CN105929823A - 基于现有地图的自动驾驶系统及其驾驶方法 - Google Patents
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Abstract
基于现有地图的自动驾驶系统及其驾驶方法,其中，所述系统包括：行进状态检测单元、障碍物信息检测单元、障碍物信息处理单元、图像采集单元、图像处理单元、地图数据库、主控单元和执行单元，所述的行进状态检测单元、障碍物信息处理单元、图像处理单元、地图数据库均与主控单元相连，所述障碍物信息处理单元还与障碍物信息检测单元相连，所述图像处理单元还与图像采集单元和障碍物信息处理单元相连。本发明具有可移植性强、障碍物的误判率低、车辆所在车道判断准确、规划的路径更合理、自动驾驶更安全等优点。
Description
技术领域
本发明属于车辆自动控制技术领域，具体说是一种基于现有地图的自动驾驶系统及其驾驶方法。
背景技术
自动驾驶技术一直是业内研究的热点技术之一，与完全的驾驶员控制方式相比，自动驾驶具有极大的优势，主要体现在降低交通事故发生率、减少用户在驾驶上消耗的精力、降低驾驶者的门槛等方面。
但是，现有自动驾驶系统存在以下问题：
1、现有的自动驾驶系统均在车辆出厂时就已经集成于车辆上，无法移植；
2、现有的自动驾驶系统的地图数据库中存储的路线信息均通过人工专门测量获得，耗费大量的人力财力；
3、现有的自动驾驶系统对障碍物的检测不够准确，使得规划的局部路径不合理；
4、现有的自动驾驶系统使用的定位设备定位精度不高，检测到的车辆的位置不够准确，导致根据检测到的位置信息查找地图数据库获得的车辆所在车道的车道信息与车辆实际所在车道的车道信息不一致，对车辆的路径规划产生严重的影响。
发明内容
针对现有技术存在的上述缺点或者不足，本发明提供了一种基于现有地图的自动驾驶系统及其驾驶方法，该系统可移植性强、车辆周围障碍物的误判率低、车辆所在车道判断准确、规划的路径更合理、自动驾驶更安全等优点。
为实现上述目的，本发明的技术方案是，基于现有地图的自动驾驶系统，包括：
行进状态检测单元,用于检测车辆的位置、速度和姿态信息，并将检测到的信息发送到主控单元；
障碍物信息检测单元,用于检测车辆周围的障碍物信息，并将检测到的障碍物信息发送到障碍物信息处理单元；
障碍物信息处理单元，对接收到的障碍物信息进行处理，将处理后的障碍物信息发送到图像处理单元；该单元还用于接收图像处理单元反馈的障碍物确认信息，并生成包含所有已得到确认的障碍物的障碍物栅格图，并将所述障碍物栅格图信息发送至主控单元；
图像采集单元，用于采集车辆周围的图像信息，并将所述图像信息发送至图像处理单元；
图像处理单元，根据接收到的图像信息识别车辆周围的环境信息,所述环境信息包括交通标识信息和动态环境信息；将识别出的动态环境信息与障碍物信息处理单元发送来的障碍物信息进行融合，得到障碍物确认信息，并将所述障碍物确认信息发送至障碍物信息处理单元；将识别出的交通标识信息发送至主控单元；
地图数据库，预存车辆待行驶路线的详细地图信息；
主控单元，根据接收到的交通标识信息确定车辆所在车道；查找地图数据库获得车辆所在车道及附近车道的车道信息和限速信息并根据车辆所在车道对应的位置信息校正车辆的位置信息，所述交通标识信息、车道信息和限速信息共同组成车辆周围的静态环境信息；根据障碍物栅格图信息、静态环境信息和校正后的车辆位置信息，生成车辆的局部规划路径，并根据车辆的速度和姿态信息向执行单元发送与生成的局部规划路径相对应的控制指令；
执行单元,用于调整车辆的速度及转向角；
所述的行进状态检测单元、障碍物信息处理单元、图像处理单元、地图数据库均与主控单元相连，所述障碍物信息处理单元还与障碍物信息检测单元相连，所述图像处理单元还分别与图像采集单元和障碍物信息处理单元相连。
进一步的，该系统还包括与主控单元无线连接的遥控单元，用于向主控单元发送控制指令，以调整车辆的速度及转向角。
进一步的，该系统还包括与主控单元连接的模式选择单元，用于接收外界的模式选择信息，并将接收到的模式选择信息发送至主控单元，主控单元根据接收到的模式选择信息，确定是否放弃对执行单元的控制。
进一步的，该系统还包括人工介入检测单元，当车辆处于自动驾驶模式时，如果检测到人工介入驾驶，人工介入检测单元向主控单元发送信号，主控单元接收到该信号后，放弃对执行单元的控制，车辆的速度及转向角完全由人工控制。
更进一步的，障碍物信息检测单元，包括激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达，其中，车辆前端设置有激光雷达和77G毫米波雷达，车辆前端的两侧及车辆后端的两侧均设置有24G毫米波雷达，车辆两侧及车辆后端均设置有超声波雷达。
本发明还提供了一种基于现有地图的自动驾驶方法，包括如下步骤：
S1：检测车辆的行进状态信息和车辆周围的障碍物信息，采集车辆周围的图像信息，其中，所述行进状态信息包括车辆的位置、速度和姿态信息；
S2：对行进状态信息、障碍物信息和图像信息进行处理，生成车辆的局部规划路径，
其中，所述处理包括：
根据图像信息识别车辆周围的环境信息,所述环境信息包括交通标识信息和动态环境信息；
将识别出来的动态环境信息与检测到的障碍物信息融合，对车辆周围的障碍物进行二次确认，并生成障碍物信息栅格图；
根据识别出来的交通标识信息确定车辆所在车道；
根据检测到的车辆位置信息查找地图数据库，获得车辆所在车道及附近车道的车道信息和限速信息，同时，根据车辆所在车道对应的位置信息校正车辆的位置信息，所述车道信息、限速信息和交通标识信息共同组成车辆周围的静态环境信息；
根据障碍物栅格图信息、静态环境信息和校正后的车辆位置信息生成车辆的局部规划路径；
S3：向执行单元发出与生成的局部规划路径相对应的控制指令，以控制车辆的速度及转向角。
进一步的，该方法还包括接收遥控指令，并根据所述指令调整车辆速度及转向角的步骤。
更进一步的，该方法还包括接收外界的模式选择信息，并根据接收到的模式选择信息，确定是否放弃对执行单元的控制的步骤。
更进一步的，该方法还包括车辆在自动驾驶过程中，判断是否有人工介入驾驶的步骤，当检测到有人工介入驾驶，车辆由自动驾驶模式转换成人工驾驶模式。
更进一步的，所述障碍物信息通过雷达检测，其中，车辆前端设置有激光雷达和77G毫米波雷达，车辆前端的两侧及车辆后端的两侧均设置有24G毫米波雷达，车辆两侧及车辆后端均设置有超声波雷达。
本发明由于采用以上技术方案，能够取得如下的技术效果：该基于现有地图的自动驾驶系统可后装于车辆上，可移植性强；通过融合图像信息与障碍物信息检测单元检测到的障碍物信息，实现了障碍物的双重确认，降低了障碍物的误判率；通过从图像中识别出来的交通标识信息可以准确确定车辆所在车道，通过查找地图数据库可以获得该车道及附近车道的车道信息和限速信息，同时，根据从地图数据库中获得的车辆所在车道对应的位置信息还可以校正车辆的位置信息，主控单元根据上述障碍物信息、交通标识信息、车道信息、限速信息和校正后的车辆位置信息，根据预设的规则可以合理规划路径，提高了驾驶的安全性。
附图说明
本发明共有附图2幅：
图1为基于现有地图的自动驾驶系统的结构框图；
图2为基于现有地图的自动驾驶方法的流程图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的具体说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于现有地图的自动驾驶系统，包括：行进状态检测单元、障碍物信息检测单元、障碍物信息处理单元、图像采集单元、图像处理单元、地图数据库、主控单元和执行单元，所述的行进状态检测单元、障碍物信息处理单元、图像处理单元、地图数据库均与主控单元相连，所述障碍物信息处理单元还与障碍物信息检测单元相连，所述图像处理单元还分别与图像采集单元和障碍物信息处理单元相连。
行进状态检测单元，用于检测车辆的位置、速度和姿态信息，并将检测到的信息发送到主控单元，其中，所述行进状态检测单元包括定位设备、陀螺仪、加速度计和罗盘，所述定位设备可以为GPS；
障碍物信息检测单元，用于检测车辆周围的障碍物信息，并将检测到的障碍物信息发送到障碍物信息处理单元，其中，所述障碍物信息包括障碍物相对车辆的位置、速度、以及障碍物特性等，所述障碍物信息检测单元可以为雷达，优选，车辆前端设置有激光雷达和77G毫米波雷达，车辆前端的两侧及车辆后端的两侧均设置有24G毫米波雷达，车辆的两侧及车辆后端均设置有超声波雷达；
障碍物信息处理单元，用于接收障碍物信息检测单元发送来的障碍物信息并对所述障碍物信息进行处理，之后，将处理后的障碍物信息发送到图像处理单元，所述障碍物信息处理单元还用于接收图像处理单元反馈的障碍物确认信息，并生成包含所有已得到确认的障碍物的障碍物栅格图，同时，将所述障碍物栅格图信息发送至主控单元；
图像采集单元，用于采集车辆周围的图像信息，并将所述图像信息发送至图像处理单元，其中，图像采集单元可以为摄像头；
图像处理单元，用于接收图像采集单元发送来的图像信息并根据所述图像信息识别车辆周围的环境信息，所述环境信息包括交通标识信息和动态环境信息，其中，所述交通标识信息包括车道线信息、停止线信息、斑马线信息、红绿灯状态信息，动态环境信息包括前方车辆信息、行人信息等，图像处理单元将识别出的交通标识信息发送至主控单元，将识别出的动态环境信息与障碍物信息处理单元发送来的障碍物信息进行融合，得到障碍物确认信息，并将所述障碍物确认信息发送至障碍物信息处理单元；
地图数据库中预存车辆待行驶路线的详细地图信息，其中，所述地图信息至少包括位置信息、该位置所属车道及附近车道的车道信息和限速信息，其中，所述车道信息包括：该车道是第几条车道、该车道是左转向车道、右转向车道或直行车道中的哪种、该车道两侧的车道线的虚实及黄白信息等，上述地图信息可从现有地图数据库中直接获得。
主控单元，根据接收到的交通标识信息中的车道线信息确定车辆位于第几条车道，根据行进状态检测单元发送来的位置信息查找地图数据库获得该位置周围的车道信息和限速信息，综合图像信息与地图数据库信息，获得车辆所在车道及附近车道的车道信息，同时，根据车辆所在车道对应的位置信息校正车辆的位置信息，其中，所述交通标识信息(车道线信息、停止线信息、斑马线信息、红绿灯状态信息)、车道信息和限速信息共同组成车辆周围的静态环境信息，主控单元根据障碍物栅格图信息、静态环境信息和校正后的车辆位置信息，按照预先设定的规则，生成车辆的局部规划路径，并根据车辆的实时速度和姿态信息向执行单元发送与生成的局部规划路径相对应的控制指令。
执行单元，包括油门控制器、制动控制器、档位控制器和转向控制器，用于控制车辆的速度及转向角。
该系统中，车辆待行驶路线的车道信息和限速信息从现有地图数据库获得，降低了成本；车辆周围的障碍物得到了二次确认，降低了障碍物的误判率；从图像中识别出来的车道线信息可以准确确定车辆所在车道，还可以由此获得车辆在该车道上的偏移情况，根据检测到的车辆位置查找地图数据库可以获得车辆所在车道及附近车道的车道信息和限速信息，同时，根据从地图数据库中获得的车辆所在车道对应的位置信息还可以校正车辆的位置信息，以提高定位出来的车辆位置的准确度，主控单元根据上述障碍物信息、交通标识信息、车道信息、限速信息和校正后的车辆位置信息，根据预设的规则可以合理规划路径，提高了驾驶的安全性。
为了实现对车辆的远程控制，作为技术方案的改进，该系统还包括与主控单元无线连接的遥控单元，用于向主控单元发送控制指令，以调整车辆的速度及转向角。
为了实现人工驾驶与自动驾驶的切换，作为技术方案的改进，该系统还包括与主控单元连接的模式选择单元，用于接收外界的模式选择信息，并将接收到的模式选择信息发送至主控单元，主控单元根据接收到的模式选择信息，确定是否放弃对执行单元的控制，其中，可选择的模式包括自动驾驶模式和人工驾驶模式，当选择自动驾驶模式时，主控单元控制执行单元，以实现对车辆速度及转向角的控制，当车辆处于人工驾驶模式时，主控单元放弃对执行单元的控制，车辆的速度及转向角完全由人工控制，与正常的人工驾驶无异。
作为技术方案的改进，该系统还包括人工介入检测单元，当车辆处于自动驾驶模式时，如果检测到人工介入驾驶，人工介入检测单元向主控单元发送信号，主控单元接收到该信号后，放弃对执行单元的控制，车辆的速度及转向角完全由人工控制，与正常的人工驾驶无异。
如图2所示，本发明提供了一种基于现有地图的自动驾驶方法，可在上述系统中实现，包括如下步骤：
S1：检测车辆的行进状态信息和车辆周围的障碍物信息，采集车辆周围的图像信息，其中，行进状态信息包括车辆位置、速度及姿态信息，车辆周围的障碍物信息包括障碍物相对车辆的位置、速度、以及障碍物特性等，优选，障碍物信息通过雷达检测，其中，车辆前端设置有激光雷达和77G毫米波雷达，车辆前端的两侧及车辆后端的两侧均设置有24G毫米波雷达，车辆两侧及车辆后端均设置有超声波雷达，车辆周围的图像信息通过摄像头采集，车辆周围的图像信息通过摄像头采集；
S2：对行进状态信息、障碍物信息和图像信息进行处理，生成车辆的局部规划路径，
其中，所述处理包括：
根据图像信息识别车辆周围的环境信息,所述环境信息包括交通标识信息和动态环境信息，其中，交通标识信息包括车道线信息、停止线信息、斑马线信息、红绿灯状态信息，动态环境信息包括前方车辆信息、行人信息等；
将识别出来的动态环境信息与检测到的障碍物信息融合，对车辆周围的障碍物进行二次确认，并生成障碍物信息栅格图；
根据识别出来的交通标识信息确定车辆所在车道，具体地，根据识别出来的车道线信息确定车辆所在车道；
根据检测到的车辆位置信息查找地图数据库，获得车辆所在车道及附近车道的车道信息和限速信息，同时，根据车辆所在车道对应的位置信息校正车辆的位置信息，所述车道信息包括：该车道是第几条车道、该车道是左转向车道、右转向车道或直行车道中的哪种、该车道两侧的车道线的虚实及黄白信息等，所述车道信息、限速信息和交通标识信息共同组成车辆周围的静态环境信息；
根据障碍物栅格图信息、静态环境信息和校正后的车辆位置信息生成车辆的局部规划路径；
S3：向执行单元发送与生成的局部规划路径相对应的控制指令，以控制车辆的速度及转向角。
该方法中，车辆待行驶路线的车道信息和限速信息从现有地图数据库获得，降低了成本；对车辆周围的障碍物进行了二次确认，降低障碍物的误判率；从图像中识别出来的车道线信息可以准确确定车辆所在车道，还可以由此获得车辆在该车道上的偏移情况，根据检测到的车辆位置查找地图数据库可以获得车辆所在车道及附近车道的车道信息和限速信息，同时，根据从地图数据库中获得的车辆所在车道对应的位置信息可以校正车辆的位置信息，主控单元根据上述障碍物信息、交通标识信息、车道信息、限速信息和校正后的车辆位置信息，根据预设的规则可以合理规划路径，提高了驾驶的安全性。
为了实现对车辆的远程控制，作为技术方案的改进，该方法还包括接收遥控指令，并根据所述指令通过执行单元调整车辆速度及转向角的步骤。
为了实现人工驾驶与自动驾驶的切换，作为技术方案的改进，该方法还包括接收外界的模式选择信息，并根据接收到的模式选择信息，确定是否放弃对执行单元的控制的步骤，其中，可选择的模式包括自动驾驶模式和人工驾驶模式，当选择自动驾驶模式时，主控单元控制执行单元，以实现对车辆速度及转向角的控制，当车辆处于人工驾驶模式时，主控单元放弃对执行单元的控制，车辆的速度及转向角完全由人工控制，与正常的人工驾驶无异。
作为技术方案的改进，该方法还包括车辆在自动驾驶过程中，判断是否有人工介入驾驶的步骤，当检测到有人工介入驾驶，车辆由自动驾驶模式转换成人工驾驶模式。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于现有地图的自动驾驶系统，其特征在于，包括：
行进状态检测单元,用于检测车辆的位置、速度和姿态信息，并将检测到的信息发送到主控单元；
障碍物信息检测单元,用于检测车辆周围的障碍物信息，并将检测到的障碍物信息发送到障碍物信息处理单元；
障碍物信息处理单元，对接收到的障碍物信息进行处理，将处理后的障碍物信息发送到图像处理单元；该单元还用于接收图像处理单元反馈的障碍物确认信息，并生成包含所有已得到确认的障碍物的障碍物栅格图，并将所述障碍物栅格图信息发送至主控单元；
图像采集单元，用于采集车辆周围的图像信息，并将所述图像信息发送至图像处理单元；
图像处理单元，根据接收到的图像信息识别车辆周围的环境信息,所述环境信息包括交通标识信息和动态环境信息；将识别出的动态环境信息与障碍物信息处理单元发送来的障碍物信息进行融合，得到障碍物确认信息，并将所述障碍物确认信息发送至障碍物信息处理单元；将识别出的交通标识信息发送至主控单元；
地图数据库，预存车辆待行驶路线的详细地图信息；
主控单元，根据接收到的交通标识信息确定车辆所在车道；查找地图数据库获得车辆所在车道及附近车道的车道信息和限速信息并根据车辆所在车道对应的位置信息校正车辆的位置信息，所述交通标识信息、车道信息和限速信息共同组成车辆周围的静态环境信息；根据障碍物栅格图信息、静态环境信息和校正后的车辆位置信息，生成车辆的局部规划路径，并根据车辆的速度和姿态信息向执行单元发送与生成的局部规划路径相对应的控制指令；
执行单元,用于调整车辆的速度及转向角；
所述的行进状态检测单元、障碍物信息处理单元、图像处理单元、地图数据库均与主控单元相连，所述障碍物信息处理单元还与障碍物信息检测单元相连，所述图像处理单元还分别与图像采集单元和障碍物信息处理单元相连。
2.根据权利要求1所述的基于现有地图的自动驾驶系统，其特征在于，该系统还包括与主控单元无线连接的遥控单元，用于向主控单元发送控制指令，以调整车辆的速度及转向角。
3.根据权利要求1所述的基于现有地图的自动驾驶系统，其特征在于，该系统还包括与主控单元连接的模式选择单元，用于接收外界的模式选择信息，并将接收到的模式选择信息发送至主控单元，主控单元根据接收到的模式选择信息，确定是否放弃对执行单元的控制。
4.根据权利要求1所述的基于现有地图的自动驾驶系统，其特征在于，该系统还包括人工介入检测单元，当车辆处于自动驾驶模式时，如果检测到人工介入驾驶，人工介入检测单元向主控单元发送信号，主控单元接收到该信号后，放弃对执行单元的控制，车辆的速度及转向角完全由人工控制。
5.根据权利要求1所述的基于现有地图的自动驾驶系统，其特征在于，障碍物信息检测单元，包括激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达，其中，车辆前端设置有激光雷达和77G毫米波雷达，车辆前端的两侧及车辆后端的两侧均设置有24G毫米波雷达，车辆两侧及车辆后端均设置有超声波雷达。
6.基于现有地图的自动驾驶方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：检测车辆的行进状态信息和车辆周围的障碍物信息，采集车辆周围的图像信息，其中，所述行进状态信息包括车辆的位置、速度和姿态信息；
S2：对行进状态信息、障碍物信息和图像信息进行处理，生成车辆的局部规划路径，
其中，所述处理包括：
根据图像信息识别车辆周围的环境信息,所述环境信息包括交通标识信息和动态环境信息；
将识别出来的动态环境信息与检测到的障碍物信息融合，对车辆周围的障碍物进行二次确认，并生成障碍物信息栅格图；
根据识别出来的交通标识信息确定车辆所在车道；
根据检测到的车辆位置信息查找地图数据库，获得车辆所在车道及附近车道的车道信息和限速信息，同时，根据车辆所在车道对应的位置信息校正车辆的位置信息，所述车道信息、限速信息和交通标识信息共同组成车辆周围的静态环境信息；
根据障碍物栅格图信息、静态环境信息和校正后的车辆位置信息生成车辆的局部规划路径；
S3：向执行单元发出与生成的局部规划路径相对应的控制指令，以控制车辆的速度及转向角。
7.根据权利要求6所述的基于现有地图的自动驾驶方法，其特征在于，还包括接收遥控指令，并根据所述指令调整车辆速度及转向角的步骤。
8.根据权利要求6所述的基于现有地图的自动驾驶方法，其特征在于，还包括接收外界的模式选择信息，并根据接收到的模式选择信息，确定是否放弃对执行单元的控制的步骤。
9.根据权利要求6所述的基于现有地图的自动驾驶方法，其特征在于，还包括车辆在自动驾驶过程中，判断是否有人工介入驾驶的步骤，当检测到有人工介入驾驶，车辆由自动驾驶模式转换成人工驾驶模式。
10.根据权利要求6所述的基于现有地图的自动驾驶方法，其特征在于，所述障碍物信息通过雷达检测，其中，车辆前端设置有激光雷达和77G毫米波雷达，车辆前端的两侧及车辆后端的两侧均设置有24G毫米波雷达，车辆两侧及车辆后端均设置有超声波雷达。
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