CN111547053A - 基于车路协同的自动驾驶控制方法及*** - Google Patents
基于车路协同的自动驾驶控制方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于车路协同的自动驾驶控制方法及***，该方法包括盲区检测装置将盲区障碍物信息发送给路端检测设备，盲区检测装置包括搭建在十字路口上的单目摄像头和激光雷达，盲区障碍物信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；路端检测设备接收到盲区障碍物信息后广播给安装在自动驾驶车辆上的OBU；自动驾驶车辆上的OBU将接收到的信息发送至自动驾驶车辆的V2X模块；自动驾驶车辆的V2X模块对接收到的信息进行解析，并将解析后的信息发送至自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块，解析后的信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块根据解析后的信息规划自动驾驶路径。本发明能够提升自动驾驶汽车的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，特别是涉及一种基于车路协同的自动驾驶控制方法及***。
背景技术
自动驾驶的研发可以给人们的生活带来了便利，但是频发的安全事故，也让人们清醒的意识到自动驾驶还存在一些安全风险。相关案例中，美国特斯拉事故，车辆将白色货车判定为了白云；Uber测试车事故，车辆未能快速捕捉到从黑暗中突然出现的行人。这两例事故都表明，当下自动驾驶技术并不够安全。
尤其对于商用车轻客的自动驾驶，在十字路口，由于自动的感知***探测能力有限，无法检测到道路另一侧的行人和车辆，很多时候盲区突然窜出的行人和车辆，由于没有提前探测到，等到自车的传感器检测到，刹车执行***已经来不及在有效距离内刹车。
发明内容
针对上述问题，本发明的一个目的在于提出一种基于车路协同的自动驾驶控制方法，以提升自动驾驶汽车的安全性。
一种基于车路协同的自动驾驶控制方法，包括：
盲区检测装置将盲区障碍物信息发送给路端检测设备，所述盲区检测装置包括搭建在十字路口上的单目摄像头和激光雷达，所述盲区障碍物信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述路端检测设备接收到所述盲区障碍物信息后广播给安装在自动驾驶车辆上的OBU；
所述自动驾驶车辆上的OBU将接收到的信息发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块；
所述自动驾驶车辆的V2X模块对接收到的信息进行解析，并将解析后的信息发送至所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块，所述解析后的信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块根据所述解析后的信息规划自动驾驶路径。
根据本发明提供的基于车路协同的自动驾驶控制方法，通过在十字路口搭建盲区检测装置，盲区检测装置包括用于识别盲区行人和车辆的单目摄像头、以及用于检测盲区行人和车辆的相对距离和相对速度的激光雷达，使得道路也有了自己的传感器，使得本发明具有比单独的车辆上的传感器更开阔的视角，感知范围更大，与车辆上的传感器结合起来能够有效避免感知盲区，同时道路上静止的传感器的感知能力会比动态的车载传感器更优，感知精度更高，该盲区检测装置会将检测到的盲区障碍物信息发生给自动驾驶车辆，自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块会根据盲区障碍物信息来规划自动驾驶路径，实现了车路协同的控制效果，能够有效避免事故发生，提升自动驾驶汽车的安全性。
另外，根据本发明上述的基于车路协同的自动驾驶控制方法，还可以具有如下附加的技术特征：
进一步地，所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块根据所述解析后的信息规划自动驾驶路径的步骤具体包括：
所述自动驾驶控制模块将盲区障碍物的类型、位置和速度发送给Planning模块；
所述Planning模块运算出障碍物与本车的相对距离，并且规划预测障碍物的运动轨迹，然后将障碍物与本车的相对距离、障碍物的运动轨迹发送给Routing模块；
所述Routing模块根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径。
进一步地，所述Routing模块根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径的步骤具体包括：
若障碍物类型为行人，则所述Routing模块计算本车的规划行驶路径为行人优先通过十字路口，再控制本车行驶通过十字路口；
若障碍物类型为车辆，则所述Routing模块对比计算盲区车辆和本车的行驶路径，并重新规划本车的行驶路径，以避免车辆碰撞。
进一步地，所述Routing模块根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径的步骤之后，所述方法还包括：
所述Routing模块将计算的本车的规划行驶路径发送至底盘Control模块；
所述底盘Control模块收到规划的行驶路径后，计算出刹车、油门、转向的控制参数，并发送给自动驾驶的执行器。
进一步地，所述自动驾驶车辆上的OBU将接收到的信息发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块的步骤具体包括：
所述自动驾驶车辆上的OBU将接收到的信息以JASON格式发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块。
本发明的另一个目的在于提出一种基于车路协同的自动驾驶控制***，以提升自动驾驶汽车的安全性。
一种基于车路协同的自动驾驶控制***，包括盲区检测装置、路端检测设备、自动驾驶车辆，所述自动驾驶车辆上设有OBU、V2X模块、自动驾驶控制模块；
所述盲区检测装置用于将盲区障碍物信息发送给所述路端检测设备，所述盲区检测装置包括搭建在十字路口上的单目摄像头和激光雷达，所述盲区障碍物信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述路端检测设备用于接收到所述盲区障碍物信息后广播给安装在所述自动驾驶车辆上的OBU；
所述自动驾驶车辆上的OBU用于将接收到的信息发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块；
所述自动驾驶车辆的V2X模块用于对接收到的信息进行解析，并将解析后的信息发送至所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块，所述解析后的信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块用于根据所述解析后的信息规划自动驾驶路径。
根据本发明提供的基于车路协同的自动驾驶控制***，通过在十字路口搭建盲区检测装置，盲区检测装置包括用于识别盲区行人和车辆的单目摄像头、以及用于检测盲区行人和车辆的相对距离和相对速度的激光雷达，使得道路也有了自己的传感器，使得本发明具有比单独的车辆上的传感器更开阔的视角，感知范围更大，与车辆上的传感器结合起来能够有效避免感知盲区，同时道路上静止的传感器的感知能力会比动态的车载传感器更优，感知精度更高，该盲区检测装置会将检测到的盲区障碍物信息发生给自动驾驶车辆，自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块会根据盲区障碍物信息来规划自动驾驶路径，实现了车路协同的控制效果，能够有效避免事故发生，提升自动驾驶汽车的安全性。
另外，根据本发明上述的基于车路协同的自动驾驶控制***，还可以具有如下附加的技术特征：
进一步地，所述自动驾驶车辆上还设有Planning模块、Routing模块：
所述自动驾驶控制模块用于将盲区障碍物的类型、位置和速度发送给所述Planning模块；
所述Planning模块用于运算出障碍物与本车的相对距离，并且规划预测障碍物的运动轨迹，然后将障碍物与本车的相对距离、障碍物的运动轨迹发送给所述Routing模块；
所述Routing模块用于根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径。
进一步地，若障碍物类型为行人，则所述Routing模块用于计算本车的规划行驶路径为行人优先通过十字路口，再控制本车行驶通过十字路口；
若障碍物类型为车辆，则所述Routing模块用于对比计算盲区车辆和本车的行驶路径，并重新规划本车的行驶路径，以避免车辆碰撞。
进一步地，所述自动驾驶车辆上还设有底盘Control模块：
所述Routing模块用于将计算的本车的规划行驶路径发送至所述底盘Control模块；
所述底盘Control模块用于收到规划的行驶路径后，计算出刹车、油门、转向的控制参数，并发送给自动驾驶的执行器。
进一步地，所述自动驾驶车辆上的OBU具体用于将接收到的信息以JASON格式发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块。
附图说明
本发明实施例的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本发明第一实施例的基于车路协同的自动驾驶控制方法的流程图。
图2是根据本发明第二实施例的基于车路协同的自动驾驶控制***的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明第一实施例提出的基于车路协同的自动驾驶控制方法，包括步骤S101～S105。
S101，盲区检测装置将盲区障碍物信息发送给路端检测设备，所述盲区检测装置包括搭建在十字路口上的单目摄像头和激光雷达，所述盲区障碍物信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度。
其中，单目摄像头是用于识别盲区行人和车辆，激光雷达用于检测盲区行人和车辆的相对距离和相对速度，激光雷达具体可以采用16线激光雷达。盲区检测装置检测到盲区障碍物信息后，会将盲区障碍物信息发送给路端检测设备RSU。
S102，所述路端检测设备接收到所述盲区障碍物信息后广播给安装在自动驾驶车辆上的OBU。
其中，路端检测设备RSU在接收信息后会立即广播给自动驾驶车端的OBU。
S103，所述自动驾驶车辆上的OBU将接收到的信息发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块。
其中，所述自动驾驶车辆上的OBU会将接收到的信息以JASON格式发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块。
S104，所述自动驾驶车辆的V2X模块对接收到的信息进行解析，并将解析后的信息发送至所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块，所述解析后的信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度。
S105，所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块根据所述解析后的信息规划自动驾驶路径。
其中，步骤S105具体包括：
所述自动驾驶控制模块将盲区障碍物的类型、位置和速度发送给Planning模块；
所述Planning模块运算出障碍物与本车的相对距离，并且规划预测障碍物的运动轨迹，然后将障碍物(行人和/或车辆)与本车的相对距离、障碍物(行人和/或车辆)的运动轨迹发送给Routing模块；
所述Routing模块根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径。
具体的，所述Routing模块在根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径时，会根据障碍物的类型进行区分控制。
若障碍物类型为行人，即检测到行人运动信息，优先级为最高，则所述Routing模块计算本车的规划行驶路径为行人优先通过十字路口，再控制本车行驶通过十字路口；
若障碍物类型为车辆，则所述Routing模块对比计算盲区车辆和本车的行驶路径，并重新规划本车的行驶路径，以避免车辆碰撞。
此外，作为一个具体示例，所述Routing模块根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径的步骤之后，所述方法还包括：
所述Routing模块将计算的本车的规划行驶路径发送至底盘Control模块；
所述底盘Control模块收到规划的行驶路径后，计算出刹车、油门、转向的控制参数，并发送给自动驾驶的执行器，例如执行相应的刹车或者转向等自动驾驶控制。
根据本实施例提供的基于车路协同的自动驾驶控制方法，通过在十字路口搭建盲区检测装置，盲区检测装置包括用于识别盲区行人和车辆的单目摄像头、以及用于检测盲区行人和车辆的相对距离和相对速度的激光雷达，使得道路也有了自己的传感器，使得本发明具有比单独的车辆上的传感器更开阔的视角，感知范围更大，与车辆上的传感器结合起来能够有效避免感知盲区，同时道路上静止的传感器的感知能力会比动态的车载传感器更优，感知精度更高，该盲区检测装置会将检测到的盲区障碍物信息发生给自动驾驶车辆，自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块会根据盲区障碍物信息来规划自动驾驶路径，实现了车路协同的控制效果，能够有效避免事故发生，提升自动驾驶汽车的安全性。
请参阅图2，基于同一发明构思，本发明第二实施例提出的基于车路协同的自动驾驶控制***，包括盲区检测装置、路端检测设备、自动驾驶车辆，所述自动驾驶车辆上设有OBU、V2X模块、自动驾驶控制模块。
所述盲区检测装置用于将盲区障碍物信息发送给所述路端检测设备，所述盲区检测装置包括搭建在十字路口上的单目摄像头和激光雷达，所述盲区障碍物信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述路端检测设备用于接收到所述盲区障碍物信息后广播给安装在所述自动驾驶车辆上的OBU；
所述自动驾驶车辆上的OBU用于将接收到的信息发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块；
所述自动驾驶车辆的V2X模块用于对接收到的信息进行解析，并将解析后的信息发送至所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块，所述解析后的信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块用于根据所述解析后的信息规划自动驾驶路径。
本实施例中，所述自动驾驶车辆上还设有Planning模块、Routing模块：
所述自动驾驶控制模块用于将盲区障碍物的类型、位置和速度发送给所述Planning模块；
所述Planning模块用于运算出障碍物与本车的相对距离，并且规划预测障碍物的运动轨迹，然后将障碍物与本车的相对距离、障碍物的运动轨迹发送给所述Routing模块；
所述Routing模块用于根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径。
本实施例中，若障碍物类型为行人，则所述Routing模块用于计算本车的规划行驶路径为行人优先通过十字路口，再控制本车行驶通过十字路口；
若障碍物类型为车辆，则所述Routing模块用于对比计算盲区车辆和本车的行驶路径，并重新规划本车的行驶路径，以避免车辆碰撞。
本实施例中，所述自动驾驶车辆上还设有底盘Control模块：
所述Routing模块用于将计算的本车的规划行驶路径发送至所述底盘Control模块；
所述底盘Control模块用于收到规划的行驶路径后，计算出刹车、油门、转向的控制参数，并发送给自动驾驶的执行器。
本实施例中，所述自动驾驶车辆上的OBU具体用于将接收到的信息以JASON格式发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块。
根据本实施例提供的基于车路协同的自动驾驶控制***，通过在十字路口搭建盲区检测装置，盲区检测装置包括用于识别盲区行人和车辆的单目摄像头、以及用于检测盲区行人和车辆的相对距离和相对速度的激光雷达，使得道路也有了自己的传感器，使得本发明具有比单独的车辆上的传感器更开阔的视角，感知范围更大，与车辆上的传感器结合起来能够有效避免感知盲区，同时道路上静止的传感器的感知能力会比动态的车载传感器更优，感知精度更高，该盲区检测装置会将检测到的盲区障碍物信息发生给自动驾驶车辆，自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块会根据盲区障碍物信息来规划自动驾驶路径，实现了车路协同的控制效果，能够有效避免事故发生，提升自动驾驶汽车的安全性。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具体用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于车路协同的自动驾驶控制方法，其特征在于，包括：
盲区检测装置将盲区障碍物信息发送给路端检测设备，所述盲区检测装置包括搭建在十字路口上的单目摄像头和激光雷达，所述盲区障碍物信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述路端检测设备接收到所述盲区障碍物信息后广播给安装在自动驾驶车辆上的OBU；
所述自动驾驶车辆上的OBU将接收到的信息发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块；
所述自动驾驶车辆的V2X模块对接收到的信息进行解析，并将解析后的信息发送至所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块，所述解析后的信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块根据所述解析后的信息规划自动驾驶路径。
2.根据权利要求1所述的基于车路协同的自动驾驶控制方法，其特征在于，所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块根据所述解析后的信息规划自动驾驶路径的步骤具体包括：
所述自动驾驶控制模块将盲区障碍物的类型、位置和速度发送给Planning模块；
所述Planning模块运算出障碍物与本车的相对距离，并且规划预测障碍物的运动轨迹，然后将障碍物与本车的相对距离、障碍物的运动轨迹发送给Routing模块；
所述Routing模块根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径。
3.根据权利要求2所述的基于车路协同的自动驾驶控制方法，其特征在于，所述Routing模块根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径的步骤具体包括：
若障碍物类型为行人，则所述Routing模块计算本车的规划行驶路径为行人优先通过十字路口，再控制本车行驶通过十字路口；
若障碍物类型为车辆，则所述Routing模块对比计算盲区车辆和本车的行驶路径，并重新规划本车的行驶路径，以避免车辆碰撞。
4.根据权利要求2所述的基于车路协同的自动驾驶控制方法，其特征在于，所述Routing模块根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径的步骤之后，所述方法还包括：
所述Routing模块将计算的本车的规划行驶路径发送至底盘Control模块；
所述底盘Control模块收到规划的行驶路径后，计算出刹车、油门、转向的控制参数，并发送给自动驾驶的执行器。
5.根据权利要求1所述的基于车路协同的自动驾驶控制方法，其特征在于，所述自动驾驶车辆上的OBU将接收到的信息发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块的步骤具体包括：
所述自动驾驶车辆上的OBU将接收到的信息以JASON格式发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块。
6.一种基于车路协同的自动驾驶控制***，其特征在于，包括盲区检测装置、路端检测设备、自动驾驶车辆，所述自动驾驶车辆上设有OBU、V2X模块、自动驾驶控制模块；
所述盲区检测装置用于将盲区障碍物信息发送给所述路端检测设备，所述盲区检测装置包括搭建在十字路口上的单目摄像头和激光雷达，所述盲区障碍物信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述路端检测设备用于接收到所述盲区障碍物信息后广播给安装在所述自动驾驶车辆上的OBU；
所述自动驾驶车辆上的OBU用于将接收到的信息发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块；
所述自动驾驶车辆的V2X模块用于对接收到的信息进行解析，并将解析后的信息发送至所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块，所述解析后的信息包括盲区障碍物的类型、位置和速度；
所述自动驾驶车辆的自动驾驶控制模块用于根据所述解析后的信息规划自动驾驶路径。
7.根据权利要求6所述的基于车路协同的自动驾驶控制***，其特征在于，所述自动驾驶车辆上还设有Planning模块、Routing模块：
所述自动驾驶控制模块用于将盲区障碍物的类型、位置和速度发送给所述Planning模块；
所述Planning模块用于运算出障碍物与本车的相对距离，并且规划预测障碍物的运动轨迹，然后将障碍物与本车的相对距离、障碍物的运动轨迹发送给所述Routing模块；
所述Routing模块用于根据障碍物的运动轨迹，计算本车的规划行驶路径。
8.根据权利要求7所述的基于车路协同的自动驾驶控制***，其特征在于：
若障碍物类型为行人，则所述Routing模块用于计算本车的规划行驶路径为行人优先通过十字路口，再控制本车行驶通过十字路口；
若障碍物类型为车辆，则所述Routing模块用于对比计算盲区车辆和本车的行驶路径，并重新规划本车的行驶路径，以避免车辆碰撞。
9.根据权利要求7所述的基于车路协同的自动驾驶控制***，其特征在于，所述自动驾驶车辆上还设有底盘Control模块：
所述Routing模块用于将计算的本车的规划行驶路径发送至所述底盘Control模块；
所述底盘Control模块用于收到规划的行驶路径后，计算出刹车、油门、转向的控制参数，并发送给自动驾驶的执行器。
10.根据权利要求6所述的基于车路协同的自动驾驶控制***，其特征在于：
所述自动驾驶车辆上的OBU具体用于将接收到的信息以JASON格式发送至所述自动驾驶车辆的V2X模块。
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