【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无人智能驾驶，特别涉及一种车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统。
技术介绍
1、智能驾驶和无人驾驶是当今高新技术发展的前沿，已经和即将带来生产力的巨大释放。民用的无人驾驶车辆一般情况下行驶在高等级的公路上，无需考虑路面以下的障碍情况，但是对行驶在高原、高寒、极地、冰面等复杂地质条件下的工程机械和特种地面无人车辆而言，凹坑、陷阱、塌陷、水坑、冰裂缝等地面缺陷严重影响其通行能力，并导致其存在倾覆、陷落等重大危险，亟需安全可靠的检测办法。
2、环境感知作为智能无人驾驶的重要一环，已经取得了非常多的成就。比如，在民用无人驾驶领域，像一些车辆驾驶的仅用摄像机的纯图像视觉方案，又或者其他无人驾驶的激光雷达、摄像机的多源传感器方案。但是，对于路面以下的环境感知，现在少有深入研究。一部分原因在于，路面以下的环境感知难度很大，比如在车辆高速行驶时且满足车辆刹车的需要，迄今尚没有车载传感器能够探测车辆前方20米外的即将塌陷的路面，虽然探冰雷达、探地雷达是可以检测即陷未陷的路面塌陷，但是它们都要求下视安装，即必须安装在车体下方，但安装在车体下方是无法满足刹车距离要求的，在车尾挂载的方式又不能超前探测，满足不了车辆向前行驶。
3、专利“一种冰结构探测机器人及探测方法(专利申请号202010493297.5)”给出了一种冰结构探测机器人，包括移动机器人、设置于移动机器人上的可见冰裂隙及障碍物探测系统、雷达探测系统、雪样采集系统及机器人端控制器，用以解决检测大范围冰川、确定冰上安全路线、冰川雪样自动采集的问题，主要是面向预探
4、1.该机器人采用能源动力自给的形式。电池、油机等是放置机器人本体上的，增加了机器人的重量，从而增加了在冰面行驶陷落的风险。
5、2.该机器人是在本体上对传感器数据进行处理的。在该机器人本体上，搭载了的可见冰裂隙及障碍物探测系统、雷达探测系统、雪样采集系统，这些机器人本体上的系统对探冰雷达、激光雷达、摄像机等传感器的数据进行处理，进一步增加了机器人的重量和成本。
6、3.该机器人的路线规划和避障控制是机器人本体上的控制器(机器人端控制)来完成的。由于该机器人较小、很矮，其视野有限，路线规划和避障的效率会较低。
7、4.该机器人不具备陷落保护和陷落后处置装置。其与操作者(监控计算机)之间是无线通信，无机械连接，一旦进入遇上薄冰，极其容易陷落、掉进冰裂隙，陷落后无法自动处置。
技术实现思路
1、本申请提供了一种车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，可用于解决车辆行驶过程中对前方地面的超前感知，实现车辆在危险环境的安全通行。
2、一种车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括一个或多个运动探测机构、用于连接运动探测机构和车辆的复合缆、放缆收缆单元、输电单元、车载智能感知控制单元。
3、运动探测机构包括探冰/探地雷达、激光雷达、感知/导航相机、定位定姿单元、智能数据接口单元、行走机构。
4、探冰/探地雷达安装于运动探测机构底部，方向垂直向下；激光雷达、感知/导航相机安装于运动探测机构前部，方向向前；定位定姿单元安装于车辆上部中心位置，与车体紧密硬链接；智能数据接口单元安装于车辆后部区域。
5、运动探测机构分别布置于车辆前行走机构前预设距离，用于分别探测各行走机构前方区域。
6、进一步地，运动探测机构各自通过复合缆与车辆连接；车辆上的输电单元通过复合缆为运动探测机构供电；
7、运动探测机构前出探测，运动探测机构装载的传感器数据通过智能数据接口单元汇集后，通过复合缆传输至车辆；
8、车辆接收数据后，经车载智能感知控制单元处理，得到地面缺陷的检测结果并生成环境感知结果；
9、车辆上车载智能感知控制单元融合检测结果和环境感知结果以及车辆目前的状态信息，处理得到运动探测机构的行驶路径、行驶速度和控制命令，通过复合缆发送到运动探测机构。
10、进一步地，运动探测机构装载的传感器数据通过智能数据接口单元汇集时，以运动控制机构的系统时钟作为统一时钟，获取探冰/探地雷达的地面点云数据、激光雷达的周围环境点云数据、感知/导航相机图像数据。
11、智能数据接口单元完成探冰/探地雷达、激光雷达、感知/导航相机、定位定姿单元传感器数据的对齐、打包，并赋予时间戳，经复合缆实时发送数据至车辆上的车载智能感知控制单元。
12、进一步地，车辆上车载智能感知控制单元融合检测结果和环境感知结果以及车辆目前的状态信息，包括：
13、车辆上的车载智能感知控制单元依据运动探测机构位姿态信息融合探冰/探地雷达、激光雷达获取的多帧点云数据，生成局部环境点云数据，利用体素化将点云数据fdata映射到特征空间得到fvox，
14、fvox＝voxel(fdata)
15、其中，voxel为体素化；
16、分别提取3个不同尺度的点云特征fstage1、fstage2、fstage3：
17、fstage1＝relu(3dconv(fvox))
18、fstage2＝relu(3dconv(fstage1))
19、fstage3＝relu(3dconv(fstage2))
20、其中，3dconv为3d卷积操作，relu为激活函数；
21、同时分别提取3个尺度的不同尺度的图片纹理特征istage1、istage2、istage3：
22、istage1＝relu(conv(i))
23、istage2＝relu(conv(istage1))
24、istage3＝relu(conv(istage2))
25、其中，conv为卷积操作，relu为激活函数；
26、融合点云和图片多模态特征，
27、f1＝conv(concat(fstage1+istage1))
28、f2＝conv(concat(fstage2+istage2))
29、f3＝conv(concat(fstage3+istage3))
30、
31、其中，concat为按通道拼接操作，为按位累加操作；
32、实现对凹坑、陷阱、塌陷、水坑、冰裂缝地面类别class的实时检测：
33、class＝softmax(mlp(f))
34、其中，mlp为多层感知机，softmax为激活函数。
35、进一步地，车载智能感知控制单元(5)利用lstm时序特征提取网络提取定位定姿单元(9)的跳变特征：
36、fimu＝lstm(xk)
37、其中，xk为当前运动探测机构(1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括一个或多个运动探测机构(1)、用于连接运动探测机构(1)和车辆的复合缆(2)、放缆收缆单元(3)、输电单元(4)、车载智能感知控制单元(5)；
2.根据权利要求1所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，运动探测机构(1)装载的传感器数据通过智能数据接口单元(10)汇集时，以运动控制机构(1)的系统时钟作为统一时钟，获取探冰/探地雷达(6)的地面点云数据、激光雷达(7)的周围环境点云数据、感知/导航相机(8)图像数据；
4.根据权利要求2所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，车辆上车载智能感知控制单元(5)融合检测结果和环境感知结果以及车辆目前的状态信息，包括：
5.根据权利要求4所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，车载智能感知控制单元(5)利用LSTM时序特征提取网络提取定位定姿单元(9)的跳变特征：
6.根据权利要求2所述的车辆前出
7.根据权利要求2所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，车载智能感知控制单元(5)进行运动探测机构(1)的路径规划、速度规划和控制，具体包括：
8.根据权利要求3所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，车辆包括两种，一种是有人驾驶的车辆，另一种是无人驾驶车辆；
9.根据权利要求3所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，放缆收缆单元包括储缆绞车(12)、牵引绞车(13)、自动排缆器(14)和松弛补偿器(15)；用于负责复合缆(2)的释放和回收；
...【技术特征摘要】
1.一种车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括一个或多个运动探测机构(1)、用于连接运动探测机构(1)和车辆的复合缆(2)、放缆收缆单元(3)、输电单元(4)、车载智能感知控制单元(5)；
2.根据权利要求1所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，运动探测机构(1)装载的传感器数据通过智能数据接口单元(10)汇集时，以运动控制机构(1)的系统时钟作为统一时钟，获取探冰/探地雷达(6)的地面点云数据、激光雷达(7)的周围环境点云数据、感知/导航相机(8)图像数据；
4.根据权利要求2所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，车辆上车载智能感知控制单元(5)融合检测结果和环境感知结果以及车辆目前的状态信息，包括：
5.根据权利要求4所述的车辆前出伴随缆控式地面缺陷检测系统，其特征在于，车载智能感知控制单元(5)利用lstm时序特征提取网...
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