CN116331241A - 一种基于v2x融合的车辆碰撞识别方法和系统 - Google Patents
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Abstract
一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，包括：利用安装于车辆上的视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器分别获取对应传感器数据；将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合；根据路况信息与融合后的传感器信息，对车辆进行决策预警。本发明通过自主式与V2X两种模式的融合可以实现全环境的、超视距的前向碰撞预警感知。本发明可解决单视觉雷达检测容易受环境影响，导致误识别本发明可解决单通过视觉雷达获取周围障碍物计算数据量大耗时较大，导致识别速度缓慢。本发明通过V2X引入路况信息实现预警距离的动态自适应。
Description
技术领域
本发明涉及的是车联网领域，特别涉及一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法和系统。
背景技术
车辆的环境感知技术分为两个方向，一是通过自主感知，即自身的传感器探测周围环境类似于“人的眼睛”。二是通过专用短程通讯，也就是V2X车路协同技术进行感知，通过“听”和“讲”的方式，发送和接收信息。两种方式各有优劣，自主式感知通过摄像头、微波雷达、激光雷达等传感器对可见范围内的物体有较强的识别能力，且不存在通信延时、丢包等问题，决策机构可迅速及时的获取数据；但是其因为立足于自身车辆导致其可能因为视距与路况信息导致预计延时或者失败。但是V2X数据更全面,但是V2X方式的数据来源主要靠网联，当数据有一定的延时，没有自主传感器实时性好。因此，亟需一种方法将自主感知和V2X车路协同技术两者数据进行融合，克服两者单独使用的缺点。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法和系统。
为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：
一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，包括：
S100.利用安装于车辆上的视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器分别获取对应传感器数据；
S200.将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合；
S300.根据路况信息与融合后的传感器信息，对车辆进行决策预警。
进一步的，S100中，激光雷达传感器安装于车顶，激光雷达传感器工作过程中会一直旋转，通过激光束探测的方式生成汽车周围环境的360度成像信息。
进一步地，S100中，视觉传感器，利用多摄像头的成像视差来测算周围物体和汽车之间的距离；同时也被用来识别红绿灯和各种交通指示牌，以及周围的行人和自行车物体。
进一步地，S100中，V2X传感器：可通过路侧设备RSU实时获取红绿灯相位、道路拥堵情况信息；在信号覆盖范围内，可提前获知非视距范围内的道路信息；同时可通过RSU获取天气，路面状态信息。
进一步地，S100中，还包括无线传感器，其中，无线传感器与视觉传感器协同工作，通过无线信号直接探测周围近处物体距离汽车的精确距离。
进一步地，S200中，将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合，具体包括：
S201.视觉雷达传感器追踪对象进行标记；
S202.V2X传感器对车辆周边信息进行获取；
S203.静态追踪对象，对障碍物进行确认；
S204.当障碍物确认后，动态追踪对象确认；
S205.通过V2X与RSU交互，获取路况信息。
进一步地，S201中，视觉传感器提供视觉观察对象的列表，以及它们的分类和关于车道边界的信息，对象列表每秒报告10次，车道边界每秒报告20次；雷达传感器：采集未分类的非车辆观测对象，对象列表每秒报告20次。
进一步地，S202中，V2X通过V2X与周边车辆通信提供周边车辆相关车速，位置，状态信息，V2X信息每秒更新20次。
进一步地，S300中，从传感器获取数据后，融合传感器数据以获得周边障碍物距离与相对速度，根据V2X获取天气路路况信息对安全距离进行加权进行动态距离预警。
本发明还公开了一种基于V2X融合的车辆碰撞识别系统，包括：视觉传感器、激光雷达传感器、V2X传感器、数据融合单元和车辆预警单元；其中：
视觉传感器，利用多摄像头的成像视差来测算周围物体和汽车之间的距离；同时也被用来识别红绿灯和各种交通指示牌，以及周围的行人和自行车物体；
激光雷达传感器，安装于车顶，用于通过激光束探测的方式生成汽车周围环境的360度成像信息；
V2X传感器，用于通过路侧设备RSU实时获取红绿灯相位、道路拥堵情况信息；在信号覆盖范围内，可提前获知非视距范围内的道路信息；同时可通过RSU获取天气，路面状态信息；
数据融合单元，用于将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合；
车辆预警单元，用于根据路况信息与融合后的传感器信息，对车辆进行决策预警。
本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
本发明公开的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，包括：利用安装于车辆上的视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器分别获取对应传感器数据；将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合；根据路况信息与融合后的传感器信息，对车辆进行决策预警。本发明专利提的通过自主式与V2X两种模式的融合可以实现全环境的、超视距的前向碰撞预警感知。本发明可解决单视觉雷达检测容易受环境影响，导致误识别本发明可解决单通过视觉雷达获取周围障碍物计算数据量大耗时较大，导致识别速度缓慢。本发明通过V2X引入路况信息实现预警距离的动态自适应。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例1中，一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法的流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法和系统。
实施例1
本实施例公开了一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，如图1，包括：
S100.利用安装于车辆上的视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器分别获取对应传感器数据；
在本实施例的S100中，激光雷达传感器安装于车顶，激光雷达传感器工作过程中会一直旋转，通过激光束探测的方式生成汽车周围环境的360度成像信息。
在本实施例的S100中，视觉传感器，利用多摄像头的成像视差来测算周围物体和汽车之间的距离；同时也被用来识别红绿灯和各种交通指示牌，以及周围的行人和自行车物体。
在本实施例的S100中，V2X传感器：可通过路侧设备RSU实时获取红绿灯相位、道路拥堵情况信息；在信号覆盖范围内，可提前获知非视距范围内的道路信息；同时可通过RSU获取天气，路面状态信息。
在一些优选实施例的S100中，还包括无线传感器和主控系统，其中，无线传感器与视觉传感器协同工作，通过无线信号直接探测周围近处物体距离汽车的精确距离。主控系统，位于汽车的尾箱，用于处理各种传感器的感知信号，并与预先存储在系统内的地图数据对比，评估自动驾驶汽车的实时状况。
S200.将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合；
在本实施例中，将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合，具体包括：
S201.视觉雷达传感器追踪对象进行标记；
S202.V2X传感器对车辆周边信息进行获取；
S203.静态追踪对象，对障碍物进行确认；
S204.当障碍物确认后，动态追踪对象确认；
S205.通过V2X与RSU交互，获取路况信息。
具体的，S201中，视觉传感器提供视觉观察对象的列表，以及它们的分类和关于车道边界的信息，对象列表每秒报告10次，车道边界每秒报告20次；雷达传感器：采集未分类的非车辆观测对象，对象列表每秒报告20次。S202中，V2X通过V2X与周边车辆通信提供周边车辆相关车速，位置，状态信息，V2X信息每秒更新20次。
S300.根据路况信息与融合后的传感器信息，对车辆进行决策预警。
在本实施例的S300中，从传感器获取数据后，融合传感器数据以获得周边障碍物距离与相对速度，根据V2X获取天气路况信息对安全距离进行加权进行动态距离预警。
其中，预警距离S＝V*V/2gμ(g＝9.8m/s2)；S为预警距离,V为车辆与目标障碍物相对速度，u为不同天气不同路况对应不同系数，具体如表一。
表一
本实施例还公开了本发明还公开了一种基于V2X融合的车辆碰撞识别系统，包括：视觉传感器、激光雷达传感器、V2X传感器、数据融合单元和车辆预警单元；其中：
视觉传感器，利用多摄像头的成像视差来测算周围物体和汽车之间的距离；同时也被用来识别红绿灯和各种交通指示牌，以及周围的行人和自行车物体；
激光雷达传感器，安装于车顶，用于通过激光束探测的方式生成汽车周围环境的360度成像信息；
V2X传感器，用于通过路侧设备RSU实时获取红绿灯相位、道路拥堵情况信息；在信号覆盖范围内，可提前获知非视距范围内的道路信息；同时可通过RSU获取天气，路面状态信息；
数据融合单元，用于将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合；
车辆预警单元，用于根据路况信息与融合后的传感器信息，对车辆进行决策预警。
其中，视觉传感器、激光雷达传感器、V2X传感器、数据融合单元和车辆预警单元具体工作方法已在一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法中进行了详细描述，在此不再进行赘述。
本实施例公开的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，包括：利用安装于车辆上的视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器分别获取对应传感器数据；将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合；根据路况信息与融合后的传感器信息，对车辆进行决策预警。本发明通过自主式与V2X两种模式的融合可以实现全环境的、超视距的前向碰撞预警感知。本发明可解决单视觉雷达检测容易受环境影响，导致误识别本发明可解决单通过视觉雷达获取周围障碍物计算数据量大耗时较大，导致识别速度缓慢。本发明通过V2X引入路况信息实现预警距离的动态自适应。
应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。
结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该ASIC可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。
对于软件实现，本申请中描述的技术可用执行本申请所述功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器执行。存储器单元可以实现在处理器内，也可以实现在处理器外，在后一种情况下，它经由各种手段以通信方式耦合到处理器，这些都是本领域中所公知的。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
Claims (10)
1.一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，其特征在于，包括：
S100.利用安装于车辆上的视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器分别获取对应传感器数据；
S200.将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合；
S300.根据路况信息与融合后的传感器信息，对车辆进行决策预警。
2.如权利要求1所述的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，其特征在于，S100中，激光雷达传感器安装于车顶，激光雷达传感器工作过程中会一直旋转，通过激光束探测的方式生成汽车周围环境的360度成像信息。
3.如权利要求1所述的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，其特征在于，S100中，视觉传感器，利用多摄像头的成像视差来测算周围物体和汽车之间的距离；同时也被用来识别红绿灯和各种交通指示牌，以及周围的行人和自行车物体。
4.如权利要求1所述的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，其特征在于，S100中，V2X传感器，通过路侧设备RSU实时获取红绿灯相位、道路拥堵情况信息；在信号覆盖范围内，提前获知非视距范围内的道路信息；同时可通过RSU获取天气，路面状态信息。
5.如权利要求1所述的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，其特征在于，S100中，还包括无线传感器，其中，无线传感器与视觉传感器协同工作，通过无线信号直接探测周围近处物体距离汽车的精确距离。
6.如权利要求1所述的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，其特征在于，S200中，将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合，具体包括：
S201.视觉雷达传感器追踪对象进行标记；
S202.V2X传感器对车辆周边信息进行获取；
S203.静态追踪对象，对障碍物进行确认；
S204.当障碍物确认后，动态追踪对象确认；
S205.通过V2X与RSU交互，获取路况信息。
7.如权利要求6所述的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，其特征在于，S201中，视觉传感器提供视觉观察对象的列表，以及它们的分类和关于车道边界的信息，对象列表每秒报告10次，车道边界每秒报告20次；雷达传感器：采集未分类的非车辆观测对象，对象列表每秒报告20次。
8.如权利要求6所述的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，其特征在于，S202中，V2X通过V2X与周边车辆通信提供周边车辆相关车速，位置，状态信息，V2X信息每秒更新20次。
9.如权利要求1所述的一种基于V2X融合的车辆碰撞识别方法，其特征在于，S300中，从传感器获取数据后，融合传感器数据以获得周边障碍物距离与相对速度，根据V2X获取天气路路况信息对安全距离进行加权进行动态距离预警。
10.一种基于V2X融合的车辆碰撞识别系统，其特征在于，包括：视觉传感器、激光雷达传感器、V2X传感器、数据融合单元和车辆预警单元；其中：
视觉传感器，利用多摄像头的成像视差来测算周围物体和汽车之间的距离；同时也被用来识别红绿灯和各种交通指示牌，以及周围的行人和自行车物体；
激光雷达传感器，安装于车顶，用于通过激光束探测的方式生成汽车周围环境的360度成像信息；
V2X传感器，用于通过路侧设备RSU实时获取红绿灯相位、道路拥堵情况信息；在信号覆盖范围内，可提前获知非视距范围内的道路信息；同时可通过RSU获取天气，路面状态信息；
数据融合单元，用于将视觉传感器、激光雷达传感器和V2X传感器获取的对应传感器数据进行融合；
车辆预警单元，用于根据路况信息与融合后的传感器信息，对车辆进行决策预警。
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