CN112793507A - 基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动*** - Google Patents

基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动*** Download PDF

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田瑞丰
夏宇
王晓龙
刘贵斌
刘峰
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Abstract

本发明公开了一种基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，基于车辆姿态传感器对车辆右转运动特性进行采集，计算车辆行驶的姿态区分右转的半径及相关盲区范围；同时基于智能光学+雷达对车头附近及车身右侧车的行人/车辆进行监测；实时测算行人/车辆距离车体的相对距离和方位角；核心控制单元通过测算目标与车身的方位与车辆行驶轨迹的交汇点，进而做出预警制动操作；本发明能够避免大型运载车辆在右转盲区较大时发生恶性安全事故，能够主动识别、主动防范危险产生，并在危险时刻警醒最终预警制动操作。

Description

基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***
技术领域
本发明属于车辆辅助驾驶的技术领域，具体涉及一种基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***。
背景技术
现有市场上360°环视等视觉盲区***，或者单纯将车身情况展示给司机，占用司机大量的精力用于观测屏幕内容，使司机的精力主要集中在左右侧来车等其他道路情况。或者针对出现在视频传感器行人进行无差别预警，无差别的预警声音大大的干扰了司机驾驶体验。
由以上可知，现有***的不足主要由于无法感知、区分盲区中的危险区。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，能够避免大型运载车辆在右转盲区较大时发生恶性安全事故，能够主动识别、主动防范危险产生，并在危险时刻警醒最终预警制动操作。
实现本发明的技术方案如下：
基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，包括毫米波和超声波雷达传感器、智能光学传感器、车身姿态测量单元、车内及车外声光电预警单元、智能制动机器人和核心控制单元；
毫米波和超声波雷达传感器，用于探测大型车辆车头前向盲区和车身侧向盲区出现的障碍物分别距离车头和车身的距离，并传输给核心控制单元；
智能光学传感器，经过大量数据AI训练，检测车头前向及车身侧向盲区障碍物信息，并传输给核心控制单元；
车身姿态测量单元，用于测量车辆车身的运行状态，并由此计算车身的转弯盲区范围，并传输给核心控制单元；
核心控制单元，一方面，接收毫米波和超声波雷达传感器和智能光学传感器的数据，通过多源数据模糊匹配算法，将毫米波和超声波雷达传感器和智能光学传感器的数据融合输出，角度信息是通过对雷达角度进行视频特征值匹配滤波获取，降低毫米波和超声波雷达传感器RCS不稳定带来的测量误差；以此完成车辆盲区内障碍物的识别及位置测量；另一方面，通过微机电惯性器件的测量值计算车辆前后轮内轮差，并进行车身轨迹预测计算，与车辆盲区范围进行匹配；确认障碍物是否位于轨迹与盲区的重叠区域，针对仅位于盲区的行人或车辆进行预警；对位于盲区和行驶轨迹重叠区域中的行人或车辆进行报警且制动；
智能制动机器人，在核心控制单元的控制下，通过作用刹车踏板产生最大制动力；
车内及车外声光电预警单元，在核心控制单元的控制下，车内声光电预警单元将行人或车辆的位置进行预警播报，同时车外声光电预警单元大声警示突然出现在盲区中的行人或车辆。
有益效果：
第一、本发明可以解决现有盲区防护***功能单一，需要司机时刻紧盯360°环视屏幕，或者针对出现在光学视场角内的目标进行无差别警示，极大地分散了司机的注意力，为司机带来极大的心理负担，甚至引起司机反感，破坏盲区主动安全***运行。
第二、本发明精准识别盲区与车身行驶轨迹，针对重叠区域重点监控，单纯盲区只是提醒司机与路人危险，只有闯入行驶轨迹的目标才会启动制动。
第三、本发明精准识别，融合雷达+光学数据对目标实现精准识别和精确测量，只对盲区中的行人和车辆进行预警，同时测量其距离车体的距离和方位。极大的降低了***的虚警率和安全性，提高了***在特殊应用场景的适用性。
附图说明
图1为本发明的基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***总体框图。
图2为本发明涉及到车辆的盲区模型示意图。
图3位本发明的车辆行驶轨迹计算示意图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
如图1所示，本实施例提供一种基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，基于车辆姿态传感器对车辆右转运动特性进行采集，计算车辆行驶的姿态区分右转的半径及相关盲区范围。同时基于智能光学+雷达对车头附近及车身右侧车的行人/车辆进行监测。实时测算行人/车辆距离车体的相对距离和方位角。核心控制单元通过测算目标与车身的方位与车辆行驶轨迹的交汇点，进而做出预警制动操作。同时充分调集司机和路面行人的注意力，共同为道路车辆行驶安全做出努力。
本发明***具体包括毫米波和超声波雷达传感器、智能光学传感器、核心控制单元、车内外声光电预警单元、车身姿态测量单元、智能制动机器人共6部分。
毫米波和超声波雷达传感器，用于探测车头前向及车身侧向盲区障碍物信息，包括障碍物的距离及相对速度，并将相关信息输出给核心控制单元。
智能光学传感器，经过大量数据AI训练，用于检测车头前向及车身侧向障碍物的属性以及相对位置信息等，并传输给核心控制单元；本实施例所使用的单目光学传感器，基于百万像素高清彩色摄像头和高性能SOC嵌入式平台，通过合理利用多核异构及加速器等资源，满足深度学习计算量的需求，实现基于深度学习的高性能视觉产品。采用图像识别，跟踪，危险行为评估等多项高新技术，实现车辆检测，行人及骑行者识别及测距。
车身姿态测量单元，通过实时测量车身速度、加速度、航向角速度，用于计算车辆的行驶轨迹诸如转弯半径等。根据公式r＝υ/ω，车辆速度υ，车辆航向角速度ω，则转弯半径r，进而完成车身轨迹的计算，并传输给核心控制单元。
核心控制单元基于毫米波和超声波雷达传感器及智能光学复合识别障碍物，可以有效融合弥补单一传感器带来的虚警及测距精度差等不足，有效识别障碍物及定位障碍物的相对位置。避免单一光学行人出现就预警，或者360°环视给司机带来的巨大的心理压力和声音干扰。更好的提升***在车辆行驶运营环境中出现的复杂的条件。毫米波和超声波雷达传感器无法区分前方目标的属性，诸如对渣土车无惧建筑工地的小土丘、大型石块等。这种情况可以通过智能光学传感器有效识别这类非障碍物目标并将此类目标进行剔除。智能光学传感器无法有效输出目标的相对距离，无法作为盲区制动刹车控制的单一来源。
核心控制单元依据车身轨迹以及障碍物的相对位置关系，以及盲区范围进行综合判断。一方面，接收雷达和视频数据，通过多源数据模糊匹配算法，将光学与毫米波雷达的结果融合输出，同时对雷达角度进行视频特征值匹配滤波，降低雷达RCS不稳定带来的测量误差。以此，完成车辆盲区附近行人的识别及位置测量；另一方面，通过微机电惯性器件的测量值计算车辆前后轮内轮差，并进行车身轨迹计算，与车辆盲区的范围进行匹配。确认目标是否位于轨迹与盲区的重叠区域，针对位于盲区的目标进行预警。对位于盲区和行驶轨迹中的目标进行报警且制动。
针对进入盲区范围的目标进行车内外预警，通过车内声光电预警单元提示司机盲区内存在危险的行人及车辆。同时车外声光电预警单元通过大声警示提示进入盲区的行人远离大型重载运输车辆。远离车辆的盲区范围，避免发生潜在的事故。
针对进入盲区且进入行驶轨迹的目标，***会在预警的基础上启动紧急制动，避免碰撞发生以及恶性碾压。
智能制动机器人，在核心控制单元的指令下，作用刹车踏板完成强制动输出。
车内/外声光电预警单元，在核心控制单元控制下，车内预警单元会进行预警播报，同时车外声光电预警单元会大声警示突然出现在盲区的中的行人或车辆。
本发明重点分析计算车辆行驶轨迹，只针对危险场景对行人及司机进行预警，而非任意场景下的无差别预警，避免为司机及周围行人带来不必要的干扰。同时避免了单纯360°环视给司机带来的繁重的监视压力。
如图2所示，本实施例中车辆的盲区由于受后视镜调节，不可预知对车辆盲区的计算，按照车身左右两侧3m，车头前方2m，车后方10m计算。超出这部分的区域不算作盲区，不应有预警动作。
如图3所示，依据车身传感器实时探测的障碍物距离计算其是否会进入行驶轨迹。在车体转弯行驶过程中，传感器探测距离参车身轨迹计算的过程如下式：
Figure BDA0002779766910000061
Figure BDA0002779766910000062
Ul1＝Ult-vl
其中，车身左前侧A点的轨迹半径为Rout，车身右后方的C点的轨迹半径为Rmin。Vl、Vw为前后轴距，左右轮距。Ul1为第一个传感器在转弯时避免碰撞的阈值。Uwl为第一个传感器距车身右侧的距离。
当左1探测到距离L≥Ul1，则目标不会被车辆碰撞。当左1探测到距离L＜Ul1，则目标会被车辆碰撞，发出制动信号。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，其特征在于，包括毫米波和超声波雷达传感器、智能光学传感器、车身姿态测量单元、车内及车外声光电预警单元、智能制动机器人和核心控制单元。
2.如权利要求1所述的基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，其特征在于，毫米波和超声波雷达传感器，用于探测大型车辆车头前向盲区和车身侧向盲区出现的障碍物分别距离车头和车身的距离，并传输给核心控制单元。
3.如权利要求1所述的基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，其特征在于，智能光学传感器，经过大量数据AI训练，检测车头前向及车身侧向盲区障碍物信息，并传输给核心控制单元。
4.如权利要求1所述的基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，其特征在于，车身姿态测量单元，用于测量车辆车身的运行状态，并由此计算车身的转弯盲区范围，并传输给核心控制单元。
5.如权利要求1所述的基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，其特征在于，核心控制单元，一方面，接收毫米波和超声波雷达传感器和智能光学传感器的数据，通过多源数据模糊匹配算法，将毫米波和超声波雷达传感器和智能光学传感器的数据融合输出，角度信息是通过对雷达角度进行视频特征值匹配滤波获取，降低毫米波和超声波雷达传感器RCS不稳定带来的测量误差；以此完成车辆盲区内障碍物的识别及位置测量；另一方面，通过微机电惯性器件的测量值计算车辆前后轮内轮差，并进行车身轨迹预测计算，与车辆盲区范围进行匹配；确认障碍物是否位于轨迹与盲区的重叠区域，针对仅位于盲区的行人或车辆进行预警；对位于盲区和行驶轨迹重叠区域中的行人或车辆进行报警且制动。
6.如权利要求1所述的基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，其特征在于，智能制动机器人，在核心控制单元的控制下，通过作用刹车踏板产生最大制动力。
7.如权利要求1所述的基于惯性器件感知车辆右转运动特性的盲区预警制动***，其特征在于，车内及车外声光电预警单元，在核心控制单元的控制下，车内声光电预警单元将行人或车辆的位置进行预警播报，同时车外声光电预警单元大声警示突然出现在盲区中的行人或车辆。
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