CN115009272B - 一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法 - Google Patents

一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于自动驾驶技术领域,尤其涉及一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法;将车辆的前进方向分为危险区、安全区和检测区,当弯道上的障碍物进入车辆检测区的范围内时,获取障碍物信息并获取车辆内部信息,获取的所述障碍物信息包括弯道上障碍物移动速度A1、障碍物移动方向A2、障碍物类型A3、障碍物应急混乱度A4;车辆内部信息包括车辆速度、车辆行驶线路、车辆移动方向;控制计算分析系统根据获取的障碍物信息和车辆内部信息,采取不同的策略,以达到安全驾驶的目的。

Description

一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法
技术领域
本发明属于自动驾驶技术领域,尤其涉及一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法。
背景技术
自动驾驶车辆(又称无人驾驶车辆)通常具有自动驾驶模式和手动驾驶模式。在自动驾驶模式中,车辆的控制系统拥有对车辆的控制权,根据车辆上的激光雷达、信息采集装置和摄像头采集到的信息来控制车辆的运行。在手动驾驶模式中,驾驶员拥有对车辆的控制权,对车辆的运行进行控制。
但是,目前智能驾驶汽车的运行需要配套的交通基础设施,智能驾驶对道路设施要求较高,而道路状况一般是多种变化,智能驾驶汽车在道路上行驶时,需要针对当前道路状态灵活方便的切换驾驶模块,而当前的智能驾驶汽车很难安全可靠的进行驾驶。
发明内容
本发明为了克服现有技术中的上述不足,本申请的目的在于提供一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法,将车辆的前进方向分为危险区、安全区和检测区,当弯道上的障碍物进入车辆检测区的范围内时,获取障碍物信息并获取车辆内部信息,获取的所述障碍物信息包括弯道上障碍物移动速度A1、障碍物移动方向A2、障碍物类型A3、障碍物应急混乱度A4;车辆内部信息包括车辆速度、车辆行驶线路、车辆移动方向;控制计算分析系统根据获取的障碍物信息和车辆内部信息,确定行驶策略。
本发明还提供一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障系统,包括用于控制车辆各部件工作的控制系统;
用于获取车辆内部信息的车辆特征获取模块;
用于对车辆导向的导航系统;
用于提取所述导航系统中弯道起点和终点的弯道提取模块;确定弯道的类型以及弯道轨迹;
用于识别车辆外部形式道路上是否存在障碍物的障碍物识别模块;
用于获取障碍物信息的障碍物特征获取模块;所述障碍物特征获取模块包括障碍物移动速度获取单元、障碍物移动方向获取单元、障碍物类型获取单元、障碍物应急混乱度获取单元,障碍物高度获取单元、障碍物离地高度获取单元;
用于对车辆前方进行安全等级划分的安全等级划分模块;所述安全等级划分模块将车辆前方划分为危险区、安全区和检测区;
用于获取外界风速与风力方向的传感器。
本发明至少具有以下有益效果:
1、本发明通过获取障碍物信息,根据其运动状态或障碍物类型来适当地改变自动驾驶水平,并且实现了驾驶安全。可以实现自动驾驶系统的安全性,通过对障碍物对象进行准确的风险预测对象的类型获取,可以向驾驶员通知无法预先进行准确的风险预测,可以提高系统的安全性。
2、本发明通过获取障碍物高度,使碰撞区随不同障碍物的长度、高度变化而变化,从而提高精确碰撞区的区域;进而提高风险预测的精准性。
3、本发明通过获取障碍物应急混乱度,从而能根据应急状况下,人类的应急反应情况不同,进行采取不同的安全驾驶策略。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明第一策略控制示意图;
图2为本发明第二策略控制示意图;
图3为本发明第三策略控制示意图;
图4为本发明障碍物类型为“大人”,且障碍物应急混乱度为“无序”状态下的策略控制示意图;
图5为本发明障碍物的运动轨迹与弯道轨迹相同的策略控制示意图;
图6为本发明障碍物类型为“轻质量物体”的策略控制示意图。
图中:1、危险区;2、安全区;3、检测区。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,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1-6所示,一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法,将车辆的前进方向分为危险区1、安全区2和检测区3,当弯道上的障碍物进入车辆检测区3的范围内时,获取障碍物信息并获取车辆内部信息,获取的障碍物信息包括弯道上障碍物移动速度A1、障碍物移动方向A2、障碍物类型A3、障碍物应急混乱度A4;车辆内部信息包括车辆速度、车辆行驶线路、车辆移动方向;控制计算分析系统根据获取的障碍物信息和车辆内部信息,确定行驶策略。
移动速度A1包括:为“0”状态,说明障碍物为静态障碍物;不为“0”状态;说明障碍物为动态障碍物。
障碍物类型A3包括:为“大人”状态,不为“大人”即“小孩或动物”状态,为“轻质量物体”状态,即塑料薄膜等物体;障碍物类型A3是通过图像识别模块或障碍物移动速度A1、障碍物移动方向A2、风度、风力方向、障碍物离地高度来确定的。
障碍物应急混乱度A4包括:为“有序”状态,说明障碍物在应急情况下的运动状态为有规律状态;为“无序”状态,说明障碍物在应急情况下的运动状态为无规律状态;障碍物应急混乱度A4是通过对鸣笛前后障碍物移动速度A1,障碍物移动方向A2进行对比确定的或依据障碍物类型A3确定的;例如:障碍物在车辆鸣笛前后,未出现障碍物移动方向A2的变化,且障碍物移动速度A1出现加速现象,说明障碍物明确要快速通过,并对车辆进行避让,此时车辆不应进行变道,避免障碍物并未通过前即与车辆相撞的情况发生;再如:障碍物在车辆鸣笛前后,若出现障碍物移动方向A2多次变化,且障碍物移动速度A1出现突变现象,说明障碍物在遇到车辆鸣笛后,面对应急情况出现处理应急情况的慌乱,不知应当是进行停止脚步、前行快速通过或快速后退,此时车辆不应变道,应保持安全刹车距离的情况下,进行逐渐减速;再如:障碍物为小孩或动物,其运动路径无定形,因此判定为无序状态。
如图1所示,当障碍物进入车辆检测区3的范围内时,首先通过获取障碍物的障碍物移动速度A1与障碍物移动方向A2;若障碍物移动速度A1为“0”时,说明障碍物为静态障碍物,可通过回避障碍物的方式进行行驶,则进行采取第一策略:控制系统以该障碍物中心为圆心,且以固定预设长度为半径的区域设为碰撞区,控制系统自动控制车辆按照回避碰撞的方式进行回避碰撞区。
如图2所示,当障碍物移动速度A1不为“0”,且通过图像识别模块识别获取到障碍物的障碍物类型A3,若图像识别模块识别获取到障碍物的障碍物类型A3不为“大人”时,可以确定障碍物应急混乱度A4为“无序状态”,则进行采取第二策略:控制系统向驾驶员发出警报,请求驾驶员抓紧方向盘,并同时控制车辆在保持原方向不变的情况下,以碰撞区时刻位于车辆安全制动距离外的路径行驶,并提醒控制模式切换至驾驶员负责的自动操作,请驾驶员根据道路情况,进行自主驾驶。
如图3所示,当障碍物移动速度A1不为“0”,且通过图像识别模块识别获取到障碍物的障碍物类型A3为“大人”时,通过鸣笛方式进行警告,在鸣笛警示后,再次获取障碍物移动速度A1、障碍物移动方向A2,进行分析对比,若障碍物移动方向A2未变化且移动速度A1存在加速;确定障碍物应急混乱度A4为“有序状态”;则进行采取第三策略:则以车辆在保持预设速度与方向,且以障碍物加速度过程中的初速度作为穿过道路的平均速度,通过计算分析在保证障碍物的碰撞区不与车辆危险区域重叠的情况下,判断障碍物能否通过道路;若能,则控制系统采用自动驾驶的方式控制车辆保持预设速度与方向进行行驶;
若不能,则计算出车辆在保持预设方向,且保证障碍物的碰撞区不与车辆危险区1域重叠的情况下,其车辆需采用的预设安全速度值,然后控制系统采用自动驾驶的方式控制车辆保持预设安全速度值与方向进行行驶。
如图4所示,当障碍物移动速度A1不为“0”,且通过图像识别模块识别获取到障碍物的障碍物类型A3为“大人”时,通过鸣笛方式进行警告,在鸣笛警示后,再次获取障碍物移动速度A1、障碍物移动方向A2,进行分析对比,若障碍物移动方向A2发生变化且移动速度A1存在突变情况;确定障碍物应急混乱度A4为“无序状态”;则进行采取第二策略:控制系统向驾驶员发出警报,请求驾驶员抓紧方向盘,并同时控制车辆在保持原方向不变的情况下,以碰撞区时刻位于车辆安全制动距离外的路径行驶,并提醒控制模式切换至驾驶员负责的自动操作,请驾驶员根据道路情况,进行自主驾驶。
获取障碍物高度,所述预设长度为障碍物在道路平行面上的最大长度的倍数或障碍物高度的倍数,且倍数大于1;本发明通过获取障碍物高度,使碰撞区随不同障碍物的长度、高度变化而变化,例如若障碍物在道路平行面上的最大长度大于障碍物高度时,采用障碍物在道路平行面上的最大长度的倍数作为预设长度;若障碍物在道路平行面上的最大长度小于障碍物高度时,采用障碍物高度的倍数作为预设长度;进而精确确定碰撞区。
如图5所示,获取障碍物信息还包括获取障碍物的运动轨迹,当障碍物移动速度A1不为“0”,通过图像识别模块识别获取到障碍物的障碍物类型A3为“大人”,通过鸣笛方式进行警告,在鸣笛警示后,再次获取障碍物移动速度A1、障碍物移动方向A2,障碍物的运动轨迹,进行分析对比,若障碍物的运动轨迹与弯道轨迹相同;确定障碍物应急混乱度A4为“有序状态”;则进行采取第一策略:控制系统以该障碍物中心为圆心,且以固定预设长度为半径的区域设为碰撞区,控制系统自动控制车辆按照回避碰撞的方式进行回避碰撞区。
还包括获取弯道类型,弯道类型包括单弯弯道、多弯弯道;当弯道类型属于多弯弯道,由于多弯弯道的道路情况复杂于单弯弯道的情况,在紧急情况下难以做出判断,不适宜自动驾驶;因此,当获取弯道类型属于单弯弯道时,则进行采取第一策略:控制系统向驾驶员发出警报,请求驾驶员抓紧方向盘,并提醒控制模式切换至驾驶员负责的自动操作,请驾驶员根据道路情况,进行自动驾驶。
还包括获取驾驶人员握紧方向盘的握紧力,由于在切换驾驶操作模式时,可能存在驾驶员在未进行握紧或无法进行握紧方向盘时,控制系统就进行了切换,此时容易造成安全事故,因此,在切换至由驾驶员控制的操作模式前,通过检测驾驶人员握紧方向盘的握紧力是否大于预设值,进而确定驾驶人员是否握紧方向盘,从而进行模式切换,若是,则说明驾驶人员已经握紧方向盘,从而可进行自主与驾驶人员控制的模式切换;若否,则说明驾驶人员未握紧方向盘,控制系统将进行减速直至在进入弯道预设距离前停止;进而保证安全行驶,避免安全事故的情况发生。
虽然可通过获取障碍物移动速度A1不为“0”,确定物体为动态物体,但由于道路上常常存在一些轻质量物体,容易随风而动,导致系统容易判定为普通的动态物体,但实际该障碍物是随风而动,其移动速度和方向变化无常的危险隐患更大的轻质量物体,更容易造成安全隐患,如图6所示,还包括获取风速和风力方向以及障碍物离地高度;若障碍物移动速度A1不为“0”时,且障碍物类型A3为“轻质量物体”,通过将获取的障碍物移动速度A1和障碍物移动方向A2与风速和风力方向进行对比,若障碍物移动速度A1与风速、障碍物移动方向A2和风力方向相同时,且存在障碍物离地高度大于“0”的情况,说明障碍物类型可以确定为轻质量的障碍物,通过控制系统向驾驶员发出警报,请求驾驶员抓紧方向盘,并提醒控制模式切换至驾驶员负责的自动操作,请驾驶员根据道路情况,进行自主驾驶;并提醒前方存在漂浮障碍物,请减速慢行。
本发明还提供一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障系统,包括用于控制车辆各部件工作的控制系统。
用于获取车辆内部信息的车辆特征获取模块;通过车辆特征获取模块获取车辆速度、车辆方向、车辆转向角度等。
用于提取导航系统中弯道起点和终点的弯道提取模块;确定弯道的类型以及弯道轨迹。
用于对车辆导向的导航系统;通过导航系统,实现车辆按照预设方向与速度行驶,且利用导航系统,进行导向。
用于识别车辆外部形式道路上是否存在障碍物的障碍物识别模块。
用于获取障碍物信息的障碍物特征获取模块;障碍物特征获取模块包括障碍物移动速度获取单元、障碍物移动方向获取单元、障碍物类型获取单元、障碍物应急混乱度获取单元,障碍物高度获取单元、障碍物离地高度获取单元。
用于对车辆前方进行安全等级划分的安全等级划分模块;安全等级划分模块将车辆前方划分为危险区1、安全区2和检测区3。
用于获取外界风速与风力方向的传感器。
用于进行计算分析的计算分析模块。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (7)

1.一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法,其特征在于:将车辆的前进方向分为危险区、安全区和检测区,当弯道上的障碍物进入车辆检测区的范围内时,获取障碍物信息并获取车辆内部信息,获取的所述障碍物信息包括弯道上障碍物移动速度A1、障碍物移动方向A2、障碍物类型A3、障碍物应急混乱度A4;车辆内部信息包括车辆速度、车辆行驶线路、车辆移动方向;控制计算分析系统根据获取的障碍物信息和车辆内部信息,确定行驶策略;
确定所述行驶策略包括:第一策略:若所述障碍物移动速度A1为“0”时,则控制系统将以该障碍物中心为圆心,且以固定预设长度为半径的区域设为碰撞区,控制系统自动控制车辆按照回避碰撞的方式进行回避碰撞区;
第二策略:当所述障碍物移动速度A1不为“0”,同时所述障碍物类型A3不为“大人”或所述障碍物类型A3为“大人”,且所述障碍物应急混乱度A4为“无序状态”;则控制系统向驾驶员发出警报,请求驾驶员抓紧方向盘,并同时控制车辆在保持原方向不变的情况下,以碰撞区时刻位于车辆安全制动距离外的路径行驶,并提醒控制模式切换至驾驶员负责的自动操作,请驾驶员根据道路情况,进行自主驾驶;
第三策略:当所述障碍物移动速度A1不为“0”,同时所述障碍物类型A3为“大人”时,通过鸣笛方式进行警告,在鸣笛警示后,再次获取所述障碍物移动速度A1、障碍物移动方向A2,进行分析对比,若所述障碍物移动方向A2未变化且移动速度A1存在加速;确定所述障碍物应急混乱度A4为“有序状态”;则以车辆在保持预设速度与方向,且以障碍物加速度过程中的初速度作为穿过道路的平均速度,通过计算分析在保证障碍物的碰撞区不与车辆危险区域重叠的情况下,判断障碍物能否通过道路;若能,则控制系统采用自动驾驶的方式控制车辆保持预设速度与方向进行行驶;
若不能,则计算出车辆在保持预设方向,且保证障碍物的碰撞区不与车辆危险区域重叠的情况下,其车辆需采用的预设安全速度值,然后控制系统采用自动驾驶的方式控制车辆保持预设安全速度值与方向进行行驶。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法,其特征在于:还包括获取障碍物高度,所述预设长度为障碍物高度的倍数,且倍数大于1。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法,其特征在于:获取的所述障碍物信息还包括获取障碍物的运动轨迹,当所述障碍物移动速度A1不为“0”,所述障碍物类型A3为“大人”,且所述障碍物应急混乱度A4为“有序状态”;同时所述障碍物的运动轨迹与弯道轨迹相同;则进行采取第一策略。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法,其特征在于:还包括获取弯道类型,所述弯道类型包括单弯弯道、多弯弯道。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法,其特征在于:还包括获取驾驶人员握紧方向盘的握紧力,在切换至由驾驶员控制的操作模式前,通过检测驾驶人员握紧方向盘的握紧力是否大于预设值,进而确定驾驶人员是否握紧方向盘,从而进行模式切换,若是,则说明驾驶人员已经握紧方向盘,从而可进行自主与驾驶人员控制的模式切换;若否,则说明驾驶人员未握紧方向盘,控制系统将进行减速直至在进入弯道预设距离前停止。
6.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障方法,其特征在于:还包括获取风速和风力方向以及障碍物离地高度;若所述障碍物移动速度A1不为“0”时,且若所述障碍物移动速度A1与风速、障碍物移动方向A2和风力方向相同时,同时存在所述障碍物离地高度大于“0”的情况,将所述障碍物类型A3确定为“轻质量物体”时,通过控制系统向驾驶员发出警报,请求驾驶员抓紧方向盘,并提醒控制模式切换至驾驶员负责的自动操作,请驾驶员根据道路情况,进行自主驾驶;并提醒前方存在漂浮障碍物,请减速慢行。
7.一种基于激光雷达路障分类识别的车辆全自主越障系统,所述全自主越障系统用于实现如权利要求1-6任一项所述方法,其特征在于:包括用于控制车辆各部件工作的控制系统;
用于获取车辆内部信息的车辆特征获取模块;
用于对车辆导向的导航系统;
用于提取所述导航系统中弯道起点和终点的弯道提取模块;确定弯道的类型以及弯道轨迹;
用于识别车辆外部形式道路上是否存在障碍物的障碍物识别模块;
用于获取障碍物信息的障碍物特征获取模块;所述障碍物特征获取模块包括障碍物移动速度获取单元、障碍物移动方向获取单元、障碍物类型获取单元、障碍物应急混乱度获取单元,障碍物高度获取单元、障碍物离地高度获取单元;
用于对车辆前方进行安全等级划分的安全等级划分模块;所述安全等级划分模块将车辆前方划分为危险区、安全区和检测区;
用于获取外界风速与风力方向的传感器。
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