一种基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法技术

本发明专利技术涉及汽车的自动驾驶技术，具体是一种基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法，其包括将多传感器融合的融合装置安装在汽车上；在汽车行驶过程中，所述融合装置精确探测出汽车周围物体的位置，并输出测量信息；将上述测量信息、汽车的惯性测量单元的数据和轮速计的数据进行时间同步和空间同步；将上述同步后的数据在原始层通过融合算法融合在一起，再在结果层输出融合结果；然后根据融合结果选择对应的驾驶策略。本发明专利技术采用了毫米波雷达、单目摄像头和双目摄像头为一体的融合装置，其可直接输出精确的测量信息，无需将每个传感器输出的信号进行融合计算，从而减少了融合计算的计算量，缩短了采用相应驾驶策略的时间，提高了行车的安全性。车的安全性。车的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法


[0001]本专利技术涉及汽车的自动驾驶技术，具体说是一种基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，汽车的自动驾驶技术逐渐兴起。在自动驾驶技术中，信号探测和定位功能是决策控制的前提条件，更是整个自动驾驶系统运行的基础。一般地，信号探测主要采用雷达和图像传感器等，其中雷达有激光雷达和毫米波雷达，由于毫米波雷达在雨雪等恶劣天气情形下能维持稳定工作，且体积小巧，结构紧凑，识别精度较高，尤其受到青睐；但毫米波雷达探测距离较短，而图像传感器如单目摄像头、双摄像头等可以取长补短。由此出现了采用多传感器融合的方式进行信号探测。但，目前多传感器融合器的采集部件是分别安装在汽车上，安装较麻烦；且是在雷达、摄像头分别采集信号后进行融合计算，这导致融合计算量大，可能造成迟滞采用相应的驾驶策略，存在安全隐患。

技术实现思路

[0003]针对上述技术问题，本专利技术提供了一种可提高行车安全性的基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法。
[0004]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法，其包括以下步骤：（1）将多传感器融合的融合装置安装在汽车上；（2）在汽车行驶过程中，所述融合装置精确探测出汽车周围物体的位置，并输出测量信息；（3）将上述测量信息、汽车的惯性测量单元的数据和轮速计的数据进行时间同步和空间同步；（4）将上述同步后的数据在原始层通过融合算法融合在一起，再在结果层输出融合结果；（5）然后根据融合结果选择对应的驾驶策略。
[0005]进一步地，所述融合装置采用由毫米波雷达、单目摄像头和双目摄像头组合构成的一体式传感器结构。
[0006]进一步地，所述双目摄像头两个头部采集的信息汇集至处理芯片进行处理，然后与所述毫米波雷达、单目摄像头的探测处理信号同时输出。
[0007]进一步地，上述同时输出的信号传送至控制模块，该控制模块根据接收的信号控制毫米波雷达、单目摄像头或双目摄像头再次探测。
[0008]进一步地，再次探测的数据处理后传送至所述控制模块，该控制模块再输出所述测量信息。
[0009]进一步地，在原始层，对数据采用扩展卡尔曼滤波方法进行车辆状态估计。
[0010]进一步地，所述扩展卡尔曼滤波方法分两步，1）时间更新，使用上一时刻状态的估计值进行当前时刻状态的预测；2）观测更新，在得到当前状态的测量值后可对步骤1）中得到的预测值进行修正，得到当前时刻更加精确的估计值。
[0011]进一步地，所述驾驶策略包括1）当左右车道都有车在向前行驶时，给出的建议是“车道保持”；2）当行驶至斑马线前时，推荐“减速”，如果有行人走在斑马线上，提示“让行”；3）当后方来车加速时，推荐“向右变道”；4）当前车行驶速度过于缓慢时，推荐“向左变道”；5）当有警车执行公务时，推荐“变道让行”；6）当其他车辆变道至本车当前道时，推荐“减速”。
[0012]从以上技术方案可知，本专利技术采用了毫米波雷达、单目摄像头和双目摄像头为一体的融合装置，其安装方便、快捷；且该融合装置可直接输出精确的测量信息，无需将每个传感器输出的信号进行融合计算，从而减少了融合计算的计算量，提高了计算效率，缩短了采用相应驾驶策略的时间，提高了行车的安全性。
附图说明
[0013]图1是本专利技术的流程框图。
具体实施方式
[0014]下面结合图1详细介绍本专利技术，在此本专利技术的示意性实施例及说明用来解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0015]如图1，本专利技术提供了一种基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法，其包括以下步骤：首先，将多传感器融合的融合装置1安装在汽车上；所述融合装置采用由毫米波雷达11、单目摄像头12和双目摄像头13组合构成的一体式传感器结构。如将毫米波雷达前端的探测头设置在面板上，在该面板上位于探测头左侧、右侧和上侧均设有拍摄孔，双目摄像头的两个头部设置在左侧和右侧的拍摄孔内；单目摄像头的头部设置在上侧的拍摄孔内；由此将毫米波雷达、单目摄像头和双目摄像头通过面板连接在一起，且左、右侧对称布置的双目摄像头符合其头部布置特性，有利于行车过程中的精准探测；同时，将双目摄像头的两个尾部和单目摄像头的尾部均设置支座上，三个支座与毫米波雷达后端的柱体形成连续的外螺纹，与该外螺纹旋合的螺母将融合装置锁紧在汽车的挡风玻璃、保险杠等安装体上，其不仅安装方便、快捷，而且结构小巧、占用空间少。
[0016]在汽车行驶过程中，所述融合装置精确探测出汽车周围物体的位置，并输出测量信息。由于毫米波雷达的柱体的存在，双目摄像头两个头部采集的信息需汇集至设置在柱体后端的处理芯片14进行处理，然后与所述毫米波雷达、单目摄像头的探测处理信号同时输出，且将同时输出的信号传送至控制模块15，该控制模块根据接收的信号控制毫米波雷达、单目摄像头或双目摄像头再次探测。具体来说，当毫米波雷达、单目摄像头和双目摄像三者将采集的信号同时输送至控制模块后，如分析出汽车周围的障碍物离汽车较近时，控制模块控制毫米波雷达再次进行探测，以探测保证精度；如分析出别的汽车行驶到本车周围时，控制模块则控制双目摄像头再次进行探测，以保证清晰度和精度；如分析出别的汽车离本车较远时，认为不会对本车造成威胁时，控制模块则控制单目摄像头进行探测，以降低
计算量。由此，本专利技术利用毫米波雷达、单目摄像头和双目摄像的各自优缺点实时采用合适的传感器进行再次探测，不仅大大提高了探测的精度，而且使毫米波雷达、单目摄像头和双目摄像头三者优势互补，提高了探测效率。由此，本融合装置再次探测的目标是确定的，经处理后可获得较为精确的数据，然后传送至所述控制模块，该控制模块再输出精确的测量信息。
[0017]接着，将上述测量信息、汽车的惯性测量单元2的数据和轮速计3的数据进行时间同步和空间同步，以确保融合计算精准；然后将上述同步后的数据在原始层通过融合算法融合在一起，再在结果层输出融合结果。具体来说，在原始层，本专利技术对数据采用扩展卡尔曼滤波方法进行车辆状态估计，该扩展卡尔曼滤波方法分两步：1）时间更新，使用上一时刻状态的估计值进行当前时刻状态的预测；2）观测更新，在得到当前状态的测量值后可对步骤1）中得到的预测值进行修正，得到当前时刻更加精确的估计值。
[0018]上述方法与经典卡尔曼滤波相比，它能将非线性函数进行Taylor展开并忽略二阶及以上高阶项，将模型线性化，从而应用于非线性模型。
[0019]最后，根据融合结果选择对应的驾驶策略，从而实现安全自动驾驶。具体的驾驶策略是：1）当左右车道都有车在向前行驶时，给出的建议是“车道保持”；2）当行驶至斑马线前时，推荐“减速”，如果有行人走在斑马线上，提示“让行”；3）当后方来车加速时，推荐“向右变道”；4）当前车行驶速度过于缓慢时，推荐“向左变道”；5）当有警车执行公务时，推荐“变道让行”；6）当其他车辆变道至本车当前道时，推荐“减速”。
[0020]除上述情况外，还可在遇到大车且视野开阔时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法，其特征包括以下步骤：（1）将多传感器融合的融合装置安装在汽车上；（2）在汽车行驶过程中，所述融合装置精确探测出汽车周围物体的位置，并输出测量信息；（3）将上述测量信息、汽车的惯性测量单元的数据和轮速计的数据进行时间同步和空间同步；（4）将上述同步后的数据在原始层通过融合算法融合在一起，再在结果层输出融合结果；（5）然后根据融合结果选择对应的驾驶策略。2.根据权利要求1所述基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法，其特征在于：所述融合装置采用由毫米波雷达、单目摄像头和双目摄像头组合构成的一体式传感器结构。3.根据权利要求2所述基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法，其特征在于：所述双目摄像头两个头部采集的信息汇集至处理芯片进行处理，然后与所述毫米波雷达、单目摄像头的探测处理信号同时输出。4.根据权利要求3所述基于多传感器融合的汽车自动驾驶方法，其特征在于：上述同时输出的信号传送至控制模块，该控制模块根据接收的信号控制毫米波雷达、单目摄像头或双目摄像头再次探测。5.根据权利要求4所述基于多...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘潺，
申请(专利权)人：湖南信息学院，
类型：发明
国别省市：