CN113147752A - 一种无人驾驶方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明属于汽车无人驾驶领域，具体涉及一种无人驾驶方法及***，包括以下步骤：获取包含当前车辆周围环境信息的图像；利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物；当障碍物的类型为静态障碍物时，确定行驶策略为转向避让；当障碍物的类型为动态障碍物时，确定行驶策略为匀速行驶或转向超车或减速刹车或跟车行驶；执行行驶策略。本发明采用的技术方案，具有如下有益效果：获取包含当前车辆周围环境信息的图像，利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物。通过对障碍物类型的判断来执行相应的行驶策略，从而提高无人驾驶的安全性。

Description

一种无人驾驶方法及***
技术领域
本发明属于汽车无人驾驶领域，具体涉及一种无人驾驶方法及***。
背景技术
随着科技的发展，尤其是智能计算和自动化技术的飞速发展，无人驾驶技术已成为当前研究的热点之一。无人驾驶的出现正好顺应了汽车发展的潮流，解放了驾驶者的双手，减少了因为驾驶者的疲劳驾驶或其他因素而导致的交通事故。将无人驾驶技术应用于特殊场景中，还能够减少特殊场景中可能存在的危险而导致的人员伤害。
现有技术中，无人驾驶技术的实现方式是：由车辆上装载的信息采集设备收集车辆内外的信息，然后对收集得到的信息进行处理分析，确定对应的控制信息；然后根据控制信息对车辆进行控制，实现无人驾驶。无人驾驶过程中，不会对障碍物的类型进行区分，从而导致最终得到的控制信息有偏差，使得车辆存在一定的安全隐患。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明实施例提出一种无人驾驶方法及***，提高无人驾驶的安全性。
第一方面，本发明实施例提出一种无人驾驶方法，包括以下步骤：
获取包含当前车辆周围环境信息的图像；
利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物；
当障碍物的类型为静态障碍物时，确定行驶策略为转向避让；
当障碍物的类型为动态障碍物时，确定行驶策略为匀速行驶或转向超车或减速刹车或跟车行驶；
执行行驶策略。
优选的，在图像中识别出障碍物后，获取当前时间的地图信息，根据地图信息判断地图上是否存在该障碍物，若存在，则确定该障碍物为静态障碍物。
优选的，若地图上不存在该障碍物，则获取相邻若干帧图像，计算该障碍物与车辆的相对速度，当相对速度为车辆的速度时，确定该障碍物为静态障碍物，当相对速度不为车辆的速度时，确定该障碍物为动态障碍物。
优选的，当动态障碍物与车辆的相对速度大于速度上限且动态障碍物与车辆之间的距离在减小时，确定行驶策略为减速刹车。
优选的，当动态障碍物与车辆的相对速度大于速度上限且动态障碍物与车辆之间的距离在增大时，确定行驶策略为匀速行驶。
优选的，当动态障碍物与车辆的相对速度小于速度下限时，确定行驶策略为转向超车。
优选的，在该动态障碍物与车辆的相对速度位于速度上限与速度下限之间时，确定行驶策略为跟车行驶。
优选的，当未识别出障碍物时，确定行驶策略为保持车辆在车道内匀速行驶。
优选的，当检测到方向盘的扭转量超过预先设定的阈值，则退出无人驾驶模式；或当检测到制动踏板或加速踏板的压力值超过预先设定的阈值，则退出无人驾驶模式。
第二方面，本发明实施例提出一种无人驾驶***，包括车辆及与车辆通讯的车联网模块，所述车辆包括车辆控制单元、驱动单元、制动单元、转向单元和无人驾驶单元，其中无人驾驶单元包括无人驾驶控制器和环境感知单元；
所述环境感知单元用于获取包含当前车辆周围环境信息的图像；
所述无人驾驶控制器用于利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物；当障碍物的类型为静态障碍物时，确定行驶策略为转向避让；当障碍物的类型为动态障碍物时，确定行驶策略为匀速行驶或转向超车或减速刹车或跟车行驶；
所述车辆控制单元用于控制驱动单元、制动单元及转向单元执行行驶策略。
本发明采用的技术方案，具有如下有益效果：
1.获取包含当前车辆周围环境信息的图像，利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物。通过对障碍物类型的判断来执行相应的行驶策略，从而提高无人驾驶的安全性。
2.当检测到方向盘的扭转量超过预先设定的阈值，则退出无人驾驶模式；或当检测到制动踏板或加速踏板的压力值超过预先设定的阈值，则退出无人驾驶模式，可以实现当遇到危险情况或者紧急情况时，退出无人驾驶，通过人工驾驶以降低危险系数。
本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
图1为本发明实施例一一种无人驾驶方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二一种无人驾驶***的结构示意图。
具体实施方式
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实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
实施例一
本实施例的基本思想是获取包含当前车辆周围环境信息的图像，利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物。通过对障碍物类型的判断来执行相应的行驶策略，从而提高无人驾驶的安全性。
图1为本发明实施例一提供的一种无人驾驶方法的流程图。参考图1所示，一种无人驾驶方法，包括以下步骤：
S1：获取包含当前车辆周围环境信息的图像。
在车辆的周围各个方向设置多个角度的图像获取装置，图像获取装置可以是摄像头。摄像头实时获取车辆行驶过程中周围的图像，图像中包含当前车辆周围环境信息。
S2：利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物。
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别是人工智能的一个重要领域，主要的图像识别方法有基于神经网络的图像识别方法、基于小波矩的图像识别方法等。
在本实施例中，可以采用基于神经网络的图像识别方法进行障碍物识别。在障碍物识别之前，需要通过大量的图像样本基于神经网络训练得到图像识别模型，通过图像识别模型识别图像中的障碍物。
静态障碍物指静止不动的障碍物，动态障碍物指运动的障碍物。在图像中识别出障碍物后，可以比照当前时间的高精地图，假若高精地图上也存在该障碍物，则确定该障碍物为静态障碍物。假若高精地图上不存在该障碍物，则基于摄像头拍摄的相邻若干帧图像，分析该障碍物与车辆的相对速度。可以事先通过图像标定，获知障碍物处于图像上不同位置时与车辆之间的距离。基于障碍物与车辆之间的距离和图像的间隔拍摄时间，能够计算障碍物与车辆的相对速度。当相对速度为车辆的速度时，确定该障碍物为静态障碍物，当相对速度不为车辆的速度时，确定该障碍物为动态障碍物。
S3：当障碍物的类型为静态障碍物时，确定行驶策略为转向避让。
S4：当障碍物的类型为动态障碍物时，确定行驶策略为匀速行驶或转向超车或减速刹车或跟车行驶。
当障碍物的类型为静态障碍物时，确定行驶策略为转向避让；当障碍物的类型为动态障碍物时，确定行驶策略为匀速行驶或转向超车或减速刹车或跟车行驶。具体地，在该动态障碍物与车辆的相对速度大于速度上限且动态障碍物与车辆之间的距离在减小时，确定行驶策略为减速刹车；在该动态障碍物与车辆的相对速度大于速度上限且动态障碍物与车辆之间的距离在增大时，确定行驶策略为保持车辆在车道内匀速行驶；在该动态障碍物与车辆的相对速度小于速度下限时，确定行驶策略为转向超车；在该动态障碍物与车辆的相对速度位于速度上限与速度下限之间时，确定行驶策略为跟车，即以动态障碍物的速度行驶。在未识别出障碍物时，确定行驶策略为保持车辆在车道内匀速行驶。
本发明根据障碍物的类型以及动态障碍物与车辆的相对速度来确定不同的形式策略，避免了与障碍物的碰撞，同时又能以安全快速的策略行驶。
S5：执行行驶策略。
作为本实施例的优选，当检测到方向盘的扭转量超过预先设定的阈值，则退出无人驾驶模式；或当检测到制动踏板或加速踏板的压力值超过预先设定的阈值，则退出无人驾驶模式。
通过上述逻辑设定，可以实现当遇到危险情况或者紧急情况时，退出无人驾驶，通过人工驾驶以降低危险系数。
实施例二
本发明实施例二提出一种无人驾驶***，如图2所示，包括车辆及与车辆通讯的车联网模块，车辆包括车辆控制单元、驱动单元、制动单元、转向单元和无人驾驶单元，其中无人驾驶单元包括无人驾驶控制器和环境感知单元；环境感知单元用于获取包含当前车辆周围环境信息的图像；无人驾驶控制器用于利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物；当障碍物的类型为静态障碍物时，确定行驶策略为转向避让；当障碍物的类型为动态障碍物时，确定行驶策略为匀速行驶或转向超车或减速刹车或跟车行驶；车辆控制单元用于控制驱动单元、制动单元及转向单元执行行驶策略。
环境感知单元通过将前视多功能摄像头、前向77GHz毫米波雷达、角雷达、激光雷达、GPS等多种传感器获取的信息进行高效地融合。获取本车及前方位置、距离、障碍物、道路环境等信息，从而构建出无人车的可行驶区域，无人驾驶控制器根据可行驶区域及行驶任务，决策出车辆的驾驶行为，通过车辆控制单元执行行驶策略，从而实现车辆的无人驾驶。在本实施例中，通过对障碍物类型的判断来执行相应的行驶策略，从而提高无人驾驶的安全性。
车辆和车联网模块通过4G、5G等网络进行通信，实现数据的保存、处理及分析。
需要说明的是，无人驾驶控制器障碍物识别、判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物的方法及确定形式策略的方法在上述方法实施例中已经全部描述，因此不再赘述。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (10)

1.一种无人驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取包含当前车辆周围环境信息的图像；
利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物；
当障碍物的类型为静态障碍物时，确定行驶策略为转向避让；
当障碍物的类型为动态障碍物时，确定行驶策略为匀速行驶或转向超车或减速刹车或跟车行驶；
执行行驶策略。
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶方法，其特征在于，在图像中识别出障碍物后，获取当前时间的地图信息，根据地图信息判断地图上是否存在该障碍物，若存在，则确定该障碍物为静态障碍物。
3.根据权利要求2所述的一种无人驾驶方法，其特征在于，若地图上不存在该障碍物，则获取相邻若干帧图像，计算该障碍物与车辆的相对速度，当相对速度为车辆的速度时，确定该障碍物为静态障碍物，当相对速度不为车辆的速度时，确定该障碍物为动态障碍物。
4.根据权利要求1所述的一种无人驾驶方法，其特征在于，当动态障碍物与车辆的相对速度大于速度上限且动态障碍物与车辆之间的距离在减小时，确定行驶策略为减速刹车。
5.根据权利要求1所述的一种无人驾驶方法，其特征在于，当动态障碍物与车辆的相对速度大于速度上限且动态障碍物与车辆之间的距离在增大时，确定行驶策略为匀速行驶。
6.根据权利要求1所述的一种无人驾驶方法，其特征在于，当动态障碍物与车辆的相对速度小于速度下限时，确定行驶策略为转向超车。
7.根据权利要求1所述的一种无人驾驶方法，其特征在于，在该动态障碍物与车辆的相对速度位于速度上限与速度下限之间时，确定行驶策略为跟车行驶。
8.根据权利要求1所述的一种无人驾驶方法，其特征在于，当未识别出障碍物时，确定行驶策略为保持车辆在车道内匀速行驶。
9.根据权利要求1～8任一项所述的一种无人驾驶方法，其特征在于，当检测到方向盘的扭转量超过预先设定的阈值，则退出无人驾驶模式；或当检测到制动踏板或加速踏板的压力值超过预先设定的阈值，则退出无人驾驶模式。
10.一种无人驾驶***，其特征在于，包括车辆及与车辆通讯的车联网模块，所述车辆包括车辆控制单元、驱动单元、制动单元、转向单元和无人驾驶单元，其中无人驾驶单元包括无人驾驶控制器和环境感知单元；
所述环境感知单元用于获取包含当前车辆周围环境信息的图像；
所述无人驾驶控制器用于利用获取的图像基于图像识别方法进行障碍物识别，判断障碍物的类型为静态障碍物或动态障碍物；当障碍物的类型为静态障碍物时，确定行驶策略为转向避让；当障碍物的类型为动态障碍物时，确定行驶策略为匀速行驶或转向超车或减速刹车或跟车行驶；
所述车辆控制单元用于控制驱动单元、制动单元及转向单元执行行驶策略。
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