CN214151498U - 一种车辆控制***及车辆 - Google Patents
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Abstract
本实用新型提供一种车辆控制***及车辆，所述***包括：中央调度模块，和与中央调度模块分别连接的感知模块、定位模块、智能决策模块和规划控制模块；其中，感知模块，用于感知车辆在预设区域内的行驶环境，生成路况信息；定位模块，用于在预设地图内生成定位信息，根据定位信息确定车辆位置，其中，预设地图为封闭区域的地图；智能决策模块，用于基于路况信息与定位信息进行路径规划生成导航信息，结合路况信息、定位信息和导航信息生成决策信息，根据决策信息对车辆的行进路线做动态调整；中央调度模块，用于将路况信息与导航信息进行融合，同时根据决策信息生成行驶指令；规划控制模块，用于根据行驶指令控制车辆自动行驶，以使车辆行驶安全问题不再依赖驾驶人员的个人能力，提高车辆行驶安全性。
Description
技术领域
本实用新型属于自动驾驶领域，尤其涉及一种车辆控制***及车辆。
背景技术
随着计算机处理性能的提升、传感器的大力发展、卫星导航精度的提高、以及高清电子地图的建立，越来越多的企业和研究机构将精力投入到自动驾驶研究领域。但目前研究方向还主要关注于高速道路、城市道路、物流等方向，对封闭景区观光车的关注还尚且不够。
目前景区使用的观光车通常需要专业司机驾驶，行驶在固定的路线上，按时发车到站下车，游客的自主性较差，观光体验度也不高，并且观光车行驶过程中的安全性受驾驶员水平的影响较大。
综上，现有技术中的景区车辆未与自动驾驶技术相结合，车辆行驶的安全性有待提高。
发明内容
本实用新型提供一种车辆控制***及车辆，用以使车辆行驶安全问题不再依赖驾驶人员的个人能力，提高车辆行驶安全性。
第一方面，本实用新型实施例提供一种车辆控制***，包括：中央调度模块，和与中央调度模块分别连接的感知模块、定位模块、智能决策模块和规划控制模块；其中，
感知模块，用于感知车辆在预设区域内的行驶环境，生成路况信息；
定位模块，用于在预设地图内生成定位信息，根据定位信息确定车辆位置，其中，预设地图为封闭区域的地图；
智能决策模块，用于基于路况信息与定位信息进行路径规划生成导航信息，结合路况信息、定位信息和导航信息生成决策信息，根据决策信息对车辆的行进路线做动态调整；
中央调度模块，用于将路况信息与导航信息进行融合，同时根据决策信息生成行驶指令；
规划控制模块，用于根据行驶指令控制车辆自动行驶。
在一些实施例中，***还包括与中央调度模块连接的远程监测模块，远程监测模块具体用于：
获取第一摄像机采集的车辆内部的视频数据，第一摄像机分别安装于车头和车尾；
通过中央调度模块，获取路况信息和导航信息；
在检测到视频数据和/或路况信息和/或导航信息，满足第一预设条件的情况下，生成警报信息并发出警报，并向远程控制中心发送警报信息，以用于远程控制中心根据警报信息对远程监测模块所获取的视频数据、路况信息和导航信息进行警报分析。
在一些实施例中，***还包括与中央调度模块连接的人机交互模块，人机交互模块，用于接收指示车辆停靠位置的停车指令；
智能决策模块，还用于通过中央调度模块获取停车指令，并基于停车指令生成决策信息。
在一些实施例中，感知模块，还用于获取压力传感器生成的挤压信号，压力传感器安装环绕在车辆四周；
中央调度模块，还用于通过感知模块获取挤压信号，在挤压信号大于第一预设阈值的情况下，生成紧急指令；
智能决策模块，还用于通过中央调度模块获取紧急指令，并基于紧急指令生成决策信息。
在一些实施例中，***还用于：
中央调度模块，还用于接收远程控制中心发送的紧急指令，紧急指令是远程控制中心在警报分析过程中，检测到视频数据、路况信息和导航信息中的至少一项满足第二预设条件的情况下生成的；
智能决策模块，还用于从中央调度模块获取紧急指令，并基于紧急指令生成决策信息。
在一些实施例中，定位模块，用于在预设地图内生成定位信息，根据定位信息确定车辆位置，包括：
定位模块获取全球定位***GPS天线和/或惯性导航在预设地图内生成的定位信息，根据定位信息确定车辆位置，GPS天线分别安装于车头和车尾，惯性导航安装于车辆后备箱底部。
在一些实施例中，感知模块，用于感知车辆在预设区域内的行驶环境，生成路况信息，包括：
感知模块识别车辆预设区域内的障碍物，确定障碍物信息；
基于深度学习神经网络模型提取车道线特征，对车道线特征进行融合，结合卡尔曼滤波跟踪车道线位置，获取车道线信息；
对障碍物信息及车道线信息进行数据同步，生成路况信息。
在一些实施例中，感知模块包括激光雷达、毫米波雷达和第二摄像机；
感知模块识别车辆预设区域内的障碍物，确定障碍物信息，包括：
比较激光雷达的发射光束与发射光束对应的目标回束，根据比较结果，获取障碍物的三维点云信息；
通过比较毫米波雷达的发射电波与发射电波对应的目标回波之间的时间差，获取障碍物以车辆为参照的相对距离、相对速度及角度；
获取第二摄像机采集的图像数据，与激光雷达所获取的信息融合后，识别车辆预设区域内的障碍物；
根据障碍物的三维点云信息、相对距离、相对速度及角度，确定障碍物信息。
在一些实施例中，激光雷达安装于车顶；
毫米波雷达分别安装于车头、车尾、车辆左侧及车辆右侧；
第二摄像机分别安装于车辆左侧、车辆右侧及车尾。
在一些实施例中，对障碍物信息及车道线信息进行数据同步，包括：
以激光雷达的采样频率为基准，更新障碍物信息和车道线信息的采样结果，对障碍物信息和车道线信息进行时序同步；
对时序同步后的障碍物信息和车道线信息进行坐标转换，得到空间同步后的障碍物信息和车道线信息。
在一些实施例中，规划控制模块包括比例积分微分控制器；
规划控制模块，用于根据行驶指令控制车辆自动行驶，包括：
规划控制模块接收由中央调度模块发送的行驶指令，通过比例积分微分控制器将行驶指令转换为包含时间信息的轨迹曲线，生成预设轨迹信息；
实时获取车辆行驶的实际轨迹信息；
当实际轨迹信息与预设轨迹信息之间的偏差不小于第二预设阈值时，控制调整车辆的行驶方向和行驶速度；
根据调整后的行驶方向和行驶速度，控制车辆自动行驶。
第二方面，本实用新型实施例提供了一种车辆，包括本实用新型实施例第一方面所提供的车辆控制***。
本实用新型实施例提供的车辆控制***及车辆，包括中央调度模块，和与中调调度模块分别连接的定位模块、感知模块、远程监测模块、人工交互模块、智能决策模块和规划控制模块，用以监测车辆的运行状态、感知车辆周围环境，采用依靠卫星定位和车辆传感器的自主驾驶模式，依靠人工智能、视觉计算控制算法、数据同步等，做出智能的决策，实现车辆平稳流畅的自动驾驶，车辆行驶过程中安全性不再依靠驾驶员个人水平。
附图说明
为了更清楚地说明本实用新型实施例的技术方案，下面将对本实用新型实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本实用新型实施例提供的一种车辆控制***的结构示意图；
图2是本实用新型实施例提供的一种感知模块的结构示意图；
图3是本实用新型实施例提供的一种感知模块数据融合的示意流程图；
图4是本实用新型实施例提供的一种定位模块的结构示意图；
图5是本实用新型实施例提供的一种中央调度模块数据融合的示意流程图。
具体实施方式
下面将详细描述本实用新型的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本实用新型进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本实用新型，而不是限定本实用新型。对于本领域技术人员来说，本实用新型可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本实用新型的示例来提供对本实用新型更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
随着人们生活水平和消费意识的不断提高，旅游景区的规模扩大和旅游基础设施的完善，旅游观光车成为游客观光的代步工具，可以给景区带来更大的游客接待能力，为游客带来更好的观光体验。目前景区使用的观光车通常需要专业司机驾驶，行驶在固定的路线上，按时发车到站下车，游客的自主性较差，观光体验度不高，并且观光车行驶过程中的安全性受驾驶员水平的影响较大。
鉴于现有技术中的景区车辆未与自动驾驶技术相结合，车辆行驶的安全性有待提高。本实用新型实施例提供一种车辆控制***及车辆，用以使车辆行驶安全问题不再依赖驾驶人员的个人能力，提高车辆行驶安全性。下面对本实用新型提供的车辆控制***作详细说明。
本实用新型提供一种车辆控制***，包括：中央调度模块，和与中央调度模块分别连接的感知模块、定位模块、智能决策模块和规划控制模块；其中，
感知模块，用于感知车辆在预设区域内的行驶环境，生成路况信息；
定位模块，用于在预设地图内生成定位信息，根据定位信息确定车辆位置，其中，预设地图为封闭区域的地图；
智能决策模块，用于基于路况信息与定位信息进行路径规划生成导航信息，结合路况信息、定位信息和导航信息生成生成决策信息，根据决策信息对车辆的行进路线做动态调整；
中央调度模块，用于将路况信息与导航信息进行融合，同时根据决策信息生成行驶指令；
规划控制模块，用于根据行驶指令控制车辆自动行驶。
本实用新型提供的车辆控制***，包括中央调度模块，和与中央调度模块分别连接的感知模块、定位模块、智能决策模块、规划控制模块。首先感知模块与定位模块分别获取与车辆有关的路况信息、定位信息，对车辆状态进行实时监控，然后经中央调度模块发送给智能决策模块生成导航信息，进一步结合路况信息、定位信息和导航信息生成决策信息，以对车辆行进路线做动态调整，最后基于决策信息生成行驶指令，根据行驶指令控制车辆自动行驶。与现有技术相比，车辆行驶安全问题不再依赖驾驶人员的个人能力，提高车辆行驶安全性。
在一些实施例中，***还包括与中央调度模块连接的远程监测模块，远程监测模块具体用于：
获取第一摄像机采集的车辆内部的视频数据，第一摄像机分别安装于车头和车尾；
通过中央调度模块，获取路况信息和导航信息；
在检测到视频数据和/或路况信息和/或导航信息，满足第一预设条件的情况下，生成警报信息并发出警报，并向远程控制中心发送警报信息，以用于远程控制中心根据警报信息对远程监测模块所获取的视频数据、路况信息和导航信息进行警报分析。
具体地，远程监测模块获取车辆内部视频数据、路况信息和导航信息，进一步获取车辆位置、速度、乘客满载率、障碍物信息等，在检测到上述信息满足第一预设条件时发出警报，其中第一预设条件可以是车辆速度超过预设速度阈值，可以是乘客满载率大于预设满载率阈值，也可以是障碍物与车辆之间的距离小于预设距离阈值，本实用新型对此不做限定。
进一步地，通过远程监测模块对车辆自动行驶状态进行监控，以防车辆失控，提高车辆自动行驶的安全性。
在一些实施例中，***还包括与中央调度模块连接的人机交互模块，人机交互模块，用于接收指示车辆停靠位置的停车指令；
智能决策模块，还用于通过中央调度模块获取停车指令，并基于停车指令生成决策信息。
在一些实施例中，人机交互模块中包括展示平台、操作平台和智能语音平台，其中，展示平台用于展示导航信息和路况信息，操作平台，用于接收指示车辆停靠位置的停车指令，智能语音互动平台，用于根据乘客的语音指令，执行语音指令对应的互动操作。
具体地，乘客可以通过人机交互模块自行设置或更改车辆停靠目的地，在景区实施时，实现个性化定制观光路线，为乘客带来更好的观光体验。
在一些实施例中，感知模块，还用于获取压力传感器生成的挤压信号，压力传感器安装环绕在车辆四周；
中央调度模块，还用于通过感知模块获取挤压信号，在挤压信号大于第一预设阈值的情况下，生成紧急指令；
智能决策模块，还用于通过中央调度模块获取紧急指令，并基于紧急指令生成决策信息。
需要说明的是，感知模块通过压力传感器获取挤压信号，其中压力传感器环绕安装在车辆四周，在车辆与其他物体发生碰撞时产生挤压信号。
在一些实施例中，***还用于：
中央调度模块，还用于接收远程控制中心发送的紧急指令，紧急指令是远程控制中心在警报分析过程中，检测到视频数据、路况信息和导航信息中的至少一项满足第二预设条件的情况下生成的；
智能决策模块，还用于从中央调度模块获取紧急指令，并基于紧急指令生成决策信息。
在一些实施例中，定位模块，用于在预设地图内生成定位信息，根据定位信息确定车辆位置，包括：
定位模块获取全球定位***GPS(Global Positioning System，GPS)天线和/或惯性测量装置IMU(Inertial Measurement Unit，IMU)惯性导航在预设地图内生成的定位信息，根据定位信息确定车辆位置，GPS天线分别安装于车头和车尾，IMU惯性导航安装于车辆后备箱底部。
具体地，定位模块还可根据定位信息确定车辆当前位置的车道线信息，以及车辆是否在行驶中。
需要说明的是，预设地图可以是对整个景区的可行驶道路预先采集数据构建的高精度地图，其可以通过GPS天线、IMU惯性导航，以及感知模块中的激光雷达和摄像机，采用同步定位与建图SLAM(Simultaneous Localization And Mapping，SLAM)的方法共同创建。同时，高精度地图可弥补GPS信号缺失或环境因素所带来的影响。
具体实施时，GPS天线与IMU惯性导航均可生成定位信息，其中，惯导导航定位是一种完全自主式的导航技术，与普通的定位技术不同的是，它不依赖于导航卫星、无线基站、电子标签等任何辅助设备和先验数据库，因此可以弥补车辆在隧道或浓雾等接收不到卫星信号的场景中行驶时，GPS天线无法进行定位的不足，但同时惯导导航定位技术也有明显缺陷，例如在较短距离的位移中，角度和位置漂移并不明显。因此本实施例中融合GPS天线与IMU惯性导航生成的定位信息，采用两种定位技术相结合的方式，以达到更高的定位精度。
在一些实施例中，感知模块，用于感知车辆在预设区域内的行驶环境，生成路况信息，包括：
识别车辆预设区域内的障碍物，确定障碍物信息；
基于深度学习神经网络模型提取车道线特征，对车道线特征进行融合，结合卡尔曼滤波跟踪车道线位置，获取车道线信息；
对障碍物信息及车道线信息进行数据同步，生成路况信息。
在一些实施例中，感知模块包括激光雷达、毫米波雷达和第二摄像机；
感知模块识别车辆预设区域内的障碍物，确定障碍物信息，包括：
比较激光雷达的发射光束与发射光束对应的目标回束，根据比较结果，获取障碍物的三维点云信息；
通过比较毫米波雷达的发射电波与发射电波对应的目标回波之间的时间差，获取障碍物以车辆为参照的相对距离、相对速度及角度；
获取第二摄像机采集的图像数据，与激光雷达所获取的信息融合后，识别车辆预设区域内的障碍物；
根据障碍物的三维点云信息、相对距离、相对速度及角度，确定障碍物信息。
在一些实施例中，感知模块包括激光雷达、毫米波雷达和第二摄像机，其中，激光雷达安装于车顶；毫米波雷达分别安装于车头、车尾、车辆左侧及车辆右侧；第二摄像机分别安装于车辆左侧、车辆右侧及车尾。
在一些实施例中，感知模块中可以包含一个激光雷达、六个摄像头及四个毫米波雷达，其中，激光雷达安装于车顶；六个摄像头，其中三个安装于车辆前方，其余三个分别安装于车辆左右及后方；四个毫米波雷达，分别位于车辆的前后左右侧四个位置。
需要说明的是，激光雷达与毫米波雷达均可获取到障碍物与车之间的距离信息。毫米波雷达，是指工作频段在毫米波频段的雷达，测距原理跟一般雷达一样，即把无线电波(雷达波)发出去，然后接收回波，根据收发信号之间的时间差确定目标物体的位置信息，与激光雷达相比穿透雾、烟、灰尘的能力强。但是探测距离受到频段损耗的制约，毫米波雷达只能感知距离很近的物体，同时无法感知行人，并且对周边所有障碍物无法进行精准建模。而激光雷达是通过发射激光束，来探测目标的位置、速度等特征量。优势在于其探测范围更广，探测精度更高，可对周围的环境建立三维点云图，点云图中可包括附近的车辆、行人、树木、建筑物等，可以达到实时的环境感知的目的，但是成本比较高，计算量也较大，且容易受到环境的干扰。因此具体实施时，通过激光雷达与毫米波雷达结合的方式，融合激光雷达和毫米波雷达的数据，更加精准的检测障碍物信息。
在一些实施例中，对障碍物信息及车道线信息进行数据同步，包括：
以激光雷达的采样频率为基准，同时更新障碍物信息及车道线信息的采样结果，对障碍物信息及车道线信息进行时序同步；
对时序同步后的障碍物信息和车道线信息进行坐标转换，得到空间同步后的障碍物信息和车道线信息。
在一些实施例中，智能决策模块所汇集的车辆信息是由中央调度模块发送的，至少包括以下至少一种：经融合处理后的路况信息与定位信息、停车指令、紧急指令。
进一步地，智能决策模块基于融合处理后的路况信息与定位信息，在预设地图上进行路径规划，生成导航信息；结合路况信息、定位信息和导航信息生成决策信息，并根据决策信息生成行驶指令。
在一些实施例中，规划控制模块包括比例积分微分控制器；
规划控制模块，用于根据行驶指令控制车辆自动行驶，包括：
规划控制模块，接收由中央调度模块发送的行驶指令，通过比例积分微分PID(Proportion Integration Differentiation，PID)控制器将行驶指令转换为包含时间信息的轨迹曲线，生成预设轨迹信息；
实时获取车辆行驶的实际轨迹信息；
当实际轨迹信息与预设轨迹信息之间的偏差不小于第二预设阈值时，控制调整车辆的行驶方向和行驶速度；
根据调整后的行驶方向和行驶速度，控制车辆自动行驶。
需要说明的是，规划控制模块根据行驶指令控制车辆自动行驶，其中行驶指令是中央调度模块通过控制器局域网络CAN(Controller Area Network,CAN)来发送的。
下面结合附图，对本实用新型实施例提供的车辆控制***做具体说明。
如图1所示，本实用新型实施例提供一种车辆控制***，包括：中央调度模块110、感知模块120、定位模块130、远程监测模块140、人机交互模块150、智能决策模块160及规划控制模块170。
其中，中央调度模块110接收感知模块120、定位模块130、远程监测模块140、人机交互模块150所生成的所有车辆相关信息，并发送至智能决策模块160，由智能决策模块160基于马尔可夫决策模型生成决策信息并返回至中央调度模块110，中央调度模块110基于决策信息生成行驶指令并发送至规划控制模块170，由规划控制模块170控制车辆自动行驶。
下面结合具体实施例对车辆控制***中的多个模块进行详细说明。
在一些实施例中，如图2所示，感知模块中有多个传感器，包括压力传感器、一个128线激光雷达、四个毫米波雷达以及六个高分辨率摄像机。
其中，压力传感器安装环绕在车辆的四周，当车辆发生碰撞时，压力传感器受到挤压，产生挤压信号，并发送至中央调度模块。
128线激光雷达，安装于车顶，用于通过发送激光束，然后将其发射光束与对应的接收光束相比较，获取障碍物有关的距离信息和三维点云信息。
四个毫米波雷达，分别位于车辆的前后左右侧四个位置，通过发射无线电波，接收其回波，根据收发波之间的时间差获取障碍物的相对距离、相对速度以及角度信息。
六个高分辨率摄像机，其中三个前视摄像机，与其他传感器融合计算后来识别前方物体(行人、车辆、动物、车道线)等信息，左右两边各两个摄像机，与其他传感器融合计算后来识别左右两侧的物体和障碍物。安装于车辆后方的摄像机还可以用于配合毫米波雷达实现倒车功能。
进一步地，如图3所示，在障碍物识别的过程中采用多传感器融合算法，融合高分辨率摄像机采集的图像信息与激光雷达生成的三维点云信息，检测出可能存在的车道线、障碍物等信息。
在多传感器融合的过程中涉及数据同步、深度学习特征提取、特征融合、卡尔曼滤波跟踪等步骤。其中，数据同步用于融合障碍物信息，包括时间同步和空间同步，时间同步是以激光雷达的采样频率为基准，选取毫米波雷达、摄像机上的一帧图像，共同完成采样，实现时间同步；空间同步就是将所有传感器的坐标系转换到同一坐标系。深度学习特征提取、特征融合、卡尔曼滤波用于融合车道线信息。
在一些实施例中，如图4所示，定位模块包括GPS天线、IMU惯性导航和高精度地图(HD Map)三个部分。
其中GPS天线安装在车辆的前后两个位置，借助RTK的差分定位方法增强GPS的定位精度，实现厘米级别的定位。IMU惯性导航安装在车辆后方，后备箱底部的位置。高精度地图需要提前对整个封闭景区的可行驶道路预先采集数据，并采用SLAM(SimultaneousLocalization And Mapping，同步定位与建图)的方式构建一个高精度地图。
需要说明的是，在对整个封闭景区的可行驶道路预先采集数据构建高精度地图时，可以通过GPS天线、IMU惯性导航，以及感知模块中的激光雷达和摄像机共同创建。同时，高精度地图可弥补GPS信号缺失或环境因素所带来的影响。
在一些实施例中，远程监测模块中包括分别安装于车辆前后位置的两个摄像机，用于采集车辆内部的视频数据，以监控乘客的不文明行为，一旦乘客有不文明行为发生，远程监测模块会直接向车内乘客发出警告。同时实时监测每一辆车的运行信息，包括车辆目的地、车辆路径规划、车辆位置、行驶速度、乘客满载率等。
进一步地，景区中设有远程监控中心，当车辆运行过程中远程监控中心监测到运行信息发生异常，会马上发出警报，提醒乘客，由远程监控中心发送紧急指令至中央调度模块。
在一些实施例中，人机交互模块包括人机交互平台与智能语音平台，其中，人机交互平台可以让乘客在界面上操作，设置车辆停靠的终点，形成停车指令，并发送至中央调度模块，同时可以清晰的看到车辆的路径规划及行驶过程中的各项监测数据；智能语音平台可以与乘客进行互动，比如播放歌曲、景区介绍、天气预报等，可以让游客轻松愉快的体验自动驾驶的乐趣。
在一些实施例中，智能决策模块在整个自动驾驶软件***中扮演着“副驾驶”的角色。它汇集了所有车辆信息，不仅包括了自动驾驶汽车本身的实时位置、速度、方向，还包括车辆周边预设区域内所有的相关障碍物信息以及预测轨迹信息，采用马尔可夫决策模型完成决策信息的生成。
需要说明的是，智能决策模块所汇集的车辆信息是由中央调度模块发送的，至少包括以下至少一种：经融合处理后的路况信息与定位信息、停车指令、紧急指令。
进一步地，智能决策模块基于融合处理后的路况信息与定位信息，在预设地图上进行路径规划，生成导航信息；结合路况信息、定位信息和导航信息生成决策信息，并根据决策信息生成行驶指令。
在一些实施例中，规划控制模块主要用于将中央调度模块发送的行驶指令计算转换成一条带有时间信息的轨迹曲线，也即预设轨迹，基于预设的时间间隔，对车辆的实时轨迹信息与预设轨迹信息进行跟踪反馈，基于两者之间的偏差，控制车辆的方向盘转角和加减速，规划行驶路线，实现车辆的最终控制。
进一步地，在预设的时间间隔内，对车辆的实时轨迹信息与预设轨迹信息进行跟踪反馈的过程中，反馈控制用到的算法为PID控制算法，它是一种反馈控制器，具体用于计算偏差估计计算值并返回，直到当前车辆的状态与预设轨迹的误差小于一定的阈值，从而完成反馈控制从而实现车辆的平稳驾驶。
需要说明的是，预设的时间间隔可以是0.1s，也可以是0.05s，本实用新型对此不作限定。
在一些实施例中，中央调度模块安装在车辆的后备箱中，用于调度定位模块、感知模块、远程监测模块、人工交互模块、智能决策模块和规划控制模块。中央调度模块由两个计算盒组成，每个计算盒配备了一片Intel i7处理器，2个NVIDIA RTX2070 GPU加速器。
进一步地，如图5所示，中央调度模块还用于将由感知模块发送的路况信息和由定位模块发送的导航信息进行融合，并将所接收到的所有车辆信息发送给智能决策模块。其融合过程中所应用的数据同步方式，与感知模块中数据同步方式相同，本实用新型在此不做赘述。
本实用新型实施例还提供一种车辆，该车辆中包含本实用新型上述实施例提供的车辆控制***。
还需要说明的是，本实用新型中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或***。但是，本实用新型不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
以上所述，仅为本实用新型的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的***、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种车辆控制***，其特征在于，包括：中央调度模块，和与所述中央调度模块分别连接的感知模块、定位模块、智能决策模块和规划控制模块；其中，
所述感知模块，用于感知车辆在预设区域内的行驶环境，生成路况信息；
所述定位模块，用于在预设地图内生成定位信息，根据所述定位信息确定车辆位置，其中，所述预设地图为封闭区域的地图；
所述智能决策模块，用于基于所述路况信息与所述定位信息进行路径规划生成导航信息，结合所述路况信息、所述定位信息和所述导航信息生成决策信息，根据所述决策信息对车辆的行进路线做动态调整；
所述中央调度模块，用于将所述路况信息与所述导航信息进行融合，同时根据所述决策信息生成行驶指令；
所述规划控制模块，用于根据所述行驶指令控制车辆自动行驶。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述***还包括与所述中央调度模块连接的远程监测模块，所述远程监测模块具体用于：
获取第一摄像机采集的车辆内部的视频数据，所述第一摄像机分别安装于车头和车尾；
通过所述中央调度模块，获取所述路况信息和所述导航信息；
在检测到所述视频数据和/或所述路况信息和/或所述导航信息，满足第一预设条件的情况下，生成警报信息并发出警报，并向远程控制中心发送所述警报信息，以用于所述远程控制中心根据所述警报信息对所述远程监测模块所获取的所述视频数据、所述路况信息和所述导航信息进行警报分析。
3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述***还包括与所述中央调度模块连接的人机交互模块，
所述人机交互模块，用于接收指示车辆停靠位置的停车指令；
所述智能决策模块，还用于通过所述中央调度模块获取所述停车指令，并基于所述停车指令生成所述决策信息。
4.根据权利要求1所述的***，其特征在于，
所述感知模块，还用于获取压力传感器生成的挤压信号，所述压力传感器安装环绕在车辆四周；
所述中央调度模块，还用于通过所述感知模块获取所述挤压信号，在所述挤压信号大于第一预设阈值的情况下，生成紧急指令；
所述智能决策模块，还用于通过所述中央调度模块获取所述紧急指令，并基于所述紧急指令生成所述决策信息。
5.根据权利要求2所述的***，其特征在于，所述***还用于：
所述中央调度模块，还用于接收所述远程控制中心发送的紧急指令，所述紧急指令是所述远程控制中心在所述警报分析过程中，检测到所述视频数据、所述路况信息和所述导航信息中的至少一项满足第二预设条件的情况下生成的；
所述智能决策模块，还用于从所述中央调度模块获取所述紧急指令，并基于所述紧急指令生成所述决策信息。
6.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述定位模块，用于在预设地图内生成定位信息，根据所述定位信息确定车辆位置，包括：
所述定位模块获取全球定位***GPS天线和/或惯性导航在所述预设地图内生成的定位信息，根据所述定位信息确定车辆位置，所述GPS天线分别安装于车头和车尾，所述惯性导航安装于车辆后备箱底部。
7.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述感知模块，用于感知车辆在预设区域内的行驶环境，生成路况信息，包括：
所述感知模块识别所述车辆预设区域内的障碍物，确定所述障碍物信息；
基于深度学习神经网络模型提取车道线特征，对所述车道线特征进行融合，结合卡尔曼滤波跟踪车道线位置，获取车道线信息；
对所述障碍物信息及所述车道线信息进行数据同步，生成路况信息。
8.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述感知模块包括激光雷达、毫米波雷达和第二摄像机；
所述感知模块识别所述车辆预设区域内的障碍物，确定所述障碍物信息，包括：
所述感知模块比较所述激光雷达的发射光束与所述发射光束对应的目标回束，根据比较结果，获取所述障碍物的三维点云信息；
通过比较所述毫米波雷达的发射电波与所述发射电波对应的目标回波之间的时间差，获取所述障碍物以所述车辆为参照的相对距离、相对速度及角度；
获取所述第二摄像机采集的图像数据，与所述激光雷达所获取的信息融合后，识别所述车辆预设区域内的障碍物；
根据所述障碍物的三维点云信息、相对距离、相对速度及角度，确定所述障碍物信息。
9.根据权利要求8所述的***，其特征在于，
所述激光雷达安装于车顶；
所述毫米波雷达分别安装于车头、车尾、车辆左侧及车辆右侧；
所述第二摄像机分别安装于车辆左侧、车辆右侧及车尾。
10.根据权利要求8所述的***，其特征在于，所述对所述障碍物信息及所述车道线信息进行数据同步，包括：
以所述激光雷达的采样频率为基准，更新所述障碍物信息和所述车道线信息的采样结果，对所述障碍物信息和所述车道线信息进行时序同步；
对时序同步后的所述障碍物信息和所述车道线信息进行坐标转换，得到空间同步后的所述障碍物信息和所述车道线信息。
11.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述规划控制模块包括比例积分微分控制器；
所述规划控制模块，用于根据所述行驶指令控制车辆自动行驶，包括：
所述规划控制模块接收由所述中央调度模块发送的行驶指令，通过所述比例积分微分控制器将所述行驶指令转换为包含时间信息的轨迹曲线，生成预设轨迹信息；
实时获取车辆行驶的实际轨迹信息；
当所述实际轨迹信息与所述预设轨迹信息之间的偏差不小于第二预设阈值时，控制调整车辆的行驶方向和行驶速度；
根据调整后的行驶方向和行驶速度，控制车辆自动行驶。
12.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求1-11中任一项所述的车辆控制***。
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