CN108995538A - 一种电动汽车的无人驾驶*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电动汽车的无人驾驶***，包括：环境感知***，通过对多种传感器采集的数据进行处理，得到障碍物的位置信息、道路图像信息、障碍物图像信息、及与障碍物的相对位置和速度信息；定位导航***，利用组合定位导航***中的陀螺仪进行车辆姿态判断，进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，按照预定的路线行驶；运动控制***，通过油门和制动的配合对车辆进行纵向控制，控制车速，通过转向***对车辆进行横向控制，控制车辆的路径；在车辆减速控制时，通过控制策略进行能量回收；驾驶控制器，根据采集的数据和车辆参数制定控制策略对车辆的行驶进行控制。可以最大限度进行回收能量，提高电动汽车的经济性和动力性。
Description
技术领域
本发明属于无人驾驶技术领域，具体地涉及一种电动汽车的无人驾驶***。
背景技术
当前自动驾驶技术仍然处于试验阶段，之所以无法尽早进入实用阶段是因为行车环境过于复杂，当前的人工智能水平还无法达到人类感知复杂环境的水平。以Google公司的自动驾驶汽车为例，它包含的主要关键部件有GPS芯片、摄像头、雷达、高性能处理器等。其中GPS用于提供精确的地图信息，目前通过人工先行驾驶获取；摄像头和雷达相当于人的眼睛，用于感知汽车周围的环境，包括识别车道线、信号灯、周围障碍物等；高性能处理器用于处理GPS、摄像头、雷达等采集的信息并向油门、刹车、方向盘等执行部件发出指令。这种自动驾驶***成本高，需要建立强大、精确的地图数据，目前仍存在着无法在雪地行驶、地图无法及时收录建筑物和道路改造、遇到施工和事故无法做出判断以及无法识别交警手势和语言等困难。机器所擅长的是简单的、确定的、重复的工作，不善于处理复杂的、不确定的、多变的工作。短期内机器无法达到人类所具有的感知和判断能力，无法独立应对驾驶过程中遇到的所有特殊情况。
目前智能驾驶是电动汽车的发展方向。智能驾驶使得电动汽车驾驶任务的复杂性能够得到有效控制，有利于驾驶员改正不良的操作习惯并纠正错误操作，充分发挥电动汽车的经济性和动力性。
发明内容
针对上述存在的技术问题，本发明的目的是提供一种电动汽车的无人驾驶***，在确保安全和符合驾驶员的制动习惯的前提下，尽可能多地进行回收能量，可以提高电动汽车的经济性和动力性。
本发明的技术方案是：
一种电动汽车的无人驾驶***，包括：
一环境感知***，通过对多种传感器采集的数据进行处理，得到障碍物的位置信息、道路图像信息、障碍物图像信息、及与障碍物的相对位置和速度信息；
一定位导航***，利用组合定位导航***中的陀螺仪进行车辆姿态判断，根据车辆的时刻位置和姿态、行驶方向和速度信息，或按照预定的存储路径规划数据循迹导航行驶，或移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，按照预定的路线行驶；
一运动控制***，通过油门和制动的配合对车辆进行纵向控制，控制车速，通过转向***对车辆进行横向控制，控制车辆的路径；在车辆减速控制时，通过控制策略进行能量回收；
一驾驶控制器，根据采集的数据和车辆参数制定控制策略对车辆的行驶进行控制。
优选的技术方案中，所述环境感知***的传感器包括4个激光雷达、1个毫米波雷达和2个摄像头。
优选的技术方案中，能量回收的控制策略包括，在需中轻度降速或长下坡行驶时，驾驶控制器控制电机控制器执行电机限扭行驶，将电机制动作为主制动；当电机的制动力矩小于驾驶控制器的制动力时，驾驶控制器控制线控制动阀调整为主制动，将电机制动作为辅制动；采用并联式能量回收方式，在整个电机产生电制动的过程中，驱动电机运行在发电状态，驾驶控制器与电池管理***进行数据通信，对充电过程中的充电电流和充电时间进行监测并控制。
优选的技术方案中，通过数据分析机械制动和电机制动的最佳覆盖区间，在覆盖区间内采用电机制动，进行能量回收。
优选的技术方案中，所述驾驶控制器判断驾驶模式，所述驾驶模式包括手动驾驶模式和无人驾驶模式。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、在确保安全和符合驾驶员的制动习惯的前提下，尽可能多地进行回收能量，可以提高电动汽车的经济性和动力性。
2、定位导航***在自身定位的基础上建造增量式地图，实现无人驾驶和导航，即可按照预定的路线无人驾驶，也可在未知环境中进行无人驾驶。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
图1是本发明电动汽车的无人驾驶***框架结构图；
图2是本发明双模驾驶工作切换逻辑图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
实施例：
如图1所示，一种电动汽车的无人驾驶***，包括：
1、环境感知***
环境感知***利用各种传感器对环境进行数据采集，获取行驶环境信息，并对信息中的数据进行处理。环境感知***为电动汽车提供了周围障碍物的位置信息，以及与周围车辆、道路设置或行人等障碍物的相对距离、相对速度等信息，进而为控制决策提供信息依据。本发明综合各传感器的工作原理、检测范围及工作条件的优缺点等，采用冗余设计方案。本发明采用四个16线激光雷达，一个77G长/短距毫米波雷达和两个车载视觉摄像头作为无人驾驶客车的环境感知***。其中四个16线激光雷达采用以太网与无人驾驶控制器通讯，一个77G长/短距毫米波雷达采用波特率为500kbit/s高速CAN总线标准帧与无人驾驶控制器通讯，两个车载视觉摄像头采用波特率为250kbit/s低速CAN总线扩展帧与无人驾驶控制器通讯。
2、定位导航***
定位导航***用来提供车辆的位置、姿态等信息。本发明安装两个含有地域增强***的DGPS提升定位精度，利用组合定位导航***中的陀螺仪进行车辆姿态判断，运用循迹推算技术和SLAM技术，根据无人驾驶车辆的时刻位置和姿态、行驶方向和速度信息，或按照预定的存储路径规划数据循迹导航行驶，或移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现无人驾驶和导航，即可按照预定的路线无人驾驶，也可在未知环境中进行无人驾驶。
3、运动控制***
车辆的运动控制分为纵向控制和横向控制。纵向控制是通过油门和制动的协调实现对车辆的车速精确控制。横向控制是通过转向的控制实现对车辆的路径控制。本发明采用线性控制油门进行加速控制；采用线性控制气阀进行减速气压制动，并综合对电子手刹、电机的制动能力和能量回收能力控制策略，具体控制策略包括：在车辆开启无人驾驶模式时，无人驾驶控制器控制电子手刹松开，并控制线控油门加速或平稳行驶，在需中轻度降速或长下坡行驶时，无人驾驶控制器命令电机控制器执行电机限扭行驶，电机制动作为主制动；当电机的制动力矩达不到无人驾驶控制器的制动力的要求时，无人驾驶控制器命令线控制动阀调整为主制动，电机制动作为辅制动。本发明采用并联式能量回收方式，在整个电机产生电制动的过程中，驱动电机运行在发电状态，将部分动能回馈给电池以对其充电，无人驾驶控制器与电池管理***（BMS）进行数据通信，通过对充电过程中的充电电流或充电时间的监测并控制，避免在能量回收中的充电电流过大或充电时间过长等因素影响电池组的寿命。在整个控制策略里面，始终把制动安全作为优先级最高的控制策略，通过数据分析和算法控制找出机械制动和电机制动的最佳覆盖区间，在确保安全和符合驾驶员的制动习惯的前提下，尽可能多地进行回收能量。
通过CAN总线通讯实现对车辆的加速和减速可精确纵向控制。本发明采用电-液线性控制转向***，并结合转向器上的转角传感器与扭矩传感器获取转向信息和陀螺仪对车姿的判断信息，通过CAN总线实现对车辆的横向控制，确保车辆的循迹路径控制。
4、无人驾驶控制器
无人驾驶控制器采用模块化设计思路，集成环境感知模块、定位导航模块、规划***模块、整车通讯模块以及控制***模块等，各模块之间采用以太网和CAN总线通讯。
无人驾驶控制器采用可重构计算AI芯片，基于Linux***平台进行程序编写，综合客车整车参数和运营特点参数定制控制策略，具体控制策略包括：
（1）无人驾驶控制器作为控制模式的仲裁控制器，决定当前是否处于无人驾驶模式，是否满足无人驾驶模式的条件。
（2）当处于手动驾驶模式下，控制***模块屏蔽无人驾驶控制器发出的控制命令，响应人为操作命令。
（3）当处于无人驾驶控制模式下，根据无人驾驶控制器收到的环境感知模块接受到的激光雷达、毫米波雷达和摄像头等的信息，经各传感器融合的优化信息，以及接收到的陀螺仪感知的车身姿态信息和DGPS定位导航模块提供的经纬度信息，结合经深度学习获知的循迹路线，或通过并行建图与定位技术（SLAM）自适应路线规划行驶。
（4）控制***模块响应无人驾驶控制器发出的电子手刹、档位、线控油门、线控制动和线控转向等执行请求指令.
（5）无人驾驶模式下，可实现封闭道路的循迹行驶。
（6）无人驾驶模式下，可实现开放道路行驶。在遇到前方静态障碍物时，可自行左侧绕道行驶，如检测到左侧车道也有障碍物或车道过窄等无法通行时，可自动制动停车等待。
（7）无人驾驶模式下，可实现开放道路行驶。在遇到前方动态障碍物时，左侧绕道行驶，如检测到左侧车道也有障碍物或车道过窄等无法通行时，可自行跟随前障碍物行驶。
（8）无人驾驶模式下，检测到路口红绿灯时，可自行根据红绿灯的指示状态停车、等待、起步、运行等。
（9）通过整车通讯模块给整车CAN总线下发前照灯、转向灯、制动灯、倒车灯、门开关、喇叭开关等车辆行驶状态部件执行命令。
5、双驾驶模式
本发明采用无人驾驶模式和正常驾驶模式可切换双驾驶模式，其中双驾驶模式切换的策略如下，图2为双模驾驶工作切换逻辑图。
当需从“正常驾驶模式”进入“无人驾驶模式”时，按下外置无人驾驶控制开关向无人驾驶控制器发送请求2，如果此时无人驾驶控制器判断是否可以进入无人驾驶模式，允许进入无人驾驶模式，执行3，不允许进入无人驾驶模式，反馈信号4；
当需从“无人驾驶模式”进入“正常驾驶模式”时，通过复位外置无人驾驶控制开关或预先规划好的退出无人驾驶逻辑切换到正常驾驶模式，执行控制指令1。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (5)
1.一种电动汽车的无人驾驶***，其特征在于，包括：
一环境感知***，通过对多种传感器采集的数据进行处理，得到障碍物的位置信息、道路图像信息、障碍物图像信息、及与障碍物的相对位置和速度信息；
一定位导航***，利用组合定位导航***中的陀螺仪进行车辆姿态判断，根据车辆的时刻位置和姿态、行驶方向和速度信息，或按照预定的存储路径规划数据循迹导航行驶，或移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，按照预定的路线行驶；
一运动控制***，通过油门和制动的配合对车辆进行纵向控制，控制车速，通过转向***对车辆进行横向控制，控制车辆的路径；在车辆减速控制时，通过控制策略进行能量回收；
一驾驶控制器，根据采集的数据和车辆参数制定控制策略对车辆的行驶进行控制。
2.根据权利要求1所述的电动汽车的无人驾驶***，其特征在于，所述环境感知***的传感器包括4个激光雷达、1个毫米波雷达和2个摄像头。
3.根据权利要求1所述的电动汽车的无人驾驶***，其特征在于，能量回收的控制策略包括，在需中轻度降速或长下坡行驶时，驾驶控制器控制电机控制器执行电机限扭行驶，将电机制动作为主制动；当电机的制动力矩小于驾驶控制器的制动力时，驾驶控制器控制线控制动阀调整为主制动，将电机制动作为辅制动；采用并联式能量回收方式，在整个电机产生电制动的过程中，驱动电机运行在发电状态，驾驶控制器与电池管理***进行数据通信，对充电过程中的充电电流和充电时间进行监测并控制。
4.根据权利要求3所述的电动汽车的无人驾驶***，其特征在于，通过数据分析机械制动和电机制动的最佳覆盖区间，在覆盖区间内采用电机制动，进行能量回收。
5.根据权利要求1所述的电动汽车的无人驾驶***，其特征在于，所述驾驶控制器判断驾驶模式，所述驾驶模式包括手动驾驶模式和无人驾驶模式。
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