CN112319465A - 一种智能驾驶环境感知分析系统 - Google Patents

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肖祖铭
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Jingdezhen University
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Jingdezhen University
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    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
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    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks

Abstract

本发明公开了一种智能驾驶环境感知分析系统，包括：路况环境感知模块，用于实现汽车周围路况环境参数的感知，并将感知到的周围路况环境参数发送到驾驶环境分析模块；车态感知模块，用于实现汽车当前行驶参数、工况参数、位置参数的感知，并将感知到的当前行驶参数、工况参数、位置参数发送到驾驶环境分析模块；驾驶环境分析模块，用于根据汽车周围路况环境参数、当前行驶参数、工况参数、位置参数实现汽车驾驶环境的分析；行驶路径规划模块，用于根据汽车驾驶环境的分析结果基于预设的路径规划算法实现汽车行驶路径的动态规划。本发明可以实现汽车驾驶环境的全面智能感知和精准分析，为复杂路况下汽车的智能驾驶提供安全保障。

Description

一种智能驾驶环境感知分析系统
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种智能驾驶环境感知分析系统。
背景技术
随着车辆智能化、网联化技术的发展，基于车路协同的智能驾驶技术逐渐成为智能交通研究领域的一个热点。其主要依靠环境感知、决策、控制三部分实现。其中，环境感知是智能驾驶的决策与控制的基础。
传统的智能驾驶采用的环境感知方式，一般是简单采用传感器采集外部可探测范围内的环境信息，对环境信息进行简单处理，可能存在需要同时处理的信息较多、导致信息易混乱、缺乏有效性的问题，驾驶安全性低，难以满足汽车在复杂的路况条件下的安全自动驾驶要求。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种智能驾驶环境感知分析系统，可以实现汽车驾驶环境的全面智能感知分析，为复杂路况下汽车的智能驾驶提供安全保障。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种智能驾驶环境感知分析系统，包括：
路况环境感知模块，用于实现汽车周围路况环境参数的感知，并将感知到的周围路况环境参数发送到驾驶环境分析模块；
车态感知模块，用于实现汽车当前行驶参数、工况参数、位置参数的感知，并将感知到的当前行驶参数、工况参数、位置参数发送到驾驶环境分析模块；
驾驶环境分析模块，用于根据汽车周围路况环境参数、当前行驶参数、工况参数、位置参数实现汽车驾驶环境的分析；
行驶路径规划模块，用于根据汽车驾驶环境的分析结果基于预设的路径规划算法实现汽车行驶路径的动态规划。
进一步地，所述路况环境感知模块用于感知汽车周围障碍物的类型、障碍物运动状态、障碍物与汽车之间的距离。
进一步地，所述路况环境感知模块基于障碍物的车灯、车轮类型实现车辆障碍物类型的识别；基于非车辆障碍物的图像识别实现非车辆障碍物类型及尺寸的识别；基于相对速度实现障碍物运动状态的识别，其中车辆障碍物需考虑车灯状态；基于雷达传感器实现障碍物与汽车之间的距离的识别。
进一步地，所述路况环境感知模块基于DSsd_Inception_V4_coco模型实现汽车周围障碍物的类型的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比进行非车辆障碍物形状和尺寸的识别。
进一步地，所述当前行驶参数包括车速、车轮倾角参数、转向灯启闭参数，位置参数采用三维全景模拟携带地理位置定位标记、障碍物模型以及当前车辆与障碍物模型之间的距离标记的方式进行反馈。
进一步地，所述工况参数为车载作动部件的工作状态参数及姿态参数。
进一步地，所述驾驶环境分析模块基于Hadoop同时运行所有的驾驶环境分析模型根据汽车周围路况环境参数、当前行驶参数、工况参数、位置参数实现汽车驾驶环境的分析。
进一步地，所述行驶路径规划模块基于模糊神经网络算法实现路径的规划，采用三维全景模拟的方式进行路线的导航。
本发明具有以下有益效果：
可以实现汽车驾驶环境的全面智能感知和精准分析，为复杂路况下汽车的智能驾驶提供安全保障。
附图说明
图1为本发明实施例一种智能驾驶环境感知分析系统的系统框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种智能驾驶环境感知分析系统，包括：
路况环境感知模块，用于实现汽车周围路况环境参数的感知，并将感知到的周围路况环境参数发送到驾驶环境分析模块；
车态感知模块，用于实现汽车当前行驶参数、工况参数、位置参数的感知，并将感知到的当前行驶参数、工况参数、位置参数发送到驾驶环境分析模块；
驾驶环境分析模块，用于根据汽车周围路况环境参数、当前行驶参数、工况参数、位置参数实现汽车驾驶环境的分析；
行驶路径规划模块，用于根据汽车驾驶环境的分析结果基于预设的路径规划算法实现汽车行驶路径的动态规划。
本实施例中，所述路况环境感知模块用于感知汽车周围障碍物的类型、障碍物运动状态、障碍物与汽车之间的距离，在实现障碍物距离识别的同时，充分考虑障碍物的运动状态和类型，为后续的驾驶环境的精准分析提供基础。
本实施例中，所述路况环境感知模块基于障碍物的车灯、车轮类型实现车辆障碍物类型的识别，再可以很好的解决采用障碍物整体图像进行车辆障碍物识别时存在的计算量过大，对障碍物整体图像要求高的缺陷；基于非车辆障碍物的图像识别实现非车辆障碍物类型及尺寸的识别；基于相对速度实现障碍物运动状态的识别，其中车辆障碍物需考虑车灯状态，从而可以实现车辆障碍物的形式状态的判定；基于雷达传感器实现障碍物与汽车之间的距离的识别。
本实施例中，所述路况环境感知模块基于DSsd_Inception_V4_coco模型实现汽车周围障碍物的类型的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比进行非车辆障碍物形状和尺寸的识别。该模型采用DSsd目标检测算法，用coco数据集预训练Inception_V4深度神经网络,然后用先前准备好的数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，最后得到合适的用于检测车辆障碍物类型和非车辆障碍物类型的目标检测模型。
本实施例中，所述当前行驶参数包括车速、车轮倾角参数、转向灯启闭参数，可以及时发现行驶参数是否存在异常；位置参数采用三维全景模拟携带地理位置定位标记、障碍物模型以及当前车辆与障碍物模型之间的距离标记的方式进行反馈，用户可以一目了然的了解到自身当前所在的位置参数。
本实施例中，所述工况参数为车载作动部件的工作状态参数（比如输入电压、输出电压、振动频率等等）及姿态参数，可以及时的发现车载作动部件是否存在安全隐患，为汽车的安全驾驶提供进一步的保障。
本实施例中，所述驾驶环境分析模块基于Hadoop同时运行所有的驾驶环境分析模型（BP神经网络模型）根据汽车周围路况环境参数、当前行驶参数、工况参数、位置参数实现汽车驾驶环境的分析。
本实施例中，所述行驶路径规划模块基于模糊神经网络算法实现路径的规划，采用三维全景模拟的方式进行路线的导航，三维全景模拟以当前路段的三维导航地图为模板，根据汽车周围障碍物的类型、障碍物运动状态、障碍物与汽车之间的距离进行障碍物和汽车三维模型（自身）的投放，并在汽车三维模型（自身）上标记有当前行驶状态参数及工况参数，当行驶状态参数及工况参数存在异常时，对应的当前行驶状态参数及工况参数会变换成红色（原本采用绿色），同时语音预警模块启动，提醒用户进行手动驾驶干预，并启动应急驾驶方案，其中，应急驾驶方案启动前，首先需向服务器发送请求，服务器接收请求后通知周围车辆注意本车的避让后，通过路边的摄像头寻找最近的安全目的地反馈至本车的智能驾驶系统，本车的智能驾驶系统根据当前汽车驾驶环境的分析结果以最近的安全目的地为目标进行车辆的安全转移。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种智能驾驶环境感知分析系统，其特征在于，包括：
路况环境感知模块，用于实现汽车周围路况环境参数的感知，并将感知到的周围路况环境参数发送到驾驶环境分析模块；
车态感知模块，用于实现汽车当前行驶参数、工况参数、位置参数的感知，并将感知到的当前行驶参数、工况参数、位置参数发送到驾驶环境分析模块；
驾驶环境分析模块，用于根据汽车周围路况环境参数、当前行驶参数、工况参数、位置参数实现汽车驾驶环境的分析；
行驶路径规划模块，用于根据汽车驾驶环境的分析结果基于预设的路径规划算法实现汽车行驶路径的动态规划。
2.如权利要求1所述的一种智能驾驶环境感知分析系统，其特征在于，所述路况环境感知模块用于感知汽车周围障碍物的类型、障碍物运动状态、障碍物与汽车之间的距离。
3.如权利要求1所述的一种智能驾驶环境感知分析系统，其特征在于，所述路况环境感知模块基于障碍物的车灯、车轮类型实现车辆障碍物类型的识别；基于非车辆障碍物的图像识别实现非车辆障碍物类型及尺寸的识别；基于相对速度实现障碍物运动状态的识别，其中车辆障碍物需考虑车灯状态；基于雷达传感器实现障碍物与汽车之间的距离的识别。
4.如权利要求1所述的一种智能驾驶环境感知分析系统，其特征在于，所述路况环境感知模块基于DSsd_Inception_V4_coco模型实现汽车周围障碍物的类型的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比进行非车辆障碍物形状和尺寸的识别。
5.如权利要求1所述的一种智能驾驶环境感知分析系统，其特征在于，所述当前行驶参数包括车速、车轮倾角参数、转向灯启闭参数，位置参数采用三维全景模拟携带地理位置定位标记、障碍物模型以及当前车辆与障碍物模型之间的距离标记的方式进行反馈。
6.如权利要求1所述的一种智能驾驶环境感知分析系统，其特征在于，所述工况参数为车载作动部件的工作状态参数及姿态参数。
7.如权利要求1所述的一种智能驾驶环境感知分析系统，其特征在于，所述驾驶环境分析模块基于Hadoop同时运行所有的驾驶环境分析模型根据汽车周围路况环境参数、当前行驶参数、工况参数、位置参数实现汽车驾驶环境的分析。
8.如权利要求1所述的一种智能驾驶环境感知分析系统，其特征在于，所述行驶路径规划模块基于模糊神经网络算法实现路径的规划，采用三维全景模拟的方式进行路线的导航。
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