CN107650908A - 无人车环境感知系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人车环境感知系统，包括用于检测无人车周围第一距离范围内的是否存在障碍物的第一检测系统、用于采集无人车周围第二距离范围内运动目标的方位信息的第二检测系统、用于以周转扫描方式采集无人车周围第三距离范围内设定角度范围内图像信息的第三检测系统，其中，第三距离大于第二距离且第二距离大于第一距离。其实现了多距离多层次的环境感知，且第一检测系统用于检测短距离范围内是否存在障碍物，以进行防碰撞预警，第二检测系统用于检测中距离范围内的运动目标的方位信息，利于高速行驶过程中的运动障碍物的检测及防碰撞预警，第三检测系统用于远距离窄视角的图像检测，利于远程遥控及特定目标的锁定监测。
Description
技术领域
本发明涉及无人车控制领域，特别地，涉及一种无人车环境感知系统。
背景技术
无人车为了实现其无人驾驶的目的，环境感知能力是关键。环境感知系统通过多种传感器进行周边环境参数的采集、处理、语义表达等工作。通过采集和分析环境的参数，可以提供周围环境语义级别的表达，是自动控制器的重要输入参数。
用于环境感知的传感器按照原理可以分为视觉传感器、激光传感器、微波传感器、超声波传感器四类。视觉传感器通过机器视觉获取车辆周边环境二维或三维图像信息，通过图像分析识别技术对行驶环境进行感知。激光传感器通过激光雷达获取车辆周边环境二维或三维距离信息，通过距离分析识别技术对行驶环境进行感知。激光传感器根据扫描的激光线数又可分为单线、4线、8线、16线、32线和64线等多种。微波传感器和超声波与激光传感器类似，也是获取距离信息。
目前的主流的环境感知方案根据主传感器可以分为两类：激光雷达类和机器视觉类。激光雷达主要是通过发射激光束，来探测目标的位置、速度等特征量。车载激光雷达普遍采用多个激光发射器和接收器，建立三维点云图，从而达到实时环境感知的目的。从当前车载激光雷达来看，机械式的多线束激光雷达是主流方案。激光雷达的优势在于其探测范围更广，探测精度更高。但是，激光雷达的缺点也很明显：在雨雪雾等极端天气下性能较差；采集的数据量过大；十分昂贵。
机器视觉类的环境感知系统更加符合人对世界的理解，并且视觉产品的成本低，可以大量安装；但是目前没有一个很好的机器视觉类的环境感知算法；并且对环境的适应能力不强，在雨雪天气和夜晚效果会受到影响。
而无人驾驶作为今后能够取代人工驾驶的技术，其必须要具有一套能够全天候、多距离工作的环境感知系统。这是单纯的激光雷达方案和机器视觉方案无法满足的。
发明内容
本发明提供了一种无人车环境感知系统，以解决现有的无人车环境感知受限于传感器的工作范围且无法满足多距离、全天候、360度监测需求的技术问题。
本发明采用的技术方案如下：
一种无人车环境感知系统，包括用于检测无人车周围第一距离范围内的是否存在障碍物的第一检测系统、用于采集无人车周围第二距离范围内运动目标的方位信息的第二检测系统、用于以周转扫描方式采集无人车周围第三距离范围内设定角度范围内图像信息的第三检测系统，其中，第三距离大于第二距离且第二距离大于第一距离。
进一步地，还包括与第一检测系统、第二检测系统及第三检测系统均通信连接的处理器，处理器用于接收第一检测系统、第二检测系统及第三检测系统中至少一种检测信息并生成用于控制无人车的指令。
进一步地，第一检测系统包括布置于无人车车身周围的多个超声波雷达，多个超声波雷达经超声波控制器连接处理器。
进一步地，处理器上配置用于根据多个超声波雷达反馈的障碍物检测信息生成防碰撞预警指令的第一处理模块。
进一步地，第二检测系统包括用于采集无人车周围多个运动目标的三维点云的多线激光雷达和/或用于获取无人车周围运动目标的方位信息的多个毫米波雷达。
进一步地，多个毫米波雷达包括安装于无人车车体前端的长距离前向毫米波雷达及安装于无人车车体后端的侧向短距离毫米波雷达。
进一步地，处理器上配置用于根据多线激光雷达及多个毫米波雷达反馈的检测信息生成即时地图的第二处理模块。
进一步地，第三检测系统包括设置于无人车车体上的稳像云台及在稳像云台的带动下同步周转扫描的可见光相机、红外光相机及激光测距机。
进一步地，第三检测系统还包括控制器，控制器连接稳像云台、可见光相机、红外光相机及激光测距机，控制器与处理器通信连接，用于控制稳像云台的周转动作并将可见光相机、红外光相机及激光测距机的检测信息融合后反馈给处理器。
进一步地，处理器上设有用于与远程遥控终端通信连接的远程通信端口，用于将第三检测系统生成的检测信息上传给远程监控终端并接收远程监控终端下发的遥控指令。
本发明具有以下有益效果：
本发明无人车环境感知系统，通过在无人车上在设置第一检测系统、第二检测系统及第三检测系统，实现了多距离多层次的环境感知，且第一检测系统用于检测短距离范围内是否存在障碍物，以进行防碰撞预警，第二检测系统用于检测中距离范围内的运动目标的方位信息，利于高速行驶过程中的运动障碍物的检测及防碰撞预警，第三检测系统用于远距离窄视角的图像检测，利于远程遥控及特定目标的锁定监测。结合三种距离层次的检测系统，实现了多功能的环境感知，具有广泛的应用价值。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例无人车环境感知系统的原理方框示意图；
图2是本发明另一实施例的无人车环境感知系统的原理方框示意图；
图3是本发明又一实施例的无人车环境感知系统的原理方框示意图。
附图标记说明：
10、第一检测系统；11、超声波雷达；12、超声波控制器；
20、第二检测系统；21、多线激光雷达；22、毫米波雷达；
30、第三检测系统；31、可见光相机；32、红外光相机；33、激光测距机；34、控制器；
40、处理器；41、远程通信端口。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
参照图1，本发明的优选实施例提供了一种无人车环境感知系统，包括用于检测无人车周围第一距离范围内的是否存在障碍物的第一检测系统10、用于采集无人车周围第二距离范围内运动目标的方位信息的第二检测系统20、用于以周转扫描方式采集无人车周围第三距离范围内设定角度范围内图像信息的第三检测系统30，其中，第三距离大于第二距离且第二距离大于第一距离。
本实施例无人车环境感知系统，通过在无人车上在设置第一检测系统10、第二检测系统20及第三检测系统30，实现了多距离多层次的环境感知，且第一检测系统10用于检测短距离范围内是否存在障碍物，以进行防碰撞预警。第二检测系统20用于检测中距离范围内的运动目标的方位信息，利于高速行驶过程中的运动障碍物的检测及防碰撞预警。第三检测系统30用于远距离窄视角的图像检测，利于远程遥控及特定目标的锁定监测。结合三种距离层次的检测系统，实现了多功能的环境感知，具有广泛的应用价值。
本实施例中，参照图2，该无人车环境感知系统还包括与第一检测系统10、第二检测系统20及第三检测系统30均通信连接的处理器40，处理器40用于接收第一检测系统10、第二检测系统20及第三检测系统30中至少一种检测信息并生成用于控制无人车的指令。
参见图3，本实施例中，第一检测系统10包括布置于无人车车身周围的多个超声波雷达11，多个超声波雷达11经超声波控制器12连接处理器40。优选地，超声波雷达11的数量为12个，分布于车身四周，具体地，车前4个，车后4个，每个车轮上各1个，12个超声波雷达接在超声波控制器12上，由该超声波控制器12控制采集，超声波控制器12经RS-232与处理器40通信连接，用于将检测数据发给处理器40。本实施例中，超声波雷达11用于检测车四周3米内的障碍物。处理器40上配置用于根据多个超声波雷达11反馈的障碍物检测信息生成防碰撞预警指令的第一处理模块。该第一处理模块起到无人车行驶过程中近距离障碍物的智能检测及防碰撞预警的目的。优选地，超声波控制器12可以根据超声波雷达11的反馈信号获取近距离障碍物的距离及方位数据，并将该距离及方位数据反馈给第一处理模块，第一处理模块根据接收的障碍物的距离及方位数据生成用于无人车进行路线避让或者减速控制的指令。
本实施例中，第二检测系统20包括用于采集无人车周围多个运动目标的三维点云的多线激光雷达21和/或用于获取无人车周围运动目标的方位信息的多个毫米波雷达22。具体地，多线激光雷达21经以太网与处理器40通信连接，其可以直接获取车身360度100米以内的三维点云，用于后续的障碍物识别及高精度匹配定位。此处的多线激光雷达21包括但不限于16线、32线、64线激光雷达。本实施例中，多个毫米波雷达22包括安装于无人车车体前端的长距离前向毫米波雷达ESR及安装于无人车车体后端的两个侧向短距离毫米波雷达RSDS，通过ESR与两个RSDS的结合，可以获取无人车360度100米以内的运动目标的距离、方位、速度等信息。优选地，处理器40上配置用于根据多线激光雷达21及多个毫米波雷达22反馈的检测信息生成即时地图SLAM(Simultaneous localization and mapping)的第二处理模块，从而便于高精度三维地图匹配定位，障碍物检测及高速行驶过程中运动障碍物的检测及防碰撞预警。本实施例无人车在该第二处理模块的智能控制下，可以实现无人车在60KM/h以上的速度进行自控行驶。
本实施例中，第三检测系统30包括设置于无人车车体上的稳像云台及在稳像云台的带动下同步周转扫描的可见光相机31、红外光相机32及激光测距机33。该第三检测系统30还包括控制器34，控制器34连接稳像云台、可见光相机31、红外光相机32及激光测距机33，控制器34与处理器40通信连接，用于控制稳像云台的周转动作并将可见光相机31、红外光相机32及激光测距机33的检测信息融合后反馈给处理器40。本实施例中，可见光相机31用于采集目标或者场景的可见光图像序列(白天工作)，红外光相机32用于采集目标或者场景的红外图像序列(可昼夜工作)，激光测距机33用于测量目标的距离(昼夜工作)，可以实现360°昼夜巡逻侦察、重点目标跟踪、重点目标高倍率凝视等任务。稳像云台控制可见光相机、红外光相机以及激光测距机进行360°的旋转，可见光相机用于白天、红外光相机和激光测距机可以昼夜工作(原理决定)。优选地，可见光相机配有高倍率的连续变焦镜头，因此可以实现重点目标的高倍率凝视。优选地，处理器内置图像跟踪卡，用于实现可见光相机和红外光相机中目标的跟踪。
优选地，本实施例中，处理器40上设有用于与远程遥控终端通信连接的远程通信端口41，用于将第三检测系统30生成的检测信息上传给远程监控终端并接收远程监控终端下发的遥控指令。此处的远程通信端口41可以为WIFI或者4G或者其他类似无线移动通信模块。
优选地，还提供一种无人车，包括上述实施例的无人车环境感知系统，从而使得该无人车可以满足多距离多层次的环境感知需求。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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 (10)
1.一种无人车环境感知系统，其特征在于，包括用于检测无人车周围第一距离范围内的是否存在障碍物的第一检测系统(10)、用于采集无人车周围第二距离范围内运动目标的方位信息的第二检测系统(20)、用于以周转扫描方式采集无人车周围第三距离范围内设定角度范围内图像信息的第三检测系统(30)，其中，所述第三距离大于所述第二距离且所述第二距离大于所述第一距离。
2.根据权利要求1所述的无人车环境感知系统，其特征在于，
还包括与所述第一检测系统(10)、所述第二检测系统(20)及所述第三检测系统(30)均通信连接的处理器(40)，所述处理器(40)用于接收所述第一检测系统(10)、所述第二检测系统(20)及所述第三检测系统(30)中至少一种检测信息并生成用于控制所述无人车的指令。
3.根据权利要求2所述的无人车环境感知系统，其特征在于，
所述第一检测系统(10)包括布置于无人车车身周围的多个超声波雷达(11)，所述多个超声波雷达(11)经超声波控制器(12)连接所述处理器(40)。
4.根据权利要求3所述的无人车环境感知系统，其特征在于，
所述处理器(40)上配置用于根据所述多个超声波雷达(11)反馈的障碍物检测信息生成防碰撞预警指令的第一处理模块。
5.根据权利要求2所述的无人车环境感知系统，其特征在于，
所述第二检测系统(20)包括用于采集所述无人车周围多个运动目标的三维点云的多线激光雷达(21)和/或用于获取所述无人车周围运动目标的方位信息的多个毫米波雷达(22)。
6.根据权利要求5所述的无人车环境感知系统，其特征在于，
所述多个毫米波雷达(22)包括安装于所述无人车车体前端的长距离前向毫米波雷达及安装于所述无人车车体后端的侧向短距离毫米波雷达。
7.根据权利要求6所述的无人车环境感知系统，其特征在于，
所述处理器(40)上配置用于根据多线激光雷达(21)及所述多个毫米波雷达(22)反馈的检测信息生成即时地图的第二处理模块。
8.根据权利要求2所述的无人车环境感知系统，其特征在于，
所述第三检测系统(30)包括设置于所述无人车车体上的稳像云台及在所述稳像云台的带动下同步周转扫描的可见光相机(31)、红外光相机(32)及激光测距机(33)。
9.根据权利要求8所述的无人车环境感知系统，其特征在于，
所述第三检测系统(30)还包括控制器(34)，所述控制器(34)连接所述稳像云台、所述可见光相机(31)、所述红外光相机(32)及所述激光测距机(33)，所述控制器(34)与所述处理器(40)通信连接，用于控制所述稳像云台的周转动作并将所述可见光相机(31)、所述红外光相机(32)及所述激光测距机(33)的检测信息融合后反馈给所述处理器(40)。
10.根据权利要求9所述的无人车环境感知系统，其特征在于，
所述处理器(40)上设有用于与远程遥控终端通信连接的远程通信端口(41)，用于将所述第三检测系统(30)生成的检测信息上传给远程监控终端并接收所述远程监控终端下发的遥控指令。
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