time toCollision，车侧自动紧急制动模块需要在时间指标TTC内完成制动，以避免与障碍物发生碰撞；
Figure BDA0002451874110000031
vre＝v1-v2，
其中，dl为车辆与障碍物的纵向距离，vre为车辆与障碍物的纵向相对速度，v1为障碍物的纵向速度，v2为车辆的纵向速度；
S3：设定时间指标TTC阈值；采用分段控制的方式，根据步骤S2的车辆的纵向速度v2，设定时间指标TTC的阈值：
Figure BDA0002451874110000032
S4：计算危险制动距离dS＝TTC×vre+d0，其中，d0＝1m表示车辆安全停车距离；
S5：紧急制动；车辆上安装的毫米波雷达检测车辆与障碍物的纵向距离dl等于或小于危险制动距离dS，远程平台制动模块与车辆上安装的5G通讯模块通讯，向车辆发出指令，车辆执行控制器通过CAN总线向发动机管理系统和车身电子稳定系统发送命令停止动力输出，从而停车。
本发明的有益效果在于：
1.本发明专注于解决矿区环境下无人驾驶的紧急停车问题，提出了多层控制的方法，从车端到无线遥控端到远程平台端，采用多种方式对紧急情况下的无人车辆进行紧急停车；
2.本发明提出了建立车辆状态数据库的方式对车辆环境及状态信息进行监视，建立了危险等级及行动机制，以应对在矿区复杂环境下车辆遇到的紧急情况；
3.本发明设计了无线遥控制动的方式，解决了车辆遇到无法识别的障碍物及车辆出现故障无法自行制动的情况了，可以实现人员对车辆控制系统的接管，采取紧急应对措施，以避免事故发生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他的附图。其中：
图1是本发明的系统结构图；
图2是本发明的无线遥控制动模块控制图；
图3是本发明的远程平台制动流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
要解决在复杂情况下，本发明提出了一种用于矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统，采用多层控制紧急停车系统对出现运行故障无人驾驶车辆或突发情况可以实时且有效地进行紧急停车，包含车侧自动紧急制动模块、无线遥控制动模块和远程平台制动模块；当无人驾驶车辆在矿区行驶运行出现异常或遇到紧急情况，车侧的自动紧急制动开启，若开启失败则切换远程控制或遥控模式接管无人驾驶车辆使其紧急停车。该算法适用于矿区无人驾驶环境，具有实时性好及可靠性高的优点。具体地，
如图1所示，一种矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统，在车辆上安装毫米波雷达、摄像头、无线通信模块和5G通讯模块，系统包括车侧自动紧急制动模块、无线遥控制动模块和远程平台制动模块，车辆在矿区行驶运行出现异常或遇到紧急情况，车侧自动紧急制动模块开启，开启失败则切换无线遥控制动模块或远程平台制动模块接管车辆使其紧急停车；其中，
通过毫米波雷达及摄像头对障碍物进行特征提取，探测到障碍物的条件满足车侧自动紧急制动模块的开启条件，则车辆执行控制器通过CAN总线发送制动指令；
如图2所示，无线遥控制动模块通过操控遥控器以无线传输的方式对正在运行的车辆进行紧急停车，对遥控器按键输入需操控的车辆ID号，按下紧急停车按键，车辆上安装的无线通信模块接收到信号后发送控制指令给车辆执行控制器，车辆执行控制器做出响应使车辆紧急制动，同时，车辆执行命令时会向遥控器发出应答信号，遥控器中显示车辆已收到控制命令并且正在执行；紧急情况下，通过无线传输，操作者能够通过操控遥控器对正在运行的车辆进行紧急停车。
由于矿山的地形复杂，各种环境物质容易对电磁波形成反射，行成无线通道的多径效应，易造成信号的衰落，因此需要设计新的传输技术，以保证车辆遥控系统的高速率传输和实时性。具体地，可采用增加发射机的发射功率提高信噪比弥补信号传输过程的衰减问题以及采用高增益的天线设计，使其系统可以获得更高的信号强度。
对车辆的远程制动，数据传输方式采用5G通讯的方式，5G具有网络低延时、大带宽和超高可靠性等特性，可满足实时采集数据的发送数据的要求。如图3所示，远程平台制动模块的运行步骤包括：
Step1：数据采集及处理：
Step1-1：通过毫米波雷达和摄像头采集车辆周围环境的图像及点云信息，通过车辆的OBD接口即On Board Diagnostics接口获取车辆行驶状态；
Step1-2：对步骤Step1-1获取的数据进行滤波、剔除异常数据、坐标转换，实现时空统一，使毫米波雷达数据投影到摄像头采集的图像上，利用端对端的神经网络SSD算法对图像进行特征提取完成障碍物分类和定位；
Step2：数据融合：对获取的障碍物的图像信息和障碍物的点云信息通过基于马氏距离的最近邻数据关联算法进行数据关联，获取关联成功的障碍物数据，如障碍物类别、位置、速度、距离等；
马氏距离
Figure BDA0002451874110000051
其中，x是障碍物的点云信息投影在摄像头采集的图像上的坐标矩阵，y是端对端的神经网络SSD算法对图像上障碍物的定位中心坐标矩阵，Σ是图像上障碍物定位后的中心坐标的协方差矩阵，d为马氏距离；
Step3：建立数据库：对不同ID的车辆建立车辆运行状态数据库，记录车辆的运行状态实时信息及环境信息；包括电源供电信息、电机驱动信息、车辆通讯状态信息、车辆周围障碍物信息等。
Step4：设定危险等级机制及制动措施；将车辆运行状态危险等级分为三级：无危险、一级危险、二级危险；设定阈值D1为15米，D2为25米；
无危险：车辆运行正常且周围障碍物与本车辆的距离大于阈值D2；
一级危险：车辆运行正常，同时，周围障碍物与本车辆的距离大于阈值D1且小于阈值D2；
二级危险：车辆运行不正常或周围障碍物与本车辆的距离小于阈值D1；
Step5：紧急制动；
当车辆出现二级危险时，远程平台制动模块弹出该车辆ID及询问是否立即停车，按下停车按钮即能下发制动命令。
车侧自动紧急制动模块的运行步骤包括：
S1：获取数据；通过车辆上安装的毫米波雷达获取障碍物与本车辆的距离及障碍物速度，通过车辆的OBD接口获取本车辆的行驶速度；
S2：安全状态判断；通过基于时距的判断方法定义时间指标TTC，即Time toCollision，车侧自动紧急制动模块需要在时间指标TTC内完成制动，以避免与障碍物发生碰撞；
Figure BDA0002451874110000061
vre＝v1-v2，
其中，dl为车辆与障碍物的纵向距离，vre为车辆与障碍物的纵向相对速度，v1为障碍物的纵向速度，v2为车辆的纵向速度；在矿区的障碍物包括：运动或静止的车辆，行人，落石等；
S3：设定时间指标TTC阈值；采用分段控制的方式，根据步骤S2的车辆的纵向速度v2，设定时间指标TTC的阈值：
Figure BDA0002451874110000062
S4：计算危险制动距离dS＝TTC×vre+d0，其中，d0＝1m表示车辆安全停车距离；
S5：紧急制动；车辆上安装的毫米波雷达检测车辆与障碍物的纵向距离dl等于或小于危险制动距离dS，远程平台制动模块与车辆上安装的5G通讯模块通讯，向车辆发出指令，车辆执行控制器通过CAN总线向发动机管理系统和车身电子稳定系统发送命令停止动力输出，从而停车。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本发明中，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。术语“多个”指两个或两个以上，除非另有明确的限定。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统，其特征在于，在车辆上安装毫米波雷达、摄像头、无线通信模块和5G通讯模块，所述系统包括车侧自动紧急制动模块、无线遥控制动模块和远程平台制动模块，车辆在矿区行驶运行出现异常或遇到紧急情况，车侧自动紧急制动模块开启，开启失败则切换无线遥控制动模块或远程平台制动模块接管车辆使其紧急停车；其中，
通过毫米波雷达及摄像头对障碍物进行特征提取，探测到障碍物的条件满足车侧自动紧急制动模块的开启条件，则车辆执行控制器通过CAN总线发送制动指令；
所述无线遥控制动模块通过操控遥控器以无线传输的方式对正在运行的车辆进行紧急停车，对遥控器按键输入需操控的车辆ID号，按下紧急停车按键，车辆上安装的无线通信模块接收到信号后发送控制指令给车辆执行控制器，车辆执行控制器做出响应使车辆紧急制动，同时，车辆执行命令时会向遥控器发出应答信号，遥控器中显示车辆已收到控制命令并且正在执行；
所述远程平台制动模块的运行步骤包括：
Step1：数据采集及处理：
Step1-1：通过毫米波雷达和摄像头采集车辆周围环境的图像及点云信息，通过车辆的OBD接口即On Board Diagnostics接口获取车辆行驶状态；
Step1-2：对步骤Step1-1获取的数据进行滤波、剔除异常数据、坐标转换，实现时空统一，使毫米波雷达数据投影到摄像头采集的图像上，利用端对端的神经网络SSD算法对图像进行特征提取完成障碍物分类和定位；
Step2：数据融合：对获取的障碍物的图像信息和障碍物的点云信息通过基于马氏距离的最近邻数据关联算法进行数据关联，获取关联成功的障碍物数据；
马氏距离
Figure FDA0002451874100000011
其中，x是障碍物的点云信息投影在摄像头采集的图像上的坐标矩阵，y是端对端的神经网络SSD算法对图像上障碍物的定位中心坐标矩阵，Σ是图像上障碍物定位后的中心坐标的协方差矩阵，d为马氏距离；
Step3：建立数据库：对不同ID的车辆建立车辆运行状态数据库，记录车辆的运行状态实时信息及环境信息；
Step4：设定危险等级机制及制动措施；将车辆运行状态危险等级分为三级：无危险、一级危险、二级危险；设定阈值D1为15米，D2为25米；
无危险：车辆运行正常且周围障碍物与本车辆的距离大于阈值D2；
一级危险：车辆运行正常，同时，周围障碍物与本车辆的距离大于阈值D1且小于阈值D2；
二级危险：车辆运行不正常或周围障碍物与本车辆的距离小于阈值D1；
Step5：紧急制动；
当车辆出现二级危险时，远程平台制动模块弹出该车辆ID及询问是否立即停车，按下停车按钮即能下发制动命令。
2.根据权利要求1所述的一种矿区无人驾驶车辆的紧急停车系统，其特征在于，所述车侧自动紧急制动模块的运行步骤包括：
S1：获取数据；通过车辆上安装的毫米波雷达获取障碍物与本车辆的距离及障碍物速度，通过车辆的OBD接口获取本车辆的行驶速度；
S2：安全状态判断；通过基于时距的判断方法定义时间指标TTC，即Time toCollision，车侧自动紧急制动模块需要在时间指标TTC内完成制动，以避免与障碍物发生碰撞；
Figure FDA0002451874100000021
其中，dl为车辆与障碍物的纵向距离，vre为车辆与障碍物的纵向相对速度，v1为障碍物的纵向速度，v2为车辆的纵向速度；
S3：设定时间指标TTC阈值；采用分段控制的方式，根据步骤S2的车辆的纵向速度v2，设定时间指标TTC的阈值：
Figure FDA0002451874100000022
S4：计算危险制动距离dS＝TTC×vre+d0，其中，d0＝1m表示车辆安全停车距离；
S5：紧急制动；车辆上安装的毫米波雷达检测车辆与障碍物的纵向距离dl等于或小于危险制动距离dS，远程平台制动模块与车辆上安装的5G通讯模块通讯，向车辆发出指令，车辆执行控制器通过CAN总线向发动机管理系统和车身电子稳定系统发送命令停止动力输出，从而停车。
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