CN112068603A - 一种基于事件相机的无人驾驶跟车系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于事件相机的无人驾驶跟车系统及方法，包括：数据采集单元、数据处理单元、人机交互单元和底层执行机构。其中：数据采集单元中事件相机模块用于采集与头车车辆位姿相关的信息，惯导模块用于采集跟车车辆的加速度和角速度信息；数据处理单元实现头车车辆的位姿解算，并完成头车车辆路径计算，继而进行跟车车辆的路径规划和速度转向控制，发送至底层执行机构，最终完成车辆的无人驾驶跟车控制。本发明通过事件相机和惯导模块结合完成对于头车车辆的路径的感知，数据刷新频率高，实时性强，且不易受光照、天气等环境因素影响。本发明在降低成本同时，也有效提升了无人驾驶跟车系统的可靠性。

Description

一种基于事件相机的无人驾驶跟车系统及方法
技术领域
本发明应用于无人驾驶技术领域，具体地，涉及一种基于事件相机的无人驾驶跟车系统及方法。
背景技术
随着传感技术和计算机技术的发展，无人驾驶技术更加多样化，并且得到广泛的应用。其中，无人驾驶跟车技术对于保证交通安全以及提升运输效率具有重大意义。该项技术以一辆前方车辆作为头车，后方车辆通过传感器信息得到头车相对于自身的位姿信息，并以此实现对头车的路径的跟随。对于交通运输，车辆调度来说，该项技术在节省人力成本的同时，还能提高生产效率和安全性。
无人驾驶跟车系统的关键在于对头车车辆实现位姿检测继而完成路径跟踪。目前常用于位姿检测的传感器有激光雷达、超声传感器以及GPS等，基于上述传感器所提出的无人驾驶跟车系统存在成本过高，信号易受干扰等缺陷。
经过对现有技术文献的检索发现：
申请号为201710186870.6，申请日为2017-03-27的中国专利申请《一种自动跟车行驶控制系统及其方法》，该专利提出在车车辆上安装GPS、雷达、摄像头等多个传感器来采集数据，实现头车位姿检测从而执行自动跟车行驶控制。但该方案成本较高，模块难以集成，需要人工调整部署以及维护。
申请号为201711010640.0，申请日为2017-10-20的中国专利申请《一种基于超声波阵列的无人驾驶机械车辆位姿测量与追踪方法》，该专利提出在头车和尾车上安装超声波传感器，采取两车之间的相对位置关系，通过几何结算的方式实现头车相对于后车的位姿检测。该方案易受干扰和天气影响，且在远距离时测量精度难以保证，感知系统的鲁棒性欠佳。
因此，亟需提出一种便于集成，成本低廉，鲁棒性高的无人驾驶跟车系统以减少人力投入，提高用户体验。
发明内容
针对现有技术中存在的上述不足，本发明的目的是提供一种基于事件相机的无人驾驶跟车系统及方法。
为实现上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
根据本发明的第一方面，提供一种基于事件相机的无人驾驶跟车系统，包括：LED光源，数据采集单元，数据处理单元，人机交互单元；其中：
LED光源，安装于头车车辆尾部，用于提供传感器所能采集的信号，得到头车车辆的位姿信息；
数据采集单元，安装于后车车辆上，包括事件相机模块和惯导模块，所述事件相机模块用于采集头车车辆上的LED光源信息，经标定后，推算出头车车辆相对于后车车辆的位姿信息；所述惯导模块用于采集所在车辆的加速度信息和角速度信息，并将采集的信息传输到自车的数据处理单元；
数据处理单元，包括位姿解算模块、路径推演模块和跟车控制计算模块，所述位姿解算模块用于确定前车车辆相对于后车车辆的位姿；所述路径推演模块用于推算当前时刻在后车车辆坐标系下的前车路径，并将其发送到人机交互单元；所述跟车控制计算模块用于实现车辆控制；
人机交互单元，用于实时显示在后车车辆坐标系下头车车辆的路径信息，提供部分参数设定功能，以及当车辆发生紧急情况时进行报警和进行急停和复位处理。
优选地，所述位姿解算模块通过所述数据采集单元的事件相机模块中得获取的LED光源像素坐标，再通过几何方式解算，得到LED光源相对于后车车辆的位姿关系，确定前车车辆相对于后车车辆的位姿。
优选地，所述路径推演模块根据所述数据采集单元中采集到的惯导信息，通过航位推算法推算出上后车车辆当前相对于上一时刻的位姿变化，再由此结合上一时刻记录相对路径映射到当前的后车车辆坐标系下，得到当前头车车辆路径相对于后车车辆的表示，再加入当前由事件相机解算得到的前车车辆位姿检测点，得到当前时刻在后车车辆坐标系下的最终前车路径。
优选地，还包括车辆的底层执行机构，所述跟车控制计算模块根据所述路径推演模块得到的头车车辆路径进行路径规划，计算得到车辆目标速度和目标前轮偏角，并发送到车辆的底层执行机构。
优选地，所述事件相机模块采用100Hz的建帧频率。
优选地，所述惯导模块采用100Hz或更高频率输出三轴加速度和三轴角速度的INS模块。
优选地，所述位姿解算模块对采集得到的事件相机图像完成位姿解算，路径推演模块对收到的惯导数据对头车车辆的路径做一次更新，并加上当前的位姿测量点，形成最终路径并发送给人机交互单元。
根据本发明的第二方面，提供一种基于事件相机的无人驾驶跟车方法，适用于上述任一项所述基于事件相机的无人驾驶跟车系统，包括：
S1：数据采集单元中的事件相机模块、惯导模块所采集得到的实时数据发送到数据处理单元；
S2：数据处理单元对事件相机模块数据处理得到头车车辆的相对位姿，并发送到人机交互单元；
S3：通过人机交互单元设置跟车距离范围、最大车速限制等参数；
S4：启动后车，驾驶头车，若跟车过程中出现异常，人机交互单元会进行报警提醒并紧急停止；
S5：数据处理单元通过头车相对位姿数据并结合惯导模块采集的数据进行路径推演，得到头车车辆路径；
S6：数据处理单元根据头车车辆路径，规划自车路径，计算得到车辆目标速度和前轮偏角，并传输到车辆底层控制器，实现无人跟车驾驶。
优选地，还包括以下步骤：重复S1，S2，S5，S6，直至跟车结束。
优选地，所述车辆底层控制器连接车辆的底层执行机构，通过所述车辆的底层执行机构实现对车辆的控制。
与现有技术相比，本发明具有如下至少一种有益效果：
(1)本发明上述系统及方法，通过事件相机检测光源位置，根据LED光源亮度变化幅度大，频率高的特性，结合事件相机，可以滤除大部分背景冗余信息，便于位姿检测，计算量小，实时性高，具有更强的鲁棒性，解决背景技术中所述系统鲁棒性欠佳的问题；
(2)本发明上述系统及方法，通过事件相机以及惯导模块便能完成感知，成本低廉，且无需进行复杂的安装、标定工作，方便拆卸部署，解决背景技术中所述系统成本过高，难以部署的问题；
(3)本发明上述系统及方法，无需借助通讯手段，不依赖通信系统的稳定性，应用场景更加多样广泛，抗干扰能力强，解决了背景技术中所述通信信号易受影响，系统稳定性不高的问题。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明一实施例的基于事件相机的无人驾驶跟车系统结构示意图；
图2为本发明一实施例的基于事件相机的无人驾驶跟车方法的流程图；
图3为本发明一实施例的基于事件相机的无人驾驶跟车系统的原理框图。
图中：100-基于事件相机的无人驾驶跟车系统；110-LED光源；120-数据采集单元；121-事件相机模块；122-惯导模块；130-数据处理单元；131-位姿解算模块；132-路径推演模块；133-跟车控制计算模块；140-人机交互单元；150-底层执行机构。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1所示，为本发明一种基于事件相机的无人驾驶跟车系统的较优实施例示意图，其中基于事件相机的无人驾驶跟车系统100包括：LED光源110、数据采集单元120、数据处理单元130、人机交互单元140，数据处理单元130与数据采集单元120、人机交互单元140分别连接。LED光源110连接安装于头车车辆尾部，用于提供传感器所能采集的信号，继而得到头车车辆的位姿信息。
数据采集单元120连接安装于后车车辆上，包括事件相机模块121和惯导模块122，其中：事件相机模块121用于采集头车车辆上的LED光源110的信息，经标定后，可以由此推算出头车车辆相对于后车车辆的位姿信息；惯导模块122用于采集所在车辆的加速度信息和角速度信息，并将采集的信息传输到自车的数据处理单元130。数据处理单元130与数据采集单元120相连接，包括位姿解算模块131、路径推演模块132和跟车控制计算模块133，其中：位姿解算模块131用于确定前车车辆相对于后车车辆的位姿；路径推演模块132用于推算当前时刻在后车车辆坐标系下的前车路径，并将其发送到人机交互单元140；跟车控制计算模块133用于实现车辆控制。人机交互单元140与上述数据处理单元130连接，用于实时显示在后车车辆坐标系下头车车辆的路径信息，提供部分参数设定功能，以及当车辆发生紧急情况时会进行报警和进行急停和复位处理。
作为一优选实施方式，位姿检测模块131通过数据采集单元120的事件相机模块121中得获取LED光源110的像素坐标，再通过几何方式解算，得到LED光源110相对于后车车辆的位姿关系，进而确定前车车辆相对于后车车辆的位姿。
作为一优选实施方式，事件相机模块121采用100Hz的建帧频率，惯导模块122采用100Hz或更高频率输出三轴加速度和三轴角速度的INS模块。
上述实施例通过事件相机模块121检测光源位置，根据LED光源110亮度变化幅度大，频率高的特性，结合事件相机，可以滤除大部分背景冗余信息，便于位姿检测，计算量小，实时性高，具有更强的鲁棒性。另外，通过事件相机模块121和惯导模块122便能完成感知，成本低廉，且无需进行复杂的安装、标定工作，方便拆卸部署。
作为一优选实施方式，路径推演模块132根据数据采集单元120中采集到的惯导信息，通过航位推算法推算出上后车车辆当前相对于上一时刻的位姿变化，再由此结合上一时刻记录相对路径映射到当前的后车车辆坐标系下，得到当前头车车辆路径相对于后车车辆的表示，再加入当前由事件相机解算得到的前车车辆位姿检测点，得到当前时刻在后车车辆坐标系下的最终前车路径。
在上述实施例的基础上，还可以进一步包括车辆的底层执行机构150；跟车控制计算模块133根据路径推演模块132得到的头车车辆路径进行路径规划，并计算得到车辆目标速度和目标前轮偏角，并发送到车辆底层控制器的底层执行机构150，从而控制车辆的运动。
作为一优选实施方式，数据处理单元130中：位姿解算模块131对采集得到的事件相机图像完成位姿解算，路径推演模块132对收到的惯导数据对头车车辆的路径做一次更新，并加上当前的位姿测量点，形成最终路径并发送给人机交互单元140。进一步的，数据处理单元130采用体积小的嵌入式处理器，如树莓派。当然，在其他实施例中，也可以采用其他的数据处理单元，比如单片机等等。但是体积小的嵌入式处理器更有利于产品的集成，降低成本和提高使用的方便性。
作为一优选实施方式，人机交互单元140通过软件界面实时显示头车车辆的路径信息，并提供按键操作由操作人员进行跟车的参数设定，当车辆发生紧急情况时界面会进行报警，和/或，进行急停和复位处理。人机交互单元140可使用平板电脑、智能手机、带触摸屏的智能终端等智能电子产品。采用的报警方式可以是灯光报警，比如灯光颜色变化或设定的灯光闪烁，也可以是声音报警，比如语音播报设定的短语，还可以是振动报警，比如蜂鸣器，当然，也可以同时采用一种或两种以上的方式。
作为一优选实施方式，系统安装的车队车辆提供底层控制器接口，进行过底层改造，提供车辆速度和转向控制接口，可接收数据处理单元传输的速度和转向控制目标对车辆进行控制，数据处理单元计算得到的目标速度和方向转角发送到底层控制机构150，底层控制机构150通过底层CAN协议对车辆进行控制。
在本发明另一实施例中，提供一种基于事件相机的无人驾驶跟车方法，该实施例采用上述实施例中任一项的系统。具体的，如图2所示，基于事件相机的无人驾驶跟车方法可以按照以下步骤进行：
S1：数据采集单元中的事件相机模块、惯导模块所采集得到的实时数据发送到数据处理单元。
S2：数据处理单元对事件相机模块数据处理得到头车车辆的相对位姿，并发送到人机交互单元。
S3：通过人机交互单元设置跟车距离范围、最大车速限制等参数。
S4：启动后车，驾驶头车，若跟车过程中出现异常，人机交互单元会进行报警提醒并紧急停止。
S5：数据处理单元通过头车相对位姿数据并结合惯导模块采集的数据进行路径推演，得到头车车辆路径。
S6：数据处理单元根据头车车辆路径，规划自车路径，计算得到车辆目标速度和前轮偏角，并传输到车辆的底层控制器，实现无人跟车驾驶。
重复S1，S2，S5，S6，直至跟车结束。
参照图3所示，为一种基于事件相机的无人驾驶跟车方法的较优实施例，根据该图，结合硬件，包括以下步骤：
步骤1：操作人员在后车车辆上安装无人驾驶跟车系统，连接电源和底层控制模块然后启动系统，较佳地，相机安装在车内，惯导模块安装在后车车轴中央；
步骤2：数据采集单元中的事件相机模块、惯导模块实时采集数据并发送到数据处理单元，较佳地，数据处理单元分别以两个中断处理两个传感器模块的数据；
步骤3：数据处理单元实时地对事件相机数据进行处理，得到在自车车辆坐标系下的头车车辆相对位姿，并将信息传输到人机交互单元，较佳地，这个过程放在100Hz或更高频率时间中断中运行，以保证路径数据更新速度不变；
步骤4：操作人员通过人机交互单元在软件界面设置跟车距离范围、最大车速限制等参数，较佳地，车辆数目不大于10辆，跟车距离不大于15m，最大车速不超过20km/h；
步骤5：操作人员通过人机交互单元启动按键启动跟车，再进行头车车辆的驾驶；
步骤6：数据处理单元将根据惯导模块发布的数据完成头车车辆路径的更新；
步骤7：数据处理单元根据前车车辆路径规划自车路径，计算得到车辆目标速度和方向转角，并传输到车辆底层控制器，实现无人跟车驾驶，较佳地，数据处理单元和底层控制器可通过网线连接组建CAN总线通信网络；
步骤9：到达目的地后通过人机交互单元关闭跟车系统，然后将各车停到合适位置。
通过本发明上述实施例的系统及方法能实现可靠性更高的无人驾驶跟车队列。
本发明利用事件相机信息处理得到头车车辆位姿信息，通过惯导模块的加速度和角速度信息实时进行头车车辆路径的计算，继而进行跟车车辆的路径规划和速度转向控制。
本发明通过事件相机和惯导模块结合完成对于头车车辆的路径的感知，数据刷新频率高，实时性高，且不易受光照、天气等环境因素影响，在成本低廉的同时，可有效提升无人驾驶跟车系统的可靠性。
需要说明的是，本发明提供的基于事件相机的无人驾驶跟车方法中的步骤，可以利用基于事件相机的无人驾驶跟车系统中对应的模块、装置、单元等予以实现，本领域技术人员可以参照系统的技术方案实现方法的步骤流程，即系统中的实施例可理解为实现方法的优选例，在此不予赘述。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种基于事件相机的无人驾驶跟车系统，其特征在于，包括：
LED光源，安装于头车车辆尾部，用于提供传感器所能采集的信号，得到头车车辆的位姿信息；
数据采集单元，安装于后车车辆上，包括事件相机模块和惯导模块，所述事件相机模块用于采集头车车辆上的LED光源信息，经标定后，推算出头车车辆相对于后车车辆的位姿信息；所述惯导模块用于采集所在车辆的加速度信息和角速度信息，并将采集的信息传输到自车的数据处理单元；
数据处理单元，包括位姿解算模块、路径推演模块和跟车控制计算模块，所述位姿解算模块用于确定前车车辆相对于后车车辆的位姿；所述路径推演模块用于推算当前时刻在后车车辆坐标系下的前车路径，并将其发送到人机交互单元；所述跟车控制计算模块用于实现车辆控制；
人机交互单元，用于实时显示在后车车辆坐标系下头车车辆的路径信息，提供部分参数设定功能，以及当车辆发生紧急情况时进行报警、进行急停和复位处理。
2.根据权利要求1所述基于事件相机的无人驾驶跟车系统，其特征在于，所述位姿解算模块通过所述数据采集单元的事件相机模块中获取的LED光源像素坐标，再通过几何方式解算，得到LED光源相对于后车车辆的位姿关系，确定前车车辆相对于后车车辆的位姿。
3.根据权利要求1所述基于事件相机的无人驾驶跟车系统，其特征在于，所述路径推演模块根据所述数据采集单元中采集到的惯导信息，通过航位推算法推算出后车车辆当前相对于上一时刻的位姿变化，再由此结合上一时刻记录相对路径映射到当前的后车车辆坐标系下，得到当前头车车辆路径相对于后车车辆的表示；再加入当前由事件相机解算得到的前车车辆位姿检测点，得到当前时刻在后车车辆坐标系下的最终前车路径。
4.根据权利要求1-3任一项所述基于事件相机的无人驾驶跟车系统，其特征在于，还包括车辆的底层执行机构，所述跟车控制计算模块根据所述路径推演模块得到的头车车辆路径进行路径规划，计算得到车辆目标速度和目标前轮偏角，并发送到车辆的底层执行机构，通过所述车辆的底层执行机构实现车辆控制。
5.根据权利要求1-3任一项所述基于事件相机的无人驾驶跟车系统，其特征在于，所述事件相机模块采用100Hz的建帧频率；所述惯导模块采用100Hz或更高频率输出三轴加速度和三轴角速度的INS模块。
6.根据权利要求1-3任一项所述基于事件相机的无人驾驶跟车系统，其特征在于，所述位姿解算模块对采集得到的事件相机图像完成位姿解算，所述路径推演模块对收到的惯导数据对头车车辆的路径做一次更新，并加上当前的位姿测量点，形成最终路径并发送给人机交互单元。
7.一种基于事件相机的无人驾驶跟车方法，其特征在于，适用于权利要求1-6中任一项所述基于事件相机的无人驾驶跟车系统，包括：
S1：数据采集单元中的事件相机模块、惯导模块所采集得到的实时数据发送到数据处理单元；
S2：数据处理单元对事件相机模块数据处理得到头车车辆的相对位姿，并发送到人机交互单元；
S3：通过人机交互单元设置跟车距离范围、最大车速限制参数；
S4：启动后车，驾驶头车，若跟车过程中出现异常，人机交互单元会进行报警提醒并紧急停止；
S5：数据处理单元通过头车相对位姿数据并结合惯导模块采集的数据进行路径推演，得到头车车辆路径；
S6：数据处理单元根据头车车辆路径，规划自车路径，计算得到车辆目标速度和前轮偏角，并传输到车辆底层控制器，实现无人跟车驾驶。
8.根据权利要求7所述基于事件相机的无人驾驶跟车方法，其特征在于，还包括：重复S1，S2，S5，S6，直至跟车结束。
9.根据权利要求7所述基于事件相机的无人驾驶跟车方法，其特征在于，所述车辆底层控制器连接车辆的底层执行机构，通过所述车辆的底层执行机构实现对车辆的控制。
10.根据权利要求7所述基于事件相机的无人驾驶跟车方法，其特征在于，所述事件相机模块检测光源位置，根据LED光源亮度变化幅度大、频率高的特性，结合事件相机，滤除大部分背景冗余信息，便于位姿检测。
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