一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法及系统，该智能驾驶控制方法包括：基于各种传感器采集的数据确定车辆周围的环境和物体的感知数据；获取实时的车辆位姿信息以及以车辆位姿信息为参考的设定范围内的局部地图信息；基于局部地图信息和感知数据对车辆位姿信息进行误差补偿；基于感知数据、车辆位姿信息和局部地图信息进行路径规划得到局部轨迹，基于计算得到的局部轨迹对车辆进行轨迹控制；在前期智能驾驶关键模块的技术基础上，提出了多模块交互式的智能驾驶产品方案，从而很好的提升了产品的合理性，减小了资源的浪费。浪费。浪费。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能驾驶领域，尤其涉及一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法及系统。

技术介绍

[0002]智能驾驶产品一般分为以下几个关键模块：高精度定位模块、感知及融合模块、规划控制模块、人机交互模块。目前，智能驾驶产品设计多采用基于信号传输的方案，如图1所示为现有技术中一种智能驾驶系统的结构框图，结合图1可知，这种分布式的设计方案保证了各个模块的独立性，但也存在一些致命性问题，例如目前备受争议的规划控制方案，不同厂家给出两种不同设计。方案一：基于感知方案，此方案在规划控制过程中赋予感知更大权重；方案二：基于定位方案，此方案在规划控制过程中赋予定位更大权重；同时上述两种方案还存在信号单项传输的问题，这样的方案设计造成了极大的资源浪费。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法及系统，在前期智能驾驶关键模块的技术基础上，提出了多模块交互式的智能驾驶产品方案，从而很好的提升了产品的合理性，减小了资源的浪费。
[0004]根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法，包括：
[0005]基于各种传感器采集的数据确定车辆周围的环境和物体的感知数据；
[0006]获取实时的车辆位姿信息以及以所述车辆位姿信息为参考的设定范围内的局部地图信息；基于所述局部地图信息和所述感知数据对所述车辆位姿信息进行误差补偿；
[0007]基于所述感知数据、车辆位姿信息和局部地图信息进行路径规划得到局部轨迹，基于计算得到的所述局部轨迹对车辆进行轨迹控制。
[0008]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以作出如下改进。
[0009]可选的，所述基于各种传感器采集的数据确定车辆周围的环境和物体的感知数据的过程包括：
[0010]通过深度学习的方式分别对各种所述传感器采集的数据中的物体进行识别，并将不同传感器输出的物体信息进行融合得到所述感知数据；所述传感器采集的数据包括：相机和雷达采集的数据。
[0011]可选的，得到所述感知数据之后还包括：
[0012]基于所述局部轨迹对所述感知数据进行区分，基于车辆的行驶情境和设置规则标记重点关注物体；
[0013]利用所述局部地图信息对所述重点关注物体运动轨迹进行预测。
[0014]可选的，所述获取实时的车辆位姿信息以及以所述车辆位姿信息为参考的设定范围内的局部地图信息的过程包括：
[0015]利用GNSS_RTK、IMU、VCU、HD_MAP的信息进行定位数据融合，求解得到高精度的所述车辆位姿信息与所述局部地图信息。
[0016]可选的，所述基于所述感知数据、车辆位姿信息和局部地图信息进行局部轨迹计算的算法包括：A星算法以及迪杰斯特拉；
[0017]所述基于计算得到的所述局部轨迹对车辆进行轨迹控制的算法为PID算法。
[0018]可选的，所述智能驾驶控制方法还包括：
[0019]基于当前的所述路径规划的控制规则判断，当前智能驾驶分别对所述感知数据和车辆位姿信息的依赖程度；
[0020]所述感知数据和所述车辆位姿信息中的一个数据的实时计算过程中判断自身数据有错误需要更正时，判断能够依赖另一个数据完成所述路径规划时，直接进行错误更正。
[0021]可选的，利用所述传感器采集的数据之前包括：
[0022]选择后轴中心为目标定位点、右前上作为车辆坐标系，利用3D车模测量各个传感器与目标定位点之间的安装位姿参数，并将所有传感器标定到目标定位点坐标系下；
[0023]所述智能驾驶控制方法还包括：设置人机交互模块，所述人机交互模块用于接收算法层给出的协助信息，及环境、车辆状态的信息显示。
[0024]根据本专利技术的第二方面，提供一种基于多模块交互式的智能驾驶控制系统，包括：传感器层、算法层和交互层，其特征在于，所述算法层包括：感知融合模块、高精度定位模块、规划控制模块和交互模块；
[0025]所述感知融合模块，用于基于各种传感器采集的数据确定车辆周围的环境和物体的感知数据；
[0026]所述高精度定位模块，用于获取实时的车辆位姿信息以及以所述车辆位姿信息为参考的设定范围内的局部地图信息；基于所述局部地图信息和所述感知数据对所述车辆位姿信息进行误差补偿；
[0027]所述规划控制模块，用于基于所述感知数据、车辆位姿信息和局部地图信息进行路径规划得到局部轨迹，基于计算得到的所述局部轨迹对车辆进行轨迹控制；
[0028]所述交互模块，用于基于当前的所述路径规划的控制规则判断，当前智能驾驶分别对所述感知融合模块所述高精度定位模块的依赖程度；所述感知融合模块和所述高精度定位模块的一个模块的数据实时计算过程中判断自身数据有错误需要更正时，判断能够依赖另一个模块的数据完成所述路径规划时，直接进行错误更正。
[0029]根据本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现基于多模块交互式的智能驾驶控制方法的步骤。
[0030]根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现基于多模块交互式的智能驾驶控制方法的步骤。
[0031]本专利技术提供的一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法、系统、电子设备及存储介质，在前期智能驾驶关键模块的技术基础上，提出了多模块交互式的智能驾驶产品方案，利用从高精地图获取的局部地图信息和从感知融合模块获取的感知数据对定位信息进行误差补偿，实现数据交互提升数据准确性；基于规划得到的局部轨迹对感知数据进行区
分，基于车辆的行驶情境和设置规则标记重点关注物体，进一步保证行驶安全；基于当前的路径规划的控制规则判断，当前智能驾驶分别对各个模块的数据的依赖程度，在高精度定位模块或者感知融合模块判断自身数据有错误需要更正且路径规划模块能够依赖另一个模块的数据完成路径规划时，直接进行错误更正；从而很好的提升了产品的合理性，减小了资源的浪费。
附图说明
[0032]图1所示为现有技术中一种智能驾驶系统的结构框图；
[0033]图2为本专利技术提供的一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法的流程图；
[0034]图3为本专利技术提供的一种基于多模块交互式的智能驾驶控制系统的实施例的结构框图；
[0035]图4为本专利技术提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
[0036]图5为本专利技术提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0037]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。
[0038]图2为本专利技术提供的一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法流程图，如图2所示，该智能驾驶控制方法包括：
[0039]基于各种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述智能驾驶控制方法包括：基于各种传感器采集的数据确定车辆周围的环境和物体的感知数据；获取实时的车辆位姿信息以及以所述车辆位姿信息为参考的设定范围内的局部地图信息；基于所述局部地图信息和所述感知数据对所述车辆位姿信息进行误差补偿；基于所述感知数据、车辆位姿信息和局部地图信息进行路径规划得到局部轨迹，基于计算得到的所述局部轨迹对车辆进行轨迹控制。2.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述基于各种传感器采集的数据确定车辆周围的环境和物体的感知数据的过程包括：通过深度学习的方式分别对各种所述传感器采集的数据中的物体进行识别，并将不同传感器输出的物体信息进行融合得到所述感知数据；所述传感器采集的数据包括：相机和雷达采集的数据。3.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，得到所述感知数据之后还包括：基于所述局部轨迹对所述感知数据进行区分，基于车辆的行驶情境和设置规则标记重点关注物体；利用所述局部地图信息对所述重点关注物体运动轨迹进行预测。4.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述获取实时的车辆位姿信息以及以所述车辆位姿信息为参考的设定范围内的局部地图信息的过程包括：利用GNSS_RTK、IMU、VCU、HD_MAP的信息进行定位数据融合，求解得到高精度的所述车辆位姿信息与所述局部地图信息。5.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述基于所述感知数据、车辆位姿信息和局部地图信息进行局部轨迹计算的算法包括：A星算法以及迪杰斯特拉；所述基于计算得到的所述局部轨迹对车辆进行轨迹控制的算法为PID算法。6.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述智能驾驶控制方法还包括：基于当前的所述路径规划的控制规则判断，当前智能驾驶分别对所述感知数据和车辆位姿信息的依赖程度；所述感知数据和所述车辆位姿信息中的一个数据的实时计算过程中判断自身数据有错误需要更正时，判断能够...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭红雨，刘东林，江秋昀，乔静美，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：