CN113928336A - 一种汽车自动驾驶辅助方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种汽车自动驾驶辅助方法及系统，包括以下步骤：获取图像信息，根据图像信息获取车道标识线正常结果或车道标识线异常结果；根据车道标识线异常结果，提取图像信息中的车道特征信息；根据车道特征信息匹配预存的历史车辆行驶轨迹，获取车辆速度信息，通过历史车辆行驶轨迹、车辆速度信息，计算模拟出辅助车道标识线，作出对路面投射辅助车道标识线。本汽车自动驾驶辅助方法的运用使得汽车能够在一些缺少车道标识线或者雨雾天气将车道标识线覆盖的情况下，也能够实现自动驾驶；本汽车自动驾驶辅助方法能够根据天气情况，改变辅助车道标识线的颜色，辅助车道标识线更易被自动驾驶系统识别。

Description

一种汽车自动驾驶辅助方法及系统
技术领域
本申请涉及驾驶系统技术领域，尤其是涉及一种汽车自动驾驶辅助方法及系统。
背景技术
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。一般车辆是通过辨认车道标识线，从而规划具体的车辆行驶路径。
针对上述中的相关技术，但是一些缺少车道标识线的地方或者遇到雨雪天气导致车道标识线无法识别时，自动驾驶系统无法正常工作，存在安全隐患。
发明内容
为了使在一些缺少车道标识线的地方或者遇到雨雪天气导致车道标识线无法识别时，自动驾驶系统仍能够正常工作，本申请提供一种汽车自动驾驶辅助方法及系统。
本申请提供的一种汽车自动驾驶辅助方法采用如下的技术方案。
一种汽车自动驾驶辅助方法，包括以下步骤：
获取图像信息，根据图像信息获取车道标识线正常结果或车道标识线异常结果；
根据车道标识线异常结果，提取图像信息中的车道特征信息；
根据车道特征信息匹配预存的历史车辆行驶轨迹，获取正常匹配结果或异常匹配结果；
根据正常匹配结果，获取车辆速度信息，通过历史车辆行驶轨迹、车辆速度信息，计算模拟出辅助车道标识线，作出对路面投射辅助车道标识线以供自动驾驶系统识别的响应。
通过采用上述技术方案，在车辆行驶到一些缺少车道标识线或者遇到雨雪天气导致车道标识线无法识别时，车辆获取车道特征信息，会匹配相应的历史车辆行驶轨迹，之后按照历史车辆行驶轨迹与车辆速度信息，投射辅助车道标识线供自动驾驶系统识别，自动驾驶系统识别到辅助车道标识线能够维持车辆自动驾驶。
优选的，在通过历史车辆行驶轨迹、车辆速度信息，计算模拟出辅助车道标识线中，具体包括以下步骤：
根据车辆速度信息，计算当前车辆在历史车辆行驶轨迹上的行驶进度；
根据行驶进度，获取即将通过轨迹段；
根据即将通过轨迹段，计算模拟出辅助车道标识线，将模拟车道标识线通过投影的方式投射到路面上形成辅助车道标识线。
通过采用上述技术方案，通过车辆速度信息人员可以了解到车辆在历史车辆行驶轨迹上的位置，从而投射出适合的辅助车道标识线，比如在一处弯曲的路段，道路方向多变，通过以即将通过轨迹段计算模拟出辅助车道标识线，能够使自动驾驶更加贴合路况、更加可靠。
优选的，在作出对路面投射辅助车道标识线以供自动驾驶系统识别的响应前，还包括以下步骤：
获取天气信息，根据天气信息，以作出选择辅助车道标识线的灯光颜色的响应。
通过采用上述技术方案，当天气的能见度较低时，能够采用低色温的灯光投影成辅助车道标识线，使得车辆上的自动驾驶系统能够更好的识别辅助车道标识线。
优选的，据车道特征信息匹配预存的历史车辆行驶轨迹，获取正常匹配结果或异常匹配结果后，还包括以下步骤：
根据异常匹配结果，以作出使汽车进入人工驾驶模式的响应。
通过采用上述技术方案，历史车辆行驶轨迹不存在时，说明人员处于未行驶过的新路段，此时采用推出自动驾驶，进入人工驾驶模式更为安全。
优选的，在根据异常匹配结果，以作出使汽车进入人工驾驶模式的响应后还包括以下步骤：
获取车辆驾驶信息，通过车辆驾驶信息，得出历史车辆行驶轨迹，将历史车辆行驶轨迹与当时车道特征信息关联形成组合信息并进行储存。
通过采用上述技术方案，利用人工驾驶形成的行驶轨迹，作为历史车辆行驶轨迹，更加贴合道路的实际情况，使得自动驾驶更加安全。
优选的，在将车轨迹与辆行驶当时车道特征信息关联并进行储存后，还包括以下步骤：
获取选择信息，根据选择信息，作出删除/保留组合信息的响应。
通过采用上述技术方案，当人工驾驶时，因为一些路障或行人等原因导致行驶轨迹异常时，人员可以通过生产对应的选择信息，选择删除组合信息，以避免再次经过该车道时，按照异常的行驶轨迹进行自动驾驶。
优选的，在以作出使汽车进入人工驾驶模式的响应前，还包括以下步骤：
根据异常匹配结果，以作出控制车辆减速的响应。
通过采用上述技术方案，在进入人工驾驶模式前，使车辆减速，可以司机充分的反应时间，使两个模式之间的切换更加安全。
本申请还提高一种汽车自动驾驶辅助系统。
一种汽车自动驾驶辅助系统，包括：
图像获取模块，用于获取图像信息，根据图像信息获取车道标识线正常结果或车道标识线异常结果；
图像提取模块，用于根据车道标识线异常结果，提取图像信息中的车道特征信息；
匹配模块，用于根据车道特征信息匹配预存的历史车辆行驶轨迹，获取正常匹配结果或异常匹配结果；以及，模拟投影模块，用于根据正常匹配结果，获取车辆速度信息，通过历史车辆行驶轨迹、车辆速度信息，计算模拟出辅助车道标识线，作出对路面投射辅助车道标识线以供自动驾驶系统识别的响应。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
本汽车自动驾驶辅助方法的运用使得汽车能够在一些缺少车道标识线或者雨雾天气将车道标识线覆盖的情况下，也能够实现自动驾驶；
本汽车自动驾驶辅助方法能够根据天气情况，改变辅助车道标识线的颜色，辅助车道标识线更易被自动驾驶系统识别；
通过本汽车自动驾驶辅助方法，几条车道的车辆可以通过投射辅助道路标识线，提示其他司机，车辆将要行驶的路径，使得其他司机能够提前回避，减少交通事故的发生，较为安全。
附图说明
图1是本申请实施例的一种汽车自动驾驶辅助方法的第一局部流程图。
图2是本申请实施例的一种汽车自动驾驶辅助方法的第二局部流程图。
图3是本申请实施例的一种汽车自动驾驶辅助系统的架构图。
附图标记说明：1、图像获取模块；2、图像提取模块；3、匹配模块；4、模拟投影模块。
具体实施方式
本申请实施例公开一种汽车自动驾驶辅助方法。
参照图1，一种汽车自动驾驶辅助方法，包括以下步骤：
S1：获取图像信息，根据图像信息获取车道标识线正常结果或车道标识线异常结果；
具体的：利用安装在车辆后视镜处的辅助探头获取图像信息，车载智能控制设备对图像信息进行处理，识别图像信息内的车道标识线，识别到车辆标识线，得出车道标识线正常结果，识别不到车辆标识线，则说明车辆处于缺少车道标识线的道路或者说当时的恶劣天气将道路上的车道标识线遮蔽得出车道标识线异常结果；
S2：根据车道标识线异常结果，提取图像信息中的车道特征信息；
具体的：得出车道标识线异常结果后，车载智能控制设备提取当时图像信息中的车道轮廓作为车道特征信息，为防止两个相似度极高的车道特征信息相互影响，此时可以通过卫星定位的方式，对车道特征信息施加定位标签，使得车道特征信息之间的区别更加明显。
此外，若是获取到车道标识线正常结果，则使汽车保持自动驾驶。
S3：根据车道特征信息匹配预存的历史车辆行驶轨迹，获取正常匹配结果或异常匹配结果；
具体的：获取到车道特征信息后，车载智能控制设备根据车道特征信息以及当时的定位标签，匹配预存的历史车辆行驶轨迹，其中历史车辆行驶轨迹为之前司机手动操控车辆通过该车道的行驶轨迹。若是存在与车道特征信息对应的历史车辆行驶轨迹，则得出正常匹配结果，反之得出异常匹配结果。
S40：根据正常匹配结果，实时获取车辆速度信息，计算当前车辆在历史车辆行驶轨迹上的行驶进度；
具体的：获取正常匹配结果，车载智能控制设备从车辆ECU中获取当前车辆的速度，开始计算车辆的行驶路程，将车辆的行驶路程匹配到车辆在历史车辆行驶轨迹。比如当时车辆开始的行驶路程为0米，历史车辆行驶轨迹为100米，车辆位于历史车辆行驶轨迹的起始端，行驶进度为0%，当车辆行驶路程增加后，例如行驶路程为50米，车辆位于历史车辆行驶轨迹的中点，行驶进度为50%。
S41：根据行驶进度，获取即将通过轨迹段；
具体的：获取到行驶进度后，确定了车辆在历史轨迹上的位置，之后选取即将通过轨迹段，本实施例中即将通过轨迹段是之后5米将要经过的的轨迹段，在其他实施例中，也可以使之后10米或15米车辆将要经过的轨迹段，比如历史车辆行驶轨迹为100米、行驶进度为50%时，选取历史车辆行驶轨迹50-60米处的轨迹段作为即将通过轨迹段。
S42：根据即将通过轨迹段，计算模拟出辅助车道标识线；
具体的：获取即将通过轨迹段后，根据即将通过轨迹段的形状，计算模拟出辅助车道标识线，比如直线形状的即将通过轨迹段，计算模拟出直行实线的辅助车道标识线；弯弧或弯折形状的即将通过轨迹段，根据其转向，计算模拟出向对应导向指示线的辅助车道标识线，在其他实施例中也可以通过根据即将通过轨迹段的转向从预置的辅助标识表中选取对应的辅助车道标识，其中辅助标识表存储有多种辅助车道标识以及其对应的转向。
S43：获取天气信息，根据天气信息，作出选择辅助车道标识线的灯光颜色以将模拟车道标识线投射到路面上形成辅助车道标识线；
具体的：车载智能控制设备与路交通天气信息网数据连接，获取当前道路上的天气信息，天气信息包括降雨、雾霭天气、晴天、阴天等，对天气信息进行判断，当天气信息为降雨、雾霭天气时，车载智能控制设备控制车辆上的RGB调光电路对驾驶辅助灯的LED光源进行调色，选取低色温穿透力强的红色灯光作为辅助车道标识线的颜色，并将辅助车道标识线通过驾驶辅助灯投射到地面上，以便于车辆的自动驾驶系统识别。
此外若是获取到的是异常匹配结果，则采用下述步骤进行操作。
S44：根据异常匹配结果，作出控制车辆减速的响应；
具体的：得到异常匹配结果后，则车载智能控制设备通过车辆ECU控制车辆减速。此处需要说明的是，步骤S44承接于步骤S3。
S45：获取减速反馈信息，进入人工驾驶模式的响应；
具体的：在车辆减速到特定速度后，特定速度可以是10km/h，车辆ECU发出减速反馈信息到车载智能控制设备，车载智能控制设备接收后，控制车辆ECU退出自动驾驶模式，进入人工驾驶模式。
S46：获取车辆驾驶信息，通过车辆驾驶信息，得出历史车辆行驶轨迹，将历史车辆行驶轨迹与当时车道特征信息关联形成组合信息并进行储存；
具体的：进入人工驾驶模式后，车载智能控制设备从车辆ECU中实时获取车辆驾驶信息，车辆驾驶信息包括方向盘角度信息以及车辆行驶速度信息，车载智能控制设备根据方向盘角度信息以及车辆行驶速度信息拟合成历史车辆行驶轨迹，人工驾驶模式结束后，将历史车辆行驶轨迹与获取的车道特征信息关联形成组合信息储存。
S47：获取选择信息，根据选择信息，作出删除/保留组合信息的响应。
具体的：将组合信息储存后，车载智能控制设备会向人员以选项的方式，提高两个选择，保留储存的组合信息、删除储存的组合信息，人员点击对应的选项后，会生成选择信息，车载智能控制设备接受选择信息，作出删除/保留组合信息的响应。当司机在人工驾驶模式中，驾驶出现问题，比如说走错路或者因为施工路障等原因导致路线出现异常时，人员可以选择删除组合信息，避免下次自动导航出现异常。
此外，通过本方法几条车道的车辆可以通过识别互相之间自动投射的辅助道路标识线，进行自动驾驶，并提示其他司机，车辆将要行驶的路径，，减少交通事故的发生，较为安全。
本申请实施例一种汽车自动驾驶辅助方法的实施原理为：汽车在经过无车道标识线的道路或者道路上的车道标识线因天气原因识别不出时，能够通过投射辅助车道标识线代替车道标识线，汽车上的自动驾驶系统在识别到辅助车道标识线后，会根据辅助车道标识线继续进行自动驾驶，从而使得汽车能够在无车道标识线的道路进行自动驾驶。
为了实现上述汽车自动驾驶辅助方法，本申请实施例还公开一种汽车自动驾驶辅助系统。汽车自动驾驶辅助系统为车载智能控制设备的内部控制系统。
一种汽车自动驾驶辅助系统包括：
图像获取模块1，用于获取辅助探头拍摄的图像信息，其中辅助探头为摄像探头，根据图像信息获取车道标识线正常结果或车道标识线异常结果；
图像提取模块2，用于根据车道标识线异常结果，提取图像信息中的车道特征信息；
匹配模块3，用于根据车道特征信息匹配预存的历史车辆行驶轨迹，获取正常匹配结果或异常匹配结果；以及，
模拟投影模块4，用于根据正常匹配结果，获取车辆速度信息，通过历史车辆行驶轨迹、车辆速度信息，计算模拟出辅助车道标识线，从而通过投屏器控制安装在后视镜背面的驾驶辅助灯将辅助车道标识线投射到路面上，以供自动驾驶系统识别的响应。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种汽车自动驾驶辅助方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取图像信息，根据图像信息获取车道标识线正常结果或车道标识线异常结果；
根据车道标识线异常结果，提取图像信息中的车道特征信息；
根据车道特征信息匹配预存的历史车辆行驶轨迹，获取正常匹配结果或异常匹配结果；
根据正常匹配结果，获取车辆速度信息，通过历史车辆行驶轨迹、车辆速度信息，计算模拟出辅助车道标识线，作出对路面投射辅助车道标识线以供自动驾驶系统识别的响应。
2.根据权利要求1所述的一种汽车自动驾驶辅助方法，其特征在于，在通过历史车辆行驶轨迹、车辆速度信息，计算模拟出辅助车道标识线中，具体包括以下步骤：
根据车辆速度信息，计算当前车辆在历史车辆行驶轨迹上的行驶进度；
根据行驶进度，获取即将通过轨迹段；
根据即将通过轨迹段，计算模拟出辅助车道标识线，将模拟车道标识线通过投影的方式投射到路面上形成辅助车道标识线。
3.根据权利要求1所述的一种汽车自动驾驶辅助方法，其特征在于，在作出对路面投射辅助车道标识线以供自动驾驶系统识别的响应前，还包括以下步骤：
获取天气信息，根据天气信息，以作出选择辅助车道标识线的灯光颜色的响应。
4.根据权利要求1所述的一种汽车自动驾驶辅助方法，其特征在于，根据车道特征信息匹配预存的历史车辆行驶轨迹，获取正常匹配结果或异常匹配结果后，还包括以下步骤：
根据异常匹配结果，以作出使汽车进入人工驾驶模式的响应。
5.根据权利要求4所述的一种汽车自动驾驶辅助方法，其特征在于，在根据异常匹配结果，以作出使汽车进入人工驾驶模式的响应后还包括以下步骤：
获取车辆驾驶信息，通过车辆驾驶信息，得出历史车辆行驶轨迹，将历史车辆行驶轨迹与当时车道特征信息关联形成组合信息并进行储存。
6.根据权利要求5所述的一种汽车自动驾驶辅助方法，其特征在于，在将车轨迹与辆行驶当时车道特征信息关联并进行储存后，还包括以下步骤：
获取选择信息，根据选择信息，作出删除/保留组合信息的响应。
7.根据权利要求4所述的一种汽车自动驾驶辅助方法，其特征在于，在以作出使汽车进入人工驾驶模式的响应前，还包括以下步骤：
根据异常匹配结果，以作出控制车辆减速的响应。
8.一种基于根据权利要求1-7任意一条所述的汽车自动驾驶辅助方法的系统，其特征在于，包括：
图像获取模块(1)，用于获取图像信息，根据图像信息获取车道标识线正常结果或车道标识线异常结果；
图像提取模块(2)，用于根据车道标识线异常结果，提取图像信息中的车道特征信息；
匹配模块(3)，用于根据车道特征信息匹配预存的历史车辆行驶轨迹，获取正常匹配结果或异常匹配结果；以及，
模拟投影模块(4)，用于根据正常匹配结果，获取车辆速度信息，通过历史车辆行驶轨迹、车辆速度信息，计算模拟出辅助车道标识线，作出对路面投射辅助车道标识线以供自动驾驶系统识别的响应。
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