CN114103893A - 一种无人车的轨迹预测防撞方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人车的轨迹预测防撞方法，涉及驾驶汽车技术领域，旨在解决现有技术中无人车需要在原有路径下规划合理避障路径、方法较为复杂、计算量大，适用性窄的问题，采用的技术方案是，将障碍物和本无人车转化为二维图像进行碰撞分析；规划本无人车边缘各点的预测路径，以本无人车边缘各点为圆心作范围圆，以障碍物距离范围圆最近点之间的距离作为判断依据，进行对应的障碍物预测路径规划和本无人车预测路径规划，并在判断各障碍物预测路径与各本无人车预测路径存在交点的情况下，对本无人车与障碍物是否发生碰撞的预测更加准确，该方法简单、计算量少，而且该方法适用于各级道路，适应性广。

Description

一种无人车的轨迹预测防撞方法
技术领域
本发明涉及驾驶汽车技术领域，具体为一种无人车的轨迹预测防撞方法。
背景技术
无人车一般指自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势，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，自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势，车联网技术是汽车自动驾驶的关键，能够把所有的实时路况和每辆车的实时位置信息都记录在网络中，协调统筹每辆车的行驶，为每辆车安排合理路线，避免拥堵和交通事故的发生，能够很大程度上提高自动驾驶的可靠性，车联网还能在实践中不断地进行自我完善更新，使用时间越长，对交通安全的贡献就越大，就自动驾驶汽车而言，人工智能技术在语音、手势识别，眼球追踪，驾驶员监控和自然语言交互等功能的实现上将扮演主要角色；自动驾驶汽车要实现在复杂环境或不断变化的街道中驾驶，需要有很好的感知及决策能力，而这本身就具有不确定性，这种不确定性主要依靠人工智能技术的深度学习来解决，让系统通过实例学习，自主学会如何对一个输入做出正确的响应，自动驾驶汽车可以通过三种方式检测动态对象，包括相机、激光扫描仪和雷达，而通过深度学习，发现自动驾驶汽车理解和使用这些图像的能力显著提高，同时多任务深度学习使得自动驾驶技术取得更进一步进展，多任务深度学习是指同时训练系统去识别车道标志线、汽车以及行人，其训练结果优于这三个子系统独立执行，这是因为在单一网络中，信息可以被共享，现在深度学习只是刚开始在无人驾驶技术领域中崭露头角，但正如它对图片搜索和语音识别的突破性贡献一样，深度学习可能会改变自动驾驶技术的未来，汽车人工智能技术可以辨别出不止一个物体，它看到的是一个模式以及该物体周围的所有事物，无人驾驶汽车是未来汽车演化的重要方向，而人工智能在其中又将扮演不可或缺的角色，尽管自动驾驶汽车还面临许多挑战，还有许多问题需要克服，但这项技术一定是未来汽车发展的方向，当今自动驾驶汽车还只能用于一些特殊的情况，比如一些危险路段的运输工作，就可以由自动驾驶汽车去完成，而在不久的将来，自动驾驶技术成熟以后，其必然给人们带来更多方面的便利:第一，它可以极大的提升行驶安全，有效降低事故率，现如今，绝大多数交通事故都是由一些人为的错误造成的，自动驾驶汽车通常会使用雷达传感器和摄像头来实现对车子的接管控制，能够避免出现人为的错误，第二，它可以缓解交通阻塞，提高城市城际运能，在正常行驶过程中，驾驶员最好能够跟前面的车辆保持一定的距离，避免因为急刹车而出现追尾的情况，自动驾驶汽车会不断地监控道路状况，可以减少车辆之间的距离，也同时减少刹车的次数，提升人们的出行效率，第三，降低驾驶工作强度，推进全天候驾车模式，提高舒适度，通过自动驾驶，缓解了驾驶疲劳，同时也增加了自主支配的时间。
现有避障方法在具有障碍物的情形下，无人车需要在原有路径下规划合理避障路径，从而做出合理避障行为，应从行进方向和速度控制两方面来进行避障，还存在着方法较为复杂、计算量大，适用性窄的问题。
发明内容
鉴于现有技术中所存在的问题，本发明公开了一种无人车的轨迹预测防撞方法，用以解决现有技术中对与障碍物是否发生碰撞时检测复杂、计算量大的问题。
本发明的一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，包括如下步骤：
步骤1，根据本无人车的运动车速情况，规划本无人车边缘各点的预测路径，以本无人车边缘各点为圆心作范围圆，将本无人车车速情况分为四档分别是0～30km/h、30～60km/h、60～90km/h、90km以上；
步骤2，确定不同的障碍物类型，将他们区分为行人或车辆；
步骤3，通过毫米波雷达监测方式实时获取不同种类的障碍物运动情况；
步骤4，根据不同的障碍物运动情况，规划障碍物距离本无人车各点的最近的障碍物预测路径；
步骤5，判断各障碍物预测路径与本无人车边缘点范围圆路径是否存在相交状态，若存在有交点确定各交点的位置；
步骤6，选取当前时刻下各交点与其对应的本无人车边缘点之间最短的本无人车预测路径长度作为最小距离，以第一次存在交点的时刻作为发生碰撞的初始时刻，以最后一次存在交点的时刻作为发生碰撞的结束时刻。
步骤7，根据本无人车行驶距离、设定安全距离和所述最小距离，判断本无人车与障碍物是否发生碰撞，所述安全距离是保证无人车与障碍物之间不存在碰撞隐患所设定的距离；
步骤8，对于判断为发生碰撞的情况，针对本无人车不同的车速，采取不同的制动力大小。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤8中，针对无人车四种不同的车速，以及针对行人或车辆两种情况，匹配不同的制动力大小。
作为本发明的一种优选技术方案，针对行人的制动优先启动有效制动力。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤3的毫米波雷达监测采用77Ghz雷达传感器进行检测。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤5若不存在交点，则判定本无人车与障碍物不发生碰撞，并控制本无人车降低车速、提高车速或保持当前速度行驶。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤1中，根据本无人车的运动情况，采用融合触须算法与切线图法的迭代式路径规划算法。
作为本发明的一种优选技术方案，若在本无人车行驶的全过程中，所述安全距离小于所述最小距离时，认为本无人车存在碰撞可能性，控制降低本无人车的加速度。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤8中在施加制动力的同时，如预判不能达到避障作用，在保证安全距离的情况下控制改变方向盘的扭转转矩改变本无人车行进方向完成避障。
本发明的有益效果：本发明将障碍物和本无人车均看作是三维物体，通过对本三维物体进行分层，得到密集分布的二维几何平面，通过各个二维图像进行碰撞分析；规划本无人车边缘各点的预测路径，以本无人车边缘各点为圆心作范围圆，以障碍物距离范围圆最近点之间的距离作为判断依据，使得与障碍物之间的空间距离余量更大，增强了本无人车行车的安全性，依据障碍物的行驶运动方向与本无人车的行驶运动方向确定一些很可能发生碰撞的多边形边缘上的点，进行对应的障碍物预测路径规划和本无人车预测路径规划，并在判断各障碍物预测路径与各本无人车预测路径存在交点的情况下，根据本无人车行驶距离、设定安全距离和所述最小距离，判断本无人车与障碍物是否发生碰撞，进而可计算出发生碰撞的时刻，并准确判断本无人车车身发生碰撞的具体位置，避免因把本无人车和障碍物均看作一个点来进行路径规划导致发生碰撞的情况出现，对本无人车与障碍物是否发生碰撞的预测更加准确，该方法简单、计算量少，而且该方法适用于各级道路，适应性广。
附图说明
图1为本发明方法流程示意图；
图2为本发明无人车避障示意图；
图3为本发明判定不存在交点方法示意图；
图4为本发明方向介入方法示意图；
图5为本发明根据本无人车不同速度采取制动方法示意图；
图6为本发明判定对于行人制动为优先方法示意图。
具体实施方式
实施例1
如图1至图6所示，该实施例提供了一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，该方法结合运动障碍物(下简称障碍物)的运动情况，以及自动驾驶车辆(下简称无人车)的运动情况，预测未来一段时间内障碍物与无人车是否会发生碰撞，进而对无人车的速度进行相应的控制，以达到避免碰撞、提高通行效率、改善速度平顺性的目的。
本发明公开了一种无人车的轨迹预测防撞方法，采用的技术方案是，包括如下步骤：
步骤1，根据本无人车的运动车速情况，规划本无人车边缘各点的预测路径，以本无人车边缘各点为圆心作范围圆，范围圆的作用是以范围圆的外圆周各个点作为判断依据，能够使得障碍物与无人车之间预测能够发生碰撞的预测距离减小，从而提前做出制动反应，可增加无人车行驶的安全性，将本无人车车速情况分为四档分别是0～30km/h、30～60km/h、60～90km/h、90km以上，针对实际情况考虑，无人车在高速行驶状态下制动反应的速度应比无人车在高速行驶状态下更快和更灵敏，无人车在高速状态下的制动力及应比在低速状态下大；
步骤2，确定不同的障碍物类型，将他们区分为行人或车辆，因为行人在受到车辆撞击的情况下最容易受到伤害，且一旦受到伤害时后果比较严重，后果往往不可挽回，对于障碍物为行人的情况，应给予最高优先级采取制动，防止行人受到伤害；
步骤3，通过毫米波雷达监测方式实时获取不同种类的障碍物运动情况，毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点，具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点，另外，毫米波导引头的抗干扰、反隐身能力也优于其他微波导引头，毫米波雷达能分辨识别很小的目标，而且能同时识别多个目标；具有成像能力，体积小、机动性和隐蔽性好，特别适应与车辆避障使用，通过毫米波雷达扫略障碍物，将不同的障碍物扫略为多层，分析每一层平面的二维多边形物体，设定预测时间长度为Tpre，离散时间间隔为T0，根据障碍物运动情况，规划多边形边缘各点的障碍物预测路径，即多边形边缘各点在未来Tpre时间内每个时刻(以T0为间隔)的位置信息，具体的公式如下；
Figure BDA0003376377910000061
Figure BDA0003376377910000062
Vxt＝Vx+axt
Vyt＝Vy+ayt
式中，n为某点，t为未来某一时刻，xn0、yn0为n点的初始位置，xnt、ynt为t时刻的预测位置，Vxt、Vyt为t时刻的预测测速，ax、ay分别为障碍物当前时刻横向、纵向加速度，vx、vy分别为障碍物当前时刻横向、纵向速度。
步骤4，根据不同的障碍物运动情况，规划障碍物距离本无人车各点的最近的障碍物预测路径；
步骤5，判断各障碍物预测路径与本无人车边缘点范围圆路径是否存在相交状态，若存在有交点确定各交点的位置；
步骤6，选取当前时刻下各交点与其对应的本无人车边缘点之间最短的本无人车预测路径长度作为最小距离，以第一次存在交点的时刻作为发生碰撞的初始时刻，以最后一次存在交点的时刻作为发生碰撞的结束时刻。
步骤7，根据本无人车行驶距离、设定安全距离和所述最小距离，判断本无人车与障碍物是否发生碰撞，所述安全距离是保证无人车与障碍物之间不存在碰撞隐患所设定的距离；
步骤8，对于判断为发生碰撞的情况，针对本无人车不同的车速，采取不同的制动力大小，对于较高车速的情况采取较大制动力。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤8中，针对无人车四种不同的车速，以及针对行人或车辆两种情况，匹配不同的制动力大小。
作为本发明的一种优选技术方案，针对行人的制动优先启动有效制动力。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤3的毫米波雷达监测采用77Ghz雷达传感器进行检测。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤5若不存在交点，则判定本无人车与障碍物不发生碰撞，并控制本无人车降低车速、提高车速或保持当前速度行驶。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤1中，根据本无人车的运动情况，采用融合触须算法与切线图法的迭代式路径规划算法。
作为本发明的一种优选技术方案，若在本无人车行驶的全过程中，所述安全距离小于所述最小距离时，认为本无人车存在碰撞可能性，控制降低本无人车的加速度。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤8中在施加制动力的同时，如预判不能达到避障作用，在保证安全距离的情况下控制改变方向盘的扭转转矩改变本无人车行进方向完成避障。
本发明的工作原理：首先，根据本无人车的运动车速情况，规划本无人车边缘各点的预测路径，以本无人车边缘各点为圆心作范围圆，当范围圆与障碍物预测路径相交时，依然判断为能够相撞，给碰撞留下足够的安全余量，并区分本无人车车速为四档，以便针对不同车速采取不同的制动手段，获取障碍物运动的情况，规划障碍物距离本无人车范围圆覆盖各点的最近的障碍物预测路径，判断是否相交，即判断障碍物预测路径与本无人车路径是否存在相交状态，若存在相交，则判断本无人车与障碍物能够发生碰撞，进而针对本无人车不同的车速，采取不同大小的制动力，针对障碍物为行人的，采取最高优先级进行避障制动操作，最大程度保证人员安全，针对预判不能达到避障作用，在保证安全距离的情况下控制改变方向盘的扭转转矩改变本无人车行进方向完成避障，从而达到预测防撞的效果。
本文中未详细说明的为现有技术。
上述虽然对本发明的具体实施例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化，而不具备创造性劳动的修改或变形仍在本发明的保护范围以内，在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的，因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (8)

1.一种无人车的轨迹预测防撞方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，根据本无人车的运动车速情况，规划本无人车边缘各点的预测路径，以本无人车边缘各点为圆心作范围圆，将本无人车车速情况分为四档，分别是0～30km/h、30～60km/h、60～90km/h、90km/h以上；
步骤2，确定不同的障碍物类型，将他们区分为行人或车辆；
步骤3，通过毫米波雷达监测方式实时获取不同种类的障碍物运动情况；
步骤4，根据不同的障碍物运动情况，规划障碍物距离本无人车范围圆覆盖各点的最近的障碍物预测路径；
步骤5，判断各障碍物预测路径与本无人车边缘点范围圆路径是否存在相交状态，若存在有交点确定各交点的位置；
步骤6，选取当前时刻下各交点与其对应的本无人车边缘点范围圆外圆周之间最短的本无人车预测路径长度作为最小距离，以第一次存在交点的时刻作为发生碰撞的初始时刻，以最后一次存在交点的时刻作为发生碰撞的结束时刻。
步骤7，根据本无人车行驶距离、设定安全距离和所述最小距离，判断本无人车与障碍物是否能够发生碰撞，所述安全距离是保证无人车与障碍物之间不存在碰撞隐患所设定的距离；
步骤8，对于判断为发生碰撞的情况，针对本无人车不同的车速，采取不同大小的制动力。
2.根据权利要求1所述的一种无人车的轨迹预测防撞方法，其特征在于：步骤8中，针对无人车四种不同的车速，以及针对行人或车辆两种情况，匹配不同的制动力大小。
3.根据权利要求2所述的一种无人车的轨迹预测防撞方法，其特征在于：针对行人的制动优先启动有效制动力。
4.根据权利要求1所述的一种无人车的轨迹预测防撞方法，其特征在于：步骤3的毫米波雷达监测采用77Ghz雷达传感器进行检测。
5.根据权利要求1所述的一种无人车的轨迹预测防撞方法，其特征在于：步骤5若不存在交点，则判定本无人车与障碍物不发生碰撞，并控制本无人车降低车速、提高车速或保持当前速度行驶。
6.根据权利要求1所述的一种无人车的轨迹预测防撞方法，其特征在于：步骤1中，根据本无人车的运动情况，采用融合触须算法与切线图法的迭代式路径规划算法。
7.根据权利要求1所述的一种无人车的轨迹预测防撞方法，其特征在于：若在本无人车行驶的全过程中，所述安全距离小于所述最小距离时，认为本无人车存在碰撞可能性，控制降低本无人车的加速度。
8.根据权利要求1所述的一种无人车的轨迹预测防撞方法，其特征在于：步骤8中在施加制动力的同时，如预判不能达到避障作用，在保证安全距离的情况下控制改变方向盘的扭转转矩改变本无人车行进方向完成避障防撞。
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