CN112557057B - 自动驾驶汽车道路测试运行监管方法、装置及车载终端 - Google Patents

自动驾驶汽车道路测试运行监管方法、装置及车载终端 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能交通技术领域，具体公开了一种自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其中，包括：获取自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息；根据自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析自动驾驶汽车的行驶状态；当根据自动驾驶汽车的行驶状态判定自动驾驶汽车存在违法违规行为时，发出告警信号，且将自动驾驶汽车的违法违规行为以及自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息发送至服务器。本发明还公开了一种自动驾驶汽车道路测试运行监管装置及车载终端。本发明提供的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法能够对违法违规行为在车载终端进行告警。

Description

自动驾驶汽车道路测试运行监管方法、装置及车载终端
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种自动驾驶汽车道路测试运行监管方法、自动驾驶汽车道路测试运行监管装置及车载终端。
背景技术
智能化、网联化已经融入到生活的方方面面，深刻地影响着人类的衣食住行。在交通出行发面，自动驾驶汽车发展遍地开花、如火如荼，搭载智能***的车辆也是层出不穷。
自动驾驶汽车真正上路之前必然需要经历一个大量测试的过程，而道路测试又是所有测试的重中之重。道路测试过程中需要对自动驾驶汽车进行监管，目前大部分采用后台服务器端对自动驾驶汽车的测试进行监管，在车载终端方面，更多的是获取车辆行驶信息和车辆状态信息，以及信号的接收与发送。车载终端在实际测试过程中无法主动分析识别自动驾驶汽车多种违法违规行为，并且无法在违法行为发生时车载终端即刻本地报警，同时上传至后端监管平台。
发明内容
本发明提供了一种自动驾驶汽车道路测试运行监管方法、自动驾驶汽车道路测试运行监管装置及车载终端，解决相关技术中存在的无法在自动驾驶汽车的车载终端对违法违规行为进行告警的问题。
作为本发明的第一个方面，提供一种自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其中，包括：
获取自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息，其中所述自动驾驶汽车的视频信息包括汽车前方视频信息和汽车内驾驶人视频信息；
根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析自动驾驶汽车的行驶状态；
当根据所述自动驾驶汽车的行驶状态判定所述自动驾驶汽车存在违法违规行为时，发出告警信号，且将所述自动驾驶汽车的违法违规行为以及所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息发送至服务器。
进一步地，所述根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析自动驾驶汽车的行驶状态，包括：
根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析所述自动驾驶汽车的车道定位信息。
进一步地，根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析所述自动驾驶汽车的车道定位信息，包括：
获取所述自动驾驶汽车当前预设精度范围内的位置以及所述自动驾驶汽车当前的车***姿；
获取导航地图中自动驾驶汽车所行驶的当前道路的车道数量；
根据所述自动驾驶汽车的视频信息计算自动驾驶汽车两侧的车道线数量；
根据所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量、当前道路的车道数量以及当前的车***姿进行分析得到所述自动驾驶汽车的所属车道。
进一步地，所述获取所述自动驾驶汽车当前的车***姿，包括：
根据所述自动驾驶汽车上的视频信息采集装置的标定参数计算所述自动驾驶汽车当前的车***姿。
进一步地，所述根据所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量、当前道路的车道数量以及当前的车***姿进行分析得到所述自动驾驶汽车的所属车道，包括：
根据所述自动驾驶汽车的视频信息以及当前道路的车道数量计算当前车道的车道线数量；
根据所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量、当前车道的车道线数量以及当前的车***姿进行分析，得到所述自动驾驶汽车的所属车道。
进一步地，所述根据所述自动驾驶汽车的视频信息计算自动驾驶汽车两侧的车道线数量，包括：
提取所述自动驾驶汽车的视频信息中的汽车前方视频图像帧；
对所述汽车前方视频图像帧进行图像处理，得到所述汽车前方视频图像帧中的车道线图像；
根据所述车道线图像分析得到以所述自动驾驶汽车为基准的左右两侧的车道数；
根据所述自动驾驶汽车左右两侧的车道数计算所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量。
进一步地，所述对所述汽车前方视频图像帧进行图像处理，得到所述汽车前方视频图像帧中的车道线图像，包括：
对所述汽车前方视频图像帧进行预处理，得到预处理图像；
提取所述预处理图像中的感兴趣区域；
对所述感兴趣区域进行自适应canny边缘检测、概率霍夫曼变换以及车道线检测，得到所述汽车前方视频图像帧中的车道线图像。
进一步地，所述违法违规行为包括：随意变更车道、超速、跟车距离过近和驶入禁区或禁行车道。
作为本发明的另一个方面，提供一种自动驾驶汽车道路测试运行监管装置，用于实现前文所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其中，所述自动驾驶汽车道路测试运行监管装置包括：
获取模块，用于获取自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息，其中所述自动驾驶汽车的视频信息包括汽车前方视频信息和汽车内驾驶人视频信息；
分析模块，用于根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析自动驾驶汽车的行驶状态；
警告模块，用于当根据所述自动驾驶汽车的行驶状态判定所述自动驾驶汽车存在违法违规行为时，发出告警信号，且将所述自动驾驶汽车的违法违规行为以及所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息发送至服务器。
作为本发明的另一个方面，提供一种车载终端，其中，包括：视频信息采集装置、定位装置和工控主机，所述视频信息采集装置和所述定位装置均与所述工控主机通信连接，所述工控主机包括前文所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管装置，所述工控主机安装在自动驾驶汽车的前挡风玻璃上。
本发明提供的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，通过采集自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息，并对采集到的这些信息进行处理后发送至后端监管平台，以使得后端监管平台能够进行信息存储、分析、统计和预警信息推送，这种自动驾驶汽车道路测试运行***方法实现了自动驾驶汽车道路测试过程中车辆信息的感知分析、存储记录、实时推送以及车辆违法违规行为的告警和推送，支撑自动驾驶汽车道路测试运行***工作。
附图说明
附图是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，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提供的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法的流程图。
图2为本发明提供的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法的功能示意图。
图3为本发明提供的车道定位方法流程图。
图4为本发明提供的车道线检测方法流程图。
图5为本发明提供的车***姿检测方法流程图。
图6为本发明提供的车载终端的组成结构框图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包括，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本实施例中提供了一种自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，图1是根据本发明实施例提供的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法的流程图，如图1和图2所示，包括：
S110、获取自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息，其中所述自动驾驶汽车的视频信息包括汽车前方视频信息和汽车内驾驶人视频信息；
在一些实施方式中，可以通过设置在自动驾驶汽车上的视频信息采集装置来采集自动驾驶汽车的视频信息，例如可以在自动驾驶汽车上设置前向摄像头来获取自动驾驶汽车的前方视频信息，在自动驾驶汽车上设置后向摄像头来获取自动驾驶汽车的车内驾驶人的视频信息。
关于车辆状态信息的获取可以通过与车内电控单元连接来获取自动驾驶汽车的车辆状态信息，例如获取车速、发动机转速等信息。
关于车辆定位信息可以通过设置在自动驾驶汽车上的定位装置来获取。例如，可以通过在自动驾驶汽车上安装定位天线来实时获取自动驾驶汽车的车辆定位信息。
S120、根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析自动驾驶汽车的行驶状态；
在一些实施方式中，为了获取自动驾驶汽车的行驶状态，需要根据自动驾驶汽车所在车道进行判断。因此，根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析所述自动驾驶汽车的车道定位信息。
具体地，如图3和图4所示，根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析所述自动驾驶汽车的车道定位信息，包括：
获取所述自动驾驶汽车当前预设精度范围内的位置以及所述自动驾驶汽车当前的车***姿；
在一些实施方式中，可以获取自动驾驶汽车当前10米级精度的位置。需要说明的是，预设精度范围可以根据需要进行选择，此处不做限定。
获取导航地图中自动驾驶汽车所行驶的当前道路的车道数量；
根据所述自动驾驶汽车的视频信息计算自动驾驶汽车两侧的车道线数量；
根据所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量、当前道路的车道数量以及当前的车***姿进行分析得到所述自动驾驶汽车的所属车道。
进一步具体地，如图5所示，所述获取所述自动驾驶汽车当前的车***姿，包括：
根据所述自动驾驶汽车上的视频信息采集装置的标定参数计算所述自动驾驶汽车当前的车***姿。
在本发明实施例中，可以根据自动驾驶汽车上的摄像头标定参数计算自动驾驶汽车当前的车***姿。
具体关于如何根据摄像头标定参数进行计算为本领域技术人员所熟知，此处不再赘述。
具体地，所述根据所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量、当前道路的车道数量以及当前的车***姿进行分析得到所述自动驾驶汽车的所属车道，包括：
根据所述自动驾驶汽车的视频信息以及当前道路的车道数量计算当前车道的车道线数量；
根据所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量、当前车道的车道线数量以及当前的车***姿进行分析，得到所述自动驾驶汽车的所属车道。
具体地，所述根据所述自动驾驶汽车的视频信息计算自动驾驶汽车两侧的车道线数量，包括：
提取所述自动驾驶汽车的视频信息中的汽车前方视频图像帧；
对所述汽车前方视频图像帧进行图像处理，得到所述汽车前方视频图像帧中的车道线图像；
根据所述车道线图像分析得到以所述自动驾驶汽车为基准的左右两侧的车道数；
根据所述自动驾驶汽车左右两侧的车道数计算所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量。
具体地，所述对所述汽车前方视频图像帧进行图像处理，得到所述汽车前方视频图像帧中的车道线图像，包括：
对所述汽车前方视频图像帧进行预处理，得到预处理图像；
提取所述预处理图像中的感兴趣区域；
对所述感兴趣区域进行自适应canny边缘检测、概率霍夫曼变换以及车道线检测，得到所述汽车前方视频图像帧中的车道线图像。
在一些实施方式中，所述自适应canny边缘检测包括：
计算图片在每个点的梯度：使用卷积计算梯度，方向为0°、45°、90°、135°之间；
具体卷积计算梯度过程如下：
Figure BDA0002830116200000051
Figure BDA0002830116200000052
对梯度计算后的图像进行非极大值抑制。非极大值抑制处理的算法如下：
将沿正负梯度方向上两个像素的梯度强度与当前像素的梯度强度进行比较；
如果正负梯度方向上两个像素的梯度强度小于当前像素的梯度强度，则该像素点将被抑制，否则该像素点保留为边缘点；
双阈值检测：在施加非极大值抑制之后，剩余的像素可以更准确地表示图像中的实际边缘。但是仍然存在由颜色变化和噪声引起的边缘像素发生改变的情形。用弱梯度值过滤边缘像素的方法来解决这些杂散响应，并通过选择高低阈值来保留具有高梯度值的边缘像素。当边缘像素的梯度值低于低阈值，则将边缘像素抑制；当边缘像素的梯度值低于高阈值并且高于低阈值，则将其标记为弱边缘像素；当边缘像素的梯度值高于高阈值，则将其标记为强边缘像素。
S130、当根据所述自动驾驶汽车的行驶状态判定所述自动驾驶汽车存在违法违规行为时，发出告警信号，且将所述自动驾驶汽车的违法违规行为以及所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息发送至服务器。
具体地，根据自动驾驶汽车的行驶状态判断所述自动驾驶汽车是否存在违法违规行为，当确定所述自动驾驶汽车存在违法违规行为时，在自动驾驶汽车上发出本地告警信号。
在一些实施方式中，可以实时或每间隔固定时间将自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息发送至服务器。
在一些实施方式中，所述服务器具体可以为后端监管平台。
在本发明实施例中，所述违法违规行为具体可以包括：
随意变更车道，基于车道定位功能判定自动驾驶汽车在车道实线处变更车道；
超速，基于多模定位模块判定时段内车速超出当前道路的行驶速度上限；
跟车距离过近，对前向摄像头视频中检测的前方车辆位置与本车间的距离小于最小安全距离；
驶入禁区或禁行车道，基于车道定位功能判定自动驾驶汽车驶入非测试道路或公交等特定车辆行驶车道等。
本发明实施例提供的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，通过采集自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息，并对采集到的这些信息进行处理后发送至后端监管平台，以使得后端监管平台能够进行信息存储、分析、统计和预警信息推送，这种自动驾驶汽车道路测试运行***方法实现了自动驾驶汽车道路测试过程中车辆信息的感知分析、存储记录、实时推送以及车辆违法违规行为的告警和推送，支撑自动驾驶汽车道路测试运行***工作。
作为本发明的另一实施例，提供一种自动驾驶汽车道路测试运行监管装置，用于实现前文所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其中，所述自动驾驶汽车道路测试运行监管装置包括：
获取模块，用于获取自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息，其中所述自动驾驶汽车的视频信息包括汽车前方视频信息和汽车内驾驶人视频信息；
分析模块，用于根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析自动驾驶汽车的行驶状态；
警告模块，用于当根据所述自动驾驶汽车的行驶状态判定所述自动驾驶汽车存在违法违规行为时，发出告警信号，且将所述自动驾驶汽车的违法违规行为以及所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息发送至服务器。
作为本发明的另一实施例，提供一种车载终端，其中，如图6所示，包括：视频信息采集装置、定位装置和工控主机，所述视频信息采集装置和所述定位装置均与所述工控主机通信连接，所述工控主机包括前文所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管装置，所述工控主机安装在自动驾驶汽车的前挡风玻璃上。
需要说明的是，所述工控主机具有高性能图像处理器，能够进行信息处理和计算。
在本发明实施例中，所述视频信息采集装置包括前向摄像头和后向摄像头，所述前向摄像头集成于嵌入式工控主机，用于自动驾驶汽车视频图像信息采集；后向摄像头设置在汽车内，用于采集汽车驾驶人的视频信息。
在本发明实施例中，所述定位装置具体可以为定位天线，设置在自动驾驶汽车内部或者外部，与工控主机中的多模定位模块连接，用于获取自动驾驶汽车当前位置。
在本发明实施例中，所述车载终端还包括电池模组，该电池模组可以集成嵌入在工控机内，用于为车载终端供电。
综上，本发明实施例提供的车载终端，采用了前文的自动驾驶汽车道路测试运行监管装置，通过采集自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息，并对采集到的这些信息进行处理后发送至后端监管平台，以使得后端监管平台能够进行信息存储、分析、统计和预警信息推送，这种车载终端实现了自动驾驶汽车道路测试过程中车辆信息的感知分析、存储记录、实时推送以及车辆违法违规行为的告警和推送，支撑自动驾驶汽车道路测试运行***工作。
关于本发明实施例提供的车载终端的具体工作过程可以参照前文的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法的描述，此处不再赘述。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其特征在于，包括：
获取自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息，其中所述自动驾驶汽车的视频信息包括汽车前方视频信息和汽车内驾驶人视频信息；
根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析自动驾驶汽车的行驶状态；
当根据所述自动驾驶汽车的行驶状态判定所述自动驾驶汽车存在违法违规行为时，发出告警信号，且将所述自动驾驶汽车的违法违规行为以及所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息发送至服务器；
其中，所述根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析自动驾驶汽车的行驶状态，包括：
根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析所述自动驾驶汽车的车道定位信息；
其中，根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析所述自动驾驶汽车的车道定位信息，包括：
获取所述自动驾驶汽车当前预设精度范围内的位置以及所述自动驾驶汽车当前的车***姿；
获取导航地图中自动驾驶汽车所行驶的当前道路的车道数量；
根据所述自动驾驶汽车的视频信息计算自动驾驶汽车两侧的车道线数量；
根据所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量、当前道路的车道数量以及当前的车***姿进行分析得到所述自动驾驶汽车的所属车道；
所述根据所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量、当前道路的车道数量以及当前的车***姿进行分析得到所述自动驾驶汽车的所属车道，包括：
根据所述自动驾驶汽车的视频信息以及当前道路的车道数量计算当前车道的车道线数量；
根据所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量、当前车道的车道线数量以及当前的车***姿进行分析，得到所述自动驾驶汽车的所属车道。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其特征在于，所述获取所述自动驾驶汽车当前的车***姿，包括：
根据所述自动驾驶汽车上的视频信息采集装置的标定参数计算所述自动驾驶汽车当前的车***姿。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其特征在于，所述根据所述自动驾驶汽车的视频信息计算自动驾驶汽车两侧的车道线数量，包括：
提取所述自动驾驶汽车的视频信息中的汽车前方视频图像帧；
对所述汽车前方视频图像帧进行图像处理，得到所述汽车前方视频图像帧中的车道线图像；
根据所述车道线图像分析得到以所述自动驾驶汽车为基准的左右两侧的车道数；
根据所述自动驾驶汽车左右两侧的车道数计算所述自动驾驶汽车两侧的车道线数量。
4.根据权利要求3所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其特征在于，所述对所述汽车前方视频图像帧进行图像处理，得到所述汽车前方视频图像帧中的车道线图像，包括：
对所述汽车前方视频图像帧进行预处理，得到预处理图像；
提取所述预处理图像中的感兴趣区域；
对所述感兴趣区域进行自适应canny边缘检测、概率霍夫曼变换以及车道线检测，得到所述汽车前方视频图像帧中的车道线图像。
5.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其特征在于，所述违法违规行为包括：随意变更车道、超速、跟车距离过近和驶入禁区或禁行车道。
6.一种自动驾驶汽车道路测试运行监管装置，用于实现权利要求1至5中任意一项所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车道路测试运行监管装置包括：
获取模块，用于获取自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息，其中所述自动驾驶汽车的视频信息包括汽车前方视频信息和汽车内驾驶人视频信息；
分析模块，用于根据所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息以及车辆定位信息分析自动驾驶汽车的行驶状态；
警告模块，用于当根据所述自动驾驶汽车的行驶状态判定所述自动驾驶汽车存在违法违规行为时，发出告警信号，且将所述自动驾驶汽车的违法违规行为以及所述自动驾驶汽车的视频信息、车辆状态信息和车辆定位信息发送至服务器。
7.一种车载终端，其特征在于，包括：视频信息采集装置、定位装置和工控主机，所述视频信息采集装置和所述定位装置均与所述工控主机通信连接，所述工控主机包括权利要求6所述的自动驾驶汽车道路测试运行监管装置，所述工控主机安装在自动驾驶汽车的前挡风玻璃上。
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