CN110288848A - 一种路基自动驾驶巡航*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种路基自动驾驶巡航***，是基于路面传感器性能集成技术和路面定位***的一种交通运载工具(包括汽车、工程车辆、拖拉机等)的自动驾驶巡航技术建模方法，包括中央处理***、3D路况模型生成子***、环境处理子***、信号发射装置、运载子***、人工服务中心、路基成像模块、摄像头组、雷达组、多冗余安全保护***和路基图像定位子***等，本发明提供的一种路基自动巡航***，该方法显著优点是能实现一下五种全新的功能，对所控路段内轻松实现L4级自动驾驶。
Description
技术领域
本发明涉及一种巡航***，具体是一种路基自动驾驶巡航***，属于自动驾驶巡航***应用技术领域。
背景技术
自动驾驶***是当今各个汽车品牌所正在研究的技术，但是由于整个***以车为主体搭载***，难以及时对路面状况进行有效的反应，所以导致了现有的自动驾驶***不够完善。因此，针对上述问题提出一种路基自动驾驶巡航***。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种路基自动驾驶巡航***。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的，一种路基自动驾驶巡航***，所述路基自动驾驶巡航***沿运载子***可能的运行轨迹附近固定安装，所述路基自动驾驶巡航***用于生成路况信息并通过通讯接口传递给运载子***用于生成自动驾驶指令。
进一步的，路基自动驾驶巡航***包括中央处理***以及连接在中央处理***上的3D路况模型生成子***、路基信息处理***、环境处理子***、多冗余安全保护***以及安装在马路两侧的路基定位装置，所述中央处理***通过信号发射装置连接至运载子***，所述3D路况模型生成子***的一端连接路基成像模块，且路基成像模块内部设置摄像头组和雷达组，优选的，所述环境处理子***一端连接有风雪传感器、路面状态传感器、光传感器、风传感器和温度传感器，所述中央处理***一端连接至人工服务中心，所述3D路况模型生成子***和环境处理子***均集成安装在安装柱上。
优选的，每个所述摄像头组由两个以上摄像头组成(含红外摄像头)，主要用于白天以及光线较强的环境的较大物体的动态识别，每个所述雷达组由两个以上毫米波雷达组成，用于识别较小物体以及夜晚或较暗光线下的物体识别，摄像头组与雷达组形成互补识别。
优选的，所述风雪传感器由一组集成传感器组成，包含温度传感器、雨雪转换识别触发器、加热器(把雪转换为雨)、喷雾冷却器(用于清洁传感器表面以及冷却作用)等，采用表面栅形电极感应外界雨雪情况，内置自动加热装置排除雨雪附着的干扰，相邻两个所述风雪传感器布置间距在0.5-5公里之间；
所述路面状态传感器(13)利用超声波雷达的回波相位差，来计算垂直路面的积水、积雪、积土石，经过芯片处理为积水、积雪深度等高线、路面积土石等轮廓线，所述路面状态传感器(13)利用多光谱摄像头拍摄路面的水土混合程度、水与油混合程度、水与其他溶水物质来判断路面湿滑程度；所述温度传感器(16)利用温度和温度的变化来判断是否有冰层；相邻两个路面状态传感器(13)的间距为0.1-5公里；相邻两个光传感器(14)、风传感器(15)和温度传感器(16)之间的间距为0.1-5公里。
优选的，所述路基定位装置由多个等距分布在马路两侧的定位体构成，定位体与路基成像模块共同构成路基图像定位子***，位于同侧的所述定位体的间距在1-100米，每一次图像对焦，其图像定位面积不应小于7平方米，对于宽路面，添加中间定位体。
优选的，所述运载子***、非运载子***或者其他非交通参与者目标的3D建模主要分两个步骤进行：步骤一根据目标ID在库中提取目标的3D线框模型；步骤二用图像比对方法确定目标的坐标。
优选的，所述路基信息处理***包含3D图像信息处理***、环境信息处理***、路面行车指挥***、信息发射***、***信息与车辆的交互***、多冗余安全***、人工服务中心等，0.5公里覆盖一个路基综合信息处理***，不少于10个综合信息处理***，配备一个人工服务中心。
本发明的有益效果是：
本发明提供的一种路基自动巡航***，是基于路面传感器性能集成技术和路面定位***的一种交通运载工具(包括汽车、工程车辆、拖拉机等)的自动驾驶巡航技术建模方法，该方法显著优点是能实现一下五种全新的功能，对所控路段内轻松实现L4级自动驾驶。
1、全路段全景动态3D成像。即依靠路基多方位的传感器***，对路段内的所有移动物体以及静止景物，实现动态3D成像；
2、能对全天候路况进行动态识别。如环境的白天与夜晚识别，光线明暗识别、雨雪雾识别，积水和积雪识别，环境温度识别、风向风力识别等；
3、动态影像的毫米级定位。本***采用路基定位***，利用固定于路基的标准定位体(如石柱、石球等)，通过路面传感器得到一系列定位点或定位面，实现动态影像的自动对焦，图像定位精度可以达到毫米级；
4、全局动态指令分配策略。对于路段内的移动物体和静止物体的特征信息进行动态识别(如形状信息、车辆移动信息、车辆定位信息)，同时，对所能够与该***交互的车辆能够动态全局分配移动指令，制定出对车辆的最佳移动路径；
5、多冗余安全保护***。该***通过多重传感集成装置、多重计算方法，双倍、多倍保证了自动驾驶车辆移动的安全性、可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明整体结构示意图；
图2为本发明建模步骤示意图；
图3为本发明多冗余安全保护***结构示意图。
图中：1、中央处理***，2、3D路况模型生成子***，3、环境处理子***，4、信号发射装置，5、运载子***，6、人工服务中心，7、路基成像模块，8、摄像头组，9、雷达组，10、多冗余安全保护***，11、路基图像定位子***，12、风雪传感器，13、路面状态传感器，14、光传感器，15、风传感器，16、温度传感器。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1-3所示，一种路基自动驾驶巡航***，包括中央处理***1以及连接在中央处理***1上的3D路况模型生成子***2、路基信息处理***、环境处理子***3、多冗余安全保护***10以及安装在马路两侧的路基定位装置，所述中央处理***1通过信号发射装置4连接至运载子***5，所述3D路况模型生成子***2的一端连接路基成像模块7，且路基成像模块7内部设置摄像头组8和雷达组9，所述环境处理子***3一端连接有风雪传感器12、路面状态传感器13、光传感器14、风传感器15和温度传感器16，所述中央处理***1一端连接至人工服务中心6，所述3D路况模型生成子***2和环境处理子***3均集成安装在安装柱上。
每个所述摄像头组8由两个以上摄像头组8成(含红外摄像头)，主要用于白天以及光线较强的环境的较大物体的动态识别，每个所述雷达组9由两个以上毫米波雷达组9成，用于识别较小物体以及夜晚或较暗光线下的物体识别，摄像头组8与雷达组9形成互补识别。
所述风雪传感器12由一组集成传感器组成，包含温度传感器16、雨雪转换识别触发器、加热器(把雪转换为雨)、喷雾冷却器(用于清洁传感器表面以及冷却作用)等，采用表面栅形电极感应外界雨雪情况，内置自动加热装置排除雨雪附着的干扰，相邻两个所述风雪传感器12布置间距在0.5-5公里之间；
所述路面状态传感器13利用超声波雷达的回波相位差，来计算垂直路面的积水、积雪、积土石，经过芯片处理为积水、积雪深度等高线、路面积土石等轮廓线，所述路面状态传感器13利用多光谱摄像头拍摄路面的水土混合程度、水与油混合程度、水与其他溶水物质来判断路面湿滑程度；所述温度传感器16利用温度和温度的变化来判断是否有冰层；相邻两个路面状态传感器13的间距为0.1-5公里；相邻两个光传感器14、风传感器15和温度传感器16之间的间距为0.1-5公里。
所述路基定位装置由多个等距分布在马路两侧的定位体构成，定位体与路基成像模块7共同构成路基图像定位子***11，位于同侧的所述定位体的间距在1-100米，每一次图像对焦，其图像定位面积不应小于7平方米，对于宽路面，添加中间定位体。
所述运载子***5、非运载子***5或者其他非交通参与者目标的3D建模主要分两个步骤进行：步骤一根据目标ID在库中提取目标的3D线框模型；步骤二用图像比对方法确定目标的坐标。
所述路基信息处理***包含3D图像信息处理***、环境信息处理***、路面行车指挥***、信息发射***、***信息与车辆的交互***、多冗余安全***、人工服务中心6等，0.5公里覆盖一个路基综合信息处理***，不少于10个综合信息处理***，配备一个人人工服务中心6。
本***最关键的技术就是能够实现全路段全景动态3D成像、全天候路况动态识别、毫米级路基定位、动态影像的毫米级精度定位、全局动态指令分配策略以及多冗余安全保护***10，从而在***所有覆盖路段内提供较为完备的自动驾驶巡航控制模型。
全路段全景动态3D成像技术。是利用固定于路基安装柱的摄像头、雷达等，对可视范围内的运载子***5、非运载子***5或者其他非交通参与者(运载子***5是指能与***进行信息交互的运载工具，非运载子***5是指与***不能进行信息交互的运载工具，包括非机动车辆、行人及其他物体等，其他非交通参与者是指路面上的静止物体)，建立动态线框模型或面模型，并进行位置、位移、速度、角速度、加速度的动态跟踪。原理图如下图3所示。由于路基传感器分布于道路两侧，较宽道路的中间隔离带需要增加中间排传感器，所布传感器使得覆盖区域的物体至少有3个传感器能照射到，从而在同时间内，能对物体表面形状进行较为精准的3D建模。
运载子***5、非运载子***5或者其他非交通参与者目标的3D建模主要分两个步骤进行：步骤一根据目标ID在库中提取目标的3D线框模型。步骤二用图像比对方法确定目标的坐标。
全天候路况动态识别技术。包含光强度识别、风向风速识别，路面积水量、积雪量识别、雾及霾程度识别、雨雪程度识别等。路基安装柱的阳光传感器14，能识别路况的光线明暗，路基安装柱的风传感器15，能识别风向、风速，路基安装柱的雨雪雾传感器，能识别路况的雨雪雾大小。路面状态传感器13，是用路基安装柱的雷达传感器，动态扫描路及表面，并与数据库中的原路基表面高度进行对比，从而判断积水、积雪的深度。全天候路况动态识别技术，有效解决了目前安装于汽车内部传感器的不能识别全天候路况局限性，从而为自动巡航车辆进行精准完善的控制策略。如路面积水较深，则车辆减速行驶或路面停车，也或改为人工驾驶；如积水、积雪覆盖了路面的交通线及其他标志，则调用数据库中的交通线或其他标志的数据，进行虚拟显示并控制。
动态影像的毫米级定位技术。该定位技术，是利用固定于路基的若干个标准定位体，通过路基的摄像头、雷达等扫描，快速找到定位体的几何中心，从而把该区域内的动态影像进行对焦，找到准确的物***置。路基定位装置，一般为特定形状(如柱状、球状)，材质为矿石、塑料、金属等组成的阵列，每一次对焦应该包含至少散布于路两侧的三个以上的定位体所包含的定位面积。为安全起见，通常***每次进行对焦，至少应包含路两侧的十个以上的定位体，如定位体个别被破坏或移动，则影响程度会降至足够低。采用该定位技术，可在路段内不使用GPS定位***进行导航。
在多冗余安全保护***10中，每一个运载子***5或者其他目标在同一时刻至少能被3个传感器同时探测到(无论目标处于导航区的哪一个区域)，当一个传感器发生故障或者正在维护时，3D路况模型可以正常生成和发送。自动驾驶***对安全性、可靠性要求较高。为了进一步提高自动驾驶的安全性和可靠性，本发明引入了影子***的概念，在3D路况模型生成***(由沿路设置的各个3D路况模型生成子***2组合而成)之外，增设3D路况模型生成影子***，该影子***与原***采用完全相同的接口标准和接口协议，但是由不同的开发团队采用不同的内部架构和数据结构设计而成。缺省状态下，原***负责生成3D路况模型并发送给各个运载子***5，各个运载子***5根据3D路况模型生成自动驾驶指令并执行，同时将自动驾驶指令及自身状态发送给原***和影子***。影子***根据自身生成的3D路况模型(缺省状态下该模型只供影子***自身使用不发送给各个运载子***5)和收到的从各个运载子***5收到的自动驾驶指令进行核算和监督，当其发现安全隐患时申请整个自动驾驶***中断运行，切换到人工驾驶或者实现路边停车。正常情况下，原***与影子***可以通过修改配置相互切换。当原***发生故障时，影子***会自动切换成原***，***进入单***工作模式，原***完成维修后缺省承担影子***的作用，***恢复双***安全保障
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的得同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种路基自动驾驶巡航***，其特征在于：所述路基自动驾驶巡航***沿运载子***可能的运行轨迹附近固定安装，所述路基自动驾驶巡航***用于生成3D路况模型并通过通讯接口传递给运载子***生成自动驾驶指令。
2.如权利要求1所述的路基自动驾驶巡航***，其特征在于：包括中央处理***(1)以及连接在中央处理***(1)上的3D路况模型生成子***(2)、路基信息处理***、环境处理子***(3)、多冗余安全保护***(10)以及安装在马路两侧的路基定位装置；
所述中央处理***(1)通过信号发射装置(4)连接至运载子***(5)，所述3D路况模型生成子***(2)的一端连接路基成像模块(7)，且路基成像模块(7)内部设置有摄像头组(8)和雷达组(9)，所述中央处理***(1)一端连接至人工服务中心(6)，所述3D路况模型生成子***(2)和环境处理子***(3)均集成安装在安装柱上。
3.根据权利要2所述的一种路基自动驾驶巡航***，其特征在于：所述的所述环境处理子***(3)内设置有有风雪传感器(12)、路面状态传感器(13)、光传感器(14)、风传感器(15)和温度传感器(16)。
4.根据权利要求2所述的一种路基自动驾驶巡航***，其特征在于：每个所述摄像头组(8)由两个以上摄像头组(8)成，所述摄像头组(8)主要用于白天以及光线较强的环境的较大物体的动态识别，每个所述雷达组(9)由两个以上毫米波雷达组(9)成，用于识别较小物体以及夜晚或较暗光线下的物体识别，摄像头组(8)与雷达组(9)形成互补识别。
5.根据权利要3所述的一种路基自动驾驶巡航***，其特征在于：所述风雪传感器(12)由一组集成传感器组成，包含温度传感器(16)、雨雪转换识别触发器、加热器和喷雾冷却器；所述风雪传感器(12)采用表面栅形电极感应外界雨雪情况，内置自动加热装置排除雨雪附着的干扰，相邻两个所述风雪传感器(12)布置间距在0.5-5公里之间。
6.根据权利要3所述的一种路基自动驾驶巡航***，其特征在于：所述路面状态传感器(13)利用超声波雷达的回波相位差，来计算垂直路面的积水、积雪、积土石，经过芯片处理为积水、积雪深度等高线、路面积土石等轮廓线，所述路面状态传感器(13)利用多光谱摄像头拍摄路面的水土混合程度、水与油混合程度、水与其他溶水物质来判断路面湿滑程度；所述温度传感器(16)利用温度和温度的变化来判断是否有冰层；相邻两个路面状态传感器(13)的间距为0.1-5公里；相邻两个光传感器(14)、风传感器(15)和温度传感器(16)之间的间距为0.1-5公里。
7.根据权利要求2所述的一种路基自动驾驶巡航***，其特征在于：所述路基定位装置由多个等距分布在马路两侧的定位体构成，定位体与路基成像模块(7)共同构成路基图像定位子***(11)，位于同侧的所述定位体的间距在1-100米，每一次图像对焦，其图像定位面积不应小于7平方米，对于宽路面，添加中间定位体。
8.根据权利要求2所述的一种路基自动驾驶巡航***，其特征在于：所述运载子***(5)、非运载子***(5)或者其他非交通参与者目标的3D建模主要分两个步骤进行：步骤一根据目标ID在库中提取目标的3D线框模型；步骤二用图像比对方法确定目标的坐标。
9.根据权利要求2所述的一种路基自动驾驶巡航***，其特征在于：所述路基信息处理***包含3D图像信息处理***、环境信息处理***、路面行车指挥***、信息发射***、***信息与车辆的交互***、多冗余安全***和人工服务中心(6)，0.5公里覆盖一个路基综合信息处理***，不少于10个综合信息处理***，配备一个人人工服务中心(6)。
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