CN114715152A - 一种基于感知安全冗余的车辆编队方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，包括如下步骤：领航车通过感知安全冗余系统实时获取周围的路况信息，并根据该路况信息向跟随车发送包含安全指示和编队指示的编队控制指令；各跟随车通过感知安全冗余系统实时获取本车的道路安全信息；各跟随车的整车控制器根据本车的道路安全信息判断本车的周围是否存在安全隐患；若不存在安全隐患，则执行编队控制指令；若存在安全隐患，则优先作出紧急应对措施，待安全隐患消除后再执行编队控制指令。本发明为车辆编队设置了额外的感知安全冗余系统来实时获取领航车的周围路况信息和各跟随车的道路安全信息，有效地提高了车辆编队的安全性，并保证了车辆编队在复杂道路场景的适用能力。

Description

一种基于感知安全冗余的车辆编队方法
技术领域
本发明涉及车辆编队技术领域，尤其是一种基于感知安全冗余的车辆编队方法。
背景技术
车辆编队是一种能够使多自动驾驶车辆在复杂的交通环境下，保持相对稳定的几何位姿及运动状态，同时又满足任务需求和适应周边环境约束，以无线通信为纽带的协同安全行驶行为。通过车辆编队可以提高道路通行效率，缓解交通压力，同时降低事故发生率并提高能源的利用率。车辆编队对当前道路交通的意义非凡，但其所有价值必须基于其安全性保证才能实现的，因此对编队进行安全设计具有十分重要的意义。
车辆编队系统是基于定位系统进行轨迹跟踪，即后车根据前车的定位信息，通过编队控制算法来实现轨迹跟踪，并通过设置安全距离来保证编队安全性。在当前对编队安全的研究中，大多采用优化编队算法的方式（应用自适应算法等）来提高编队的安全性。然而这些编队安全方案大多是立足于正常行驶工况下的，一旦车辆发生故障（例如编队算法故障），将导致车辆追尾等意外发生。此外，在目前针对编队障碍物的研究中，采用的方法是将编队视为一个整体，针对整体外部障碍物进行研究，未考虑到编队间障碍物（例如两车辆间的行人）的情况，这严重影响了编队的适用性以及安全性。
发明内容
本发明提供一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其主要目的在于解决现有技术存在的问题。
本发明采用如下技术方案：
一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，包括领航车和至少一跟随车，所述领航车和各跟随车均配设有感知安全冗余系统，所述车辆编队方法包括如下步骤：
（1）领航车通过感知安全冗余系统实时获取周围的路况信息，并根据该路况信息向跟随车发送包含安全指示和编队指示的编队控制指令；
（2）各跟随车通过感知安全冗余系统实时获取本车的道路安全信息；
（3）各跟随车的整车控制器根据本车的道路安全信息判断本车的周围是否存在安全隐患；若不存在安全隐患，则执行编队控制指令；若存在安全隐患，则优先作出紧急应对措施，待安全隐患消除后再执行编队控制指令。
进一步，在步骤（2）中，所述道路安全信息包括：（I）编队中本车与前车之间是否有外来车辆；（II）编队中本车与前车之间是否有障碍物；（III）编队中本车的其余方向是否有外来车辆或障碍物。
更进一步，所述道路安全信息还包括：（IV）编队中前车或外来车辆的相对位移；（V）编队中前车或外来车辆的相对车速；（VI）编队中本车与前车或外来车辆的相对距离；（VII）编队中本车与前车或外来车辆的碰撞时间。
进一步，在步骤（3）中，所述安全隐患包括：（a）编队中本车与前车之间存在障碍物；（b）编队中本车的其余方向存在障碍物；（c）编队中本车与前车或外来车辆之间的距离小于预先设定的安全距离。
更进一步，所述紧急应对措施包括刹车、减速和转向。
进一步，所述感知安全冗余系统包括智能摄像模块和雷达感知模块，在步骤（1）中，所述领航车通过智能摄像模块和雷达感知模块共同获取周围的路况信息；在步骤（2）中，各所述跟随车通过智能摄像模块和雷达感知模块共同获取本车的道路安全信息。
更进一步，所述智能摄像模块包括图像采集模块和图像处理模块，所述图像采集模块实时采集编队中本车与前车之间的道路图像，所述图像处理模块对采集到的道路图像进行分析处理以得到编队中本车与前车之间的道路安全信息。
再进一步，所述智能摄像模块为智能摄像头，该智能摄像头配设有1个彩色摄像头和2个黑白摄像头作为所述图像采集模块，并配设有1个视觉处理器作为所述图像处理模块。
再进一步，所述视觉处理器采用摄像头双目测距技术、TTC测距碰撞算法和图像识别技术对采集到的道路图像进行处理，从而获取道路安全信息。
更进一步，所述雷达感知模块实时检测领航车或各跟随车周围是否存在外来车辆或障碍物，并对检测到的信息进行预处理；所述雷达感知模块集成有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和红外传感器。
和现有技术相比，本发明产生的有益效果在于：
本发明为车辆编队设置了额外的感知安全冗余系统来实时获取编队中各跟随车的道路安全信息，由此判断编队的安全性，并决定是否启动紧急安全措施，以避免特殊情况下因编队系统不稳定或突发障碍物造成的安全事故，有效地提高了车辆编队的安全性，并保证了车辆编队在复杂道路场景的适用能力。
附图说明
图1为本发明的整体结构框图。
图2为本发明中感知安全冗余系统的结构框图。
图3为本发明的控制流程示意图。
具体实施方式
下面参照附图说明本发明的具体实施方式。为了全面理解本发明，下面描述到许多细节，但对于本领域技术人员来说，无需这些细节也可实现本发明。
参照图1至图3，一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，包括领航车和至少一跟随车，领航车和各跟随车均配设有感知安全冗余系统，车辆编队方法包括如下步骤
（1）领航车通过感知安全冗余系统实时获取周围的路况信息（包括周围车辆、行人或障碍物等信息），并根据该路况信息向跟随车发送包含安全指示和编队指示的编队控制指令；
（2）各跟随车通过感知安全冗余系统实时获取本车的道路安全信息；
（3）各跟随车的整车控制器根据本车的道路安全信息判断本车的周围是否存在安全隐患；若不存在安全隐患，则执行编队控制指令；若存在安全隐患，则优先作出紧急应对措施，待安全隐患消除后再执行编队控制指令。
参照图1和图2，在步骤（2）中，所述道路安全信息包括：（I）编队中本车与前车之间是否有外来车辆；（II）编队中本车与前车之间是否有障碍物；（III）编队中本车的其余方向是否有外来车辆或障碍物；（IV）编队中前车或外来车辆的相对位移；（V）编队中前车或外来车辆的相对车速；（VI）编队中本车与前车或外来车辆的相对距离；（VII）编队中本车与前车或外来车辆的碰撞时间。需要说明的是，此处的本车为本跟随车，前车为本跟随车前面的前跟随车或领航车；障碍物指的是行人、动物和路障等一切障碍物。
参照图1至图3，在步骤（3）中，结合I-VII项道路安全信息，整车控制器可作出是否存在安全隐患的决策，具体的安全隐患包括：（a）编队中本车与前车之间存在障碍物；（b）编队中本车的其余方向存在障碍物；（c）编队中本车与前车或外来车辆之间的距离小于预先设定的安全距离。决策出存在上述三项安全隐患后，整车控制器立即作出紧急应对措施，并下发相关控制指令给相应的执行机构。紧急应对措施主要包括刹车、减速和转向等，具体由车辆的制动机构、驱动机构和转向机构来执行。安全控制指令为出现安全隐患是的紧急应对措施，因此其执行等级优先于编队控制指令，在确认无安全隐患或安全隐患消除后才可执行编队控制指令。
参照图2，感知安全冗余系统包括智能摄像模块和雷达感知模块，在步骤（1）中，领航车通过智能摄像模块和雷达感知模块共同获取周围的路况信息；在步骤（2）中，各跟随车通过智能摄像模块和雷达感知模块共同获取本车的道路安全信息。
参照图2，智能摄像模块包括图像采集模块和图像处理模块，图像采集模块实时采集编队中本车与前车之间的道路图像，图像处理模块对采集到的道路图像进行分析处理以得到编队中本车与前车之间的道路安全信息。作为优选方案：智能摄像模块为智能摄像头，该智能摄像头配设有1个彩色摄像头和2个黑白摄像头作为图像采集模块，并配设有视觉处理器作为图像处理模块。本发明的智能摄像头搭载了一个颗4K/60fps的彩色摄像头用于图像采集，两个黑白摄像头用于双目测距；三个摄像头直连到视觉处理器，采集到的道路图像可直接在芯片内部完成深度计算和神经推理，经视觉处理器处理后的信息再传输至整车控制器，由此节省图像传输的延时，此外，智能摄像头内置了纯硬件的视觉同步开关信号，可实现IMU和RGBD图像硬件同步，极大地提高了车队感知系统的实时性、鲁棒性和精度。
参照图2，视觉处理器采用摄像头双目测距技术、TTC测距碰撞算法和图像识别技术对采集到的道路图像进行处理，从而获取道路安全信息。其中，摄像头双目测距技术根据两个黑白摄像头获取目标（导航车、前跟随车或外来车辆）的两个成像点，利用相似三角形原理计算出目标与摄像头的距离，由此获取本车与前车或外来车辆的距离。TTC测距碰撞算法是根据本车与前车或外来车辆的相对车速，以及本车与前车或外来车辆的距离，计算两车碰撞时间TTC，并输出TTC值作为安全控制策略的重要参数。图像识别技术则是利用视觉处理器对道路图像进行预处理，并提取图像特征进行分析，以识别各种不同模式的外来车辆或障碍物，障碍物为突然闯入队伍中的行人或小动物等。相比于现有方案，本发明为车辆编队增加了额外的感知安全冗余系统来进行数据采集，设备安全保障更强。此外，本发明整合了双目测距、TTC测距碰撞算法、图像识别等技术，所采集获取到的信息更加全面详尽，编队的安全性也因此得到了极大程度的提升。
参照图2，雷达感知模块实时检测领航车或各跟随车周围是否存在外来车辆或障碍物，并对检测到的信息进行预处理；雷达感知模块集成有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和红外传感器，其中激光雷达的测量精度高，响应速度灵敏，不受环境光照影响；毫米波雷达的测试距离远、具备全天候的检测能力；超声波雷达具有短距测量、良好角度测量能力、价格便宜和数据处理简单等优点，红外传感器具备全天候的检测能力，可检测物体自然发射热量物体，能很好地辨别切向运动物体。
参照图1和图2，整车控制器集成设置于具备超强算力的工控机内，可同时处理编队控制系统和感知安全冗余系统的繁杂信息。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

Claims (10)

1.一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：包括领航车和至少一跟随车，所述领航车和各跟随车均配设有感知安全冗余系统，所述车辆编队方法包括如下步骤：
（1）领航车通过感知安全冗余系统实时获取周围的路况信息，并根据该路况信息向跟随车发送包含安全指示和编队指示的编队控制指令；
（2）各跟随车通过感知安全冗余系统实时获取本车的道路安全信息；
（3）各跟随车的整车控制器根据本车的道路安全信息判断本车的周围是否存在安全隐患；若不存在安全隐患，则执行编队控制指令；若存在安全隐患，则优先作出紧急应对措施，待安全隐患消除后再执行编队控制指令。
2.如权利要求1所述的一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：在步骤（2）中，所述道路安全信息包括：（I）编队中本车与前车之间是否有外来车辆；（II）编队中本车与前车之间是否有障碍物；（III）编队中本车的其余方向是否有外来车辆或障碍物。
3.如权利要求2所述的一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：所述道路安全信息还包括：（IV）编队中前车或外来车辆的相对位移；（V）编队中前车或外来车辆的相对车速；（VI）编队中本车与前车或外来车辆的相对距离；（VII）编队中本车与前车或外来车辆的碰撞时间。
4.如权利要求1所述的一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：在步骤（3）中，所述安全隐患包括：（a）编队中本车与前车之间存在障碍物；（b）编队中本车的其余方向存在障碍物；（c）编队中本车与前车或外来车辆之间的距离小于预先设定的安全距离。
5.如权利要求4所述的一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：所述紧急应对措施包括刹车、减速和转向。
6.如权利要求1所述的一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：所述感知安全冗余系统包括智能摄像模块和雷达感知模块，在步骤（1）中，所述领航车通过智能摄像模块和雷达感知模块共同获取周围的路况信息；在步骤（2）中，各所述跟随车通过智能摄像模块和雷达感知模块共同获取本车的道路安全信息。
7.如权利要求6所述的一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：所述智能摄像模块包括图像采集模块和图像处理模块，所述图像采集模块实时采集编队中本车与前车之间的道路图像，所述图像处理模块对采集到的道路图像进行分析处理以得到编队中本车与前车之间的道路安全信息。
8.如权利要求7所述的一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：所述智能摄像模块为智能摄像头，该智能摄像头配设有1个彩色摄像头和2个黑白摄像头作为所述图像采集模块，并配设有1个视觉处理器作为所述图像处理模块。
9.如权利要求8所述的一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：所述视觉处理器采用摄像头双目测距技术、TTC测距碰撞算法和图像识别技术对采集到的道路图像进行处理，从而获取道路安全信息。
10.如权利要求6所述的一种基于感知安全冗余的车辆编队方法，其特征在于：所述雷达感知模块实时检测领航车或各跟随车周围是否存在外来车辆或障碍物，并对检测到的信息进行预处理；所述雷达感知模块集成有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和红外传感器。
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