CN111907454A - 一种智能驾驶行车安全保护装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种智能驾驶行车安全保护装置，包括：危险因素感知模块，用于实现周围环境危险因素、汽车状态危险因素的感知；危险等级识别模块，用于基于贝叶斯预测模型实现当前危险等级的识别；应急方案规划模块，用于根据危险等级识别的结果以及当前汽车周围环境因素、汽车状态因素实现应急方案的规划；应急方案执行模块，用于实现应急方案的执行，并进行危险预警，提醒用户切换驾驶模式。本发明可以及时发现汽车智能驾驶过程中存在的危险因素，同时提供有效的保护措施。

Description

一种智能驾驶行车安全保护装置
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种智能驾驶行车安全保护装置。
背景技术
智能驾驶技术是指安装有雷达、摄像头、高精度定位导航等智能传感设备的车辆，通过人工智能算法及高精度地图，能够自动决策并执行车辆加速、减速、转向等操作，以替代驾驶员完成特定的驾驶任务。
但智能驾驶仍面临着交通道路的复杂性、传感器设备稳定性、智能驾驶算法完善性等多方面的考验，智能汽车自动驾驶完全代替人工驾驶还需要较长的一段时间，在这期间自动驾驶与人工驾驶(即双控双驾)并存必将成为开发、测试及验证过程中的一种常态化的驾驶形式。在智能车的发展和推进过程中，安全的重要性始终是第一位的。因此有必要提供一种面向智能驾驶车辆的行程安全保护装置，以保证智能驾驶车辆在行驶过程中的安全。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种智能驾驶行车安全保护装置，可以及时发现汽车智能驾驶过程中存在的危险因素，同时提供有效的保护措施。
可以实现电动汽车在复杂的路况条件下的安全自动驾驶。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种智能驾驶行车安全保护装置，包括：
危险因素感知模块，用于实现周围环境危险因素、汽车状态危险因素的感知；
危险等级识别模块，用于基于贝叶斯预测模型实现当前危险等级的识别；
应急方案规划模块，用于根据危险等级识别的结果以及当前汽车周围环境因素、汽车状态因素实现应急方案的规划；
应急方案执行模块，用于实现应急方案的执行，并进行危险预警，提醒用户切换驾驶模式。
进一步地，所述危险因素感知模块包括
周围环境危险因素感知模块，基于预设的BP神经网络模型在汽车周围环境参数中挖掘危险参数；
汽车状态危险因素感知模块，基于预设的BP神经网络在汽车当前行驶状态参数中挖掘危险参数。
进一步地，所述汽车周围环境因素包括周围障碍物类型参数、尺寸参数、相对位置参数以及障碍物速度参数 。
进一步地，所述汽车当前行驶状态参数包括当前汽车行驶速度参数、车轮转动角度参数、以及各作动部件的工况参数。
进一步地，所述应急方案执行模块根据预设的算法将所述应急方案分配到对应的模块进行执行，同时启动语音预警模块提醒用户切换至手动驾驶模式。
进一步地，所述应急方案至少包括：首先启动安装在车内的语音预警模块进行危险情况的反馈，提醒用户切换至手动驾驶模式，同时启动安装在车尾灯内的电子显示屏进行危险情况以及即将降速和/变道情况的反馈，提醒后方车辆及时作出降速或变道操作，然后在预设的时间内，将汽车的驾驶速度降至相对安全的时速。
进一步地，还包括：
手动驾驶触发模块，包括安装在踏板内的压力传感器和单片机，当压力传感器所采集到的数值超过预设的门限时，手动驾驶模式触发；
油门防误踩模块，通过雷达传感器、速度传感器、加速度传感器分别收集各自数据传输到单片机，单片机进行对比分析判断，得出是否是误踩油门的结论，从而发出相应指令，限油机构和刹车辅助机构根据指令做出相应反应，完成该模块的功能。
本发明具有以下有益效果：
可以及时发现汽车智能驾驶过程中存在的危险因素，同时提供有效的保护措施。
充分考虑车辆周围环境数据、汽车当前行驶状态参数及各部件工况参数可能带来的危险，且自带应急方案规划功能，从而大大提高自动驾驶的安全性。
在进行汽车应急方案规划时，引入周围车辆因素，在可以提高汽车驾驶方式切换过程的安全性的同时，可以尽可能的避免给周围车辆带来危险。
采用压力传感器采集踏板压力的方式进行手动驾驶模式的触发，同时配置对应的油门防误踩模块，进一步提高驾驶方式切换过程的安全性。
附图说明
图1为本发明实施例一种智能驾驶行车安全保护装置的***框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合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所示，本发明实施例提供了一种智能驾驶行车安全保护装置，包括：
危险因素感知模块，用于实现周围环境危险因素、汽车状态危险因素的感知；
危险等级识别模块，用于基于贝叶斯预测模型实现当前危险等级的识别；
应急方案规划模块，采用模糊神经网络算法根据危险等级识别的结果以及当前汽车周围环境因素、汽车状态因素实现应急方案的规划；
应急方案执行模块，用于实现应急方案的执行，并进行危险预警，提醒用户切换驾驶模式；
手动驾驶触发模块，包括安装在踏板内的压力传感器和单片机，当压力传感器所采集到的数值超过预设的门限时，手动驾驶模式触发；
油门防误踩模块，通过雷达传感器、速度传感器、加速度传感器分别收集各自数据传输到单片机，单片机进行对比分析判断，得出是否是误踩油门的结论，从而发出相应指令，限油机构和刹车辅助机构根据指令做出相应反应，完成该模块的功能，提高了驾驶模式切换过程的安全性；
中央处理模块，用于协调上述模块工作。
本实施例中，所述危险因素感知模块包括
周围环境危险因素感知模块，基于预设的BP神经网络模型在汽车周围环境参数中挖掘危险参数；所述汽车周围环境因素包括周围障碍物类型参数、尺寸参数、相对位置参数以及障碍物速度参数；该参数基于安装在汽车前侧、车身两侧以及车尾的双目视觉传感器和雷达传感器分别所采集到的周围环境图像和障碍物距离参数获得；采用基于显著图的图像分割方法，利用显著图检测策略,获取周围环境图像的显著图,将显著图作为掩码图像,对周围环境图像进行复杂背景分割，然后采用ssd_Inception_V3_coco模型实现图像中障碍物的检测以及类型的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比进行障碍物形状和尺寸的识别，最后基于雷达传感器所检测到的距离参数实现障碍物相对位置参数的输出；所述ssd_Inception_V3_coco模型采用ssd目标检测算法，用coco数据集预训练Inception_V3深度神经网络。然后用先前准备好的数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，最后得到合适的用于检测障碍物的目标检测模型。
汽车状态危险因素感知模块，基于预设的BP神经网络在汽车当前行驶状态参数中挖掘危险参数；所述汽车当前行驶状态参数包括当前汽车行驶速度参数、车轮转动角度参数、以及各作动部件的工况参数，比如电机工况参数、发动机工况参数等，基于搭载在汽车内的传感器组实现。
本实施例中，所述应急方案执行模块根据预设的算法将所述应急方案分配到对应的模块进行执行，同时启动语音预警模块提醒用户切换至手动驾驶模式，优选地，还包括启动安装在汽车座椅内的振动器提醒用户及时查看危险情况。
本实施例中，所述应急方案至少包括：首先启动安装在车内的语音预警模块进行危险情况的反馈，提醒用户切换至手动驾驶模式，同时启动安装在车尾灯内的电子显示屏进行危险情况以及即将降速和/变道情况的反馈，提醒后方车辆及时作出降速或变道操作，然后在预设的时间内，将汽车的驾驶速度降至相对安全的时速；不同的危险等级对应不同的安全时速。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种智能驾驶行车安全保护装置，其特征在于，包括：
危险因素感知模块，用于实现周围环境危险因素、汽车状态危险因素的感知；
危险等级识别模块，用于基于贝叶斯预测模型实现当前危险等级的识别；
应急方案规划模块，用于根据危险等级识别的结果以及当前汽车周围环境因素、汽车状态因素实现应急方案的规划；
应急方案执行模块，用于实现应急方案的执行，并进行危险预警，提醒用户切换驾驶模式。
2.如权利要求1所述的一种智能驾驶行车安全保护装置，其特征在于，所述危险因素感知模块包括
周围环境危险因素感知模块，基于预设的BP神经网络模型在汽车周围环境参数中挖掘危险参数；
汽车状态危险因素感知模块，基于预设的BP神经网络在汽车当前行驶状态参数中挖掘危险参数。
3.如权利要求1所述的一种智能驾驶行车安全保护装置，其特征在于，所述汽车周围环境因素包括周围障碍物类型参数、尺寸参数、相对位置参数以及障碍物速度参数 。
4.如权利要求1所述的一种智能驾驶行车安全保护装置，其特征在于，所述汽车当前行驶状态参数包括当前汽车行驶速度参数、车轮转动角度参数、以及各作动部件的工况参数。
5.如权利要求1所述的一种智能驾驶行车安全保护装置，其特征在于，所述应急方案执行模块根据预设的算法将所述应急方案分配到对应的模块进行执行，同时启动语音预警模块提醒用户切换至手动驾驶模式。
6.如权利要求1所述的一种智能驾驶行车安全保护装置，其特征在于，所述应急方案至少包括：首先启动安装在车内的语音预警模块进行危险情况的反馈，提醒用户切换至手动驾驶模式，同时启动安装在车尾灯内的电子显示屏进行危险情况以及即将降速和/变道情况的反馈，提醒后方车辆及时作出降速或变道操作，然后在预设的时间内，将汽车的驾驶速度降至相对安全的时速。
7.如权利要求1所述的一种智能驾驶行车安全保护装置，其特征在于，还包括：
手动驾驶触发模块，包括安装在踏板内的压力传感器和单片机，当压力传感器所采集到的数值超过预设的门限时，手动驾驶模式触发；
油门防误踩模块，通过雷达传感器、速度传感器、加速度传感器分别收集各自数据传输到单片机，单片机进行对比分析判断，得出是否是误踩油门的结论，从而发出相应指令，限油机构和刹车辅助机构根据指令做出相应反应，完成该模块的功能。
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