本發(fā)明涉及無人駕駛
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種安全性高的無人駕駛汽車系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：目前，無人駕駛汽車作為一種智能汽車，主要依靠車內(nèi)的以計算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實現(xiàn)無人駕駛。但是，無人駕駛汽車對路旁交通及周圍環(huán)境情況的辨別能力有限，從而導(dǎo)致無人駕駛汽車安全性不高。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種安全性高的無人駕駛汽車系統(tǒng)。本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：提供了一種安全性高的無人駕駛汽車系統(tǒng)，包括第一信息獲取子系統(tǒng)、第二信息獲取子系統(tǒng)、局部地圖子系統(tǒng)、路徑規(guī)劃子系統(tǒng)和行駛控制子系統(tǒng)，所述第一信息獲取子系統(tǒng)用于采集無人駕駛汽車的行駛環(huán)境信息，所述第二信息獲取子系統(tǒng)用于采集道路的車輛信息，所述局部地圖子系統(tǒng)用于所述行駛環(huán)境信息和道路的車輛信息建立以無人駕駛汽車為中心的局部地圖；所述路徑規(guī)劃子系統(tǒng)用于所述局部地圖生成無人駕駛汽車的待行駛路線；所述行駛控制子系統(tǒng)用于根據(jù)所述待行駛路線規(guī)劃生成控制指令，并根據(jù)所述控制指令對無人駕駛汽車進(jìn)行控制。本發(fā)明的有益效果為：全面獲取了無人駕駛環(huán)境所需數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了安全性高的汽車無人駕駛。附圖說明利用附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；附圖標(biāo)記：第一信息獲取子系統(tǒng)1、第二信息獲取子系統(tǒng)2、局部地圖子系統(tǒng)3、路徑規(guī)劃子系統(tǒng)4、行駛控制子系統(tǒng)5。具體實施方式結(jié)合以下實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。參見圖1，本實施例的一種安全性高的無人駕駛汽車系統(tǒng)，包括第一信息獲取子系統(tǒng)1、第二信息獲取子系統(tǒng)2、局部地圖子系統(tǒng)3、路徑規(guī)劃子系統(tǒng)4和行駛控制子系統(tǒng)5，所述第一信息獲取子系統(tǒng)1用于采集無人駕駛汽車的行駛環(huán)境信息，所述第二信息獲取子系統(tǒng)2用于采集道路的車輛信息，所述局部地圖子系統(tǒng)3用于所述行駛環(huán)境信息和道路的車輛信息建立以無人駕駛汽車為中心的局部地圖；所述路徑規(guī)劃子系統(tǒng)4用于所述局部地圖生成無人駕駛汽車的待行駛路線；所述行駛控制子系統(tǒng)5用于根據(jù)所述待行駛路線規(guī)劃生成控制指令，并根據(jù)所述控制指令對無人駕駛汽車進(jìn)行控制。本實施例全面獲取了無人駕駛環(huán)境所需數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了安全性高的汽車無人駕駛。優(yōu)選的，所述第一信息獲取子系統(tǒng)1包括安裝在無人駕駛汽車上的攝像頭，所述攝像頭用于拍攝所述無人駕駛汽車附近的實時路況。本優(yōu)選實施例采用攝像頭獲取的實時路況更為直觀。優(yōu)選的，所述攝像頭為高清攝像頭。本優(yōu)選實施例采用高清攝像頭獲取的實時路況更為清晰。優(yōu)選的，所述第二信息獲取子系統(tǒng)2包括車輛數(shù)據(jù)采集模塊、一次檢測模塊、二次檢測模塊、三次檢測模塊和車輛類別劃分模塊，所述車輛數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取車輛檢測數(shù)據(jù)，所述一次檢測模塊用于根據(jù)車輛檢測數(shù)據(jù)對車輛速度進(jìn)行檢測，所述二次檢測模塊用于根據(jù)車輛檢測數(shù)據(jù)估算車輛軌跡，所述三次檢測模塊用于根據(jù)車輛檢測數(shù)據(jù)對車輛長度進(jìn)行檢測，所述車輛類別劃分模塊用于根據(jù)所述車輛長度對車輛進(jìn)行分類。所述車輛數(shù)據(jù)采集模塊使用磁敏傳感器對車輛進(jìn)行檢測，在傳感器的檢測區(qū)域內(nèi)，當(dāng)車頭和車尾的進(jìn)入和離開時，會產(chǎn)生磁力線顯著的擾動，所述車輛數(shù)據(jù)采集模塊包括一次單元和二次單元，所述一次單元用于確定傳感器節(jié)點感知模型，節(jié)點感知模型采用下式表示：fn(x)＝0，x＞rmax，0＜x≤rmax，上述式子中，rmax為傳感器節(jié)點最大探測距離，x表示車輛與傳感器節(jié)點距離，fn(x)表示檢測到車輛的概率；所述二次單元用于對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，具體處理方式為：a、對傳感器檢測到的原始信號數(shù)據(jù)a(k)進(jìn)行初步處理，得到信號ay(k)，所述初步處理為對原始信號數(shù)據(jù)進(jìn)行低通和帶通濾波器去噪、降低采樣頻率、求能量譜處理，；b、使用滑動加權(quán)的方式對信號進(jìn)行處理，處理后的信號可表示為：ay′(k)＝上述式子中，m為滑動窗口長度。本優(yōu)選實施例第二信息獲取子系統(tǒng)的車輛數(shù)據(jù)采集模塊采用磁敏傳感器對車輛進(jìn)行檢測，其檢測準(zhǔn)確率超過了視頻攝像頭等傳統(tǒng)設(shè)備，提高了車輛檢測準(zhǔn)確度；車輛感知模型根據(jù)車輛與傳感器的距離確定，更為準(zhǔn)確的反映了傳感器在檢測過程中的實際情況；采用滑動加權(quán)方式對信號進(jìn)行處理，能夠消除突發(fā)噪聲的影響，為無人駕駛汽車提供了更為準(zhǔn)確的車輛檢測數(shù)據(jù)。優(yōu)選的，所述一次檢測模塊采用以下方式確定車輛速度：a、設(shè)定一個信號幅值閾值eu(k)，當(dāng)信號連續(xù)低于閾值則認(rèn)為車輛不存在，若當(dāng)前信號采樣連續(xù)超過閾值則認(rèn)為有車輛存在，其中，eu(k)依據(jù)ay′(k)的變化進(jìn)行更新，假頂閾值初始值為be0，eu(k)更新方式如下：若檢測到有車，若檢測到無車，上述式子中，α和β為更新因子，0＜a＜1，β＞1，qk為閾值更新延遲；b、依據(jù)幅值閾值獲取檢測信號的開始時間tstart和截止時間tdown，采用下式計算速度：上述式子中，δtb和δta分別表示傳感器b和傳感器a的時鐘和標(biāo)準(zhǔn)時鐘的差值，tb，start和ta，start分別表示傳感器b和傳感器a的檢測到車輛的開始時間，tb，end和ta，end分別表示傳感器b和傳感器a的檢測到車輛的截止時間，da，b表示兩個傳感器之間的距離。本優(yōu)選實施例第二信息獲取子系統(tǒng)的一次檢測模塊對信號幅值閾值進(jìn)行更新，對于實際檢測環(huán)境中背景噪聲的變化具有更強(qiáng)的適應(yīng)性，提高了車輛檢測的魯棒性，保證了車輛檢測的準(zhǔn)確性和可靠性；在對車輛速度進(jìn)行求取時，消除了傳感器之間的時鐘差，從而得到了更為準(zhǔn)確的車輛速度檢測，對于無人駕駛汽車判斷周圍汽車速度具有重要意義。優(yōu)選的，所述二次檢測模塊包括建立單元和簡化單元，所述建立單元用于建立車輛軌跡檢測一般模型，所述簡化單元用于建立與車道平行的車輛軌跡檢測模型：車輛軌跡檢測一般模型可表示為：假設(shè)傳感器網(wǎng)絡(luò)由m個節(jié)點組成，在固定的時間間隔內(nèi)對車輛進(jìn)行周期性的檢測并向匯聚節(jié)點匯報，得到一個m維向量集cf＝(+1，0，-1)m，其中，-1表示車輛往遠(yuǎn)離傳感器節(jié)點檢測范圍的方向移動，+1表示車輛向著傳感器節(jié)點的檢測范圍方向移動，0表示沒有發(fā)現(xiàn)車輛，結(jié)合向量集cf以及對應(yīng)的時間戳可對車輛軌跡進(jìn)行估算。與車道平行的車輛軌跡檢測模型可表示為：由于車輛的運(yùn)行軌跡是與車道平行的直線，匯聚節(jié)點在固定的時間間隔t內(nèi)對車輛數(shù)據(jù)以一定的頻率采樣，得到的采樣結(jié)果為一個二元檢測序列hx(tj)：hx(tj)＝+1，ifrl(tj)≠0andrl(tj-t)＝0；hx(tj)＝0，ifrl(tj)＝0andrl(tj-t)＝0；hx(tj)＝-1，ifrl(tj)＝0andrl(tj-t)≠0；上述式子中，tj用于表示采樣時刻，rl(tj)為根據(jù)信號幅值閾值檢測到的車輛存在性的狀態(tài)輸出。本優(yōu)選實施例第二信息獲取子系統(tǒng)的二次檢測模塊實現(xiàn)了對車輛軌跡的估算，對于無人駕駛汽車判斷周圍車流具有重要意義，其中，一般模型能夠用于對各種軌跡進(jìn)行估算，簡化模型用于對車輛運(yùn)行與車道平行時的車輛軌跡進(jìn)行估算，提高了計算效率。優(yōu)選的，所述三次檢測模塊確定車輛長度采用以下方式：設(shè)傳感器節(jié)點p和q在某一時刻分別檢測到車頭進(jìn)入和車尾離開事件，在閾值檢測中分別對應(yīng)車輛的地磁擾動信號首次超過閾值和最后一次低于閾值的時刻，則車輛的長度gp可表示為：gp＝(bz-1)×ca，上述式子中，dp，q表示兩個傳感器節(jié)點p和q之間的距離，doff表示車輛偏移兩個傳感器連線的距離，bz表示誤差調(diào)整參數(shù)，t0、h0分別為標(biāo)準(zhǔn)溫度、標(biāo)準(zhǔn)濕度，t、片分別為實際環(huán)境中的溫度、濕度，rp和rq分別表示車輛與傳感器節(jié)點p和q的距離。本優(yōu)選實施例第二信息獲取子系統(tǒng)的三次檢測模塊在對車輛長度進(jìn)行檢測的過程中，引入誤差調(diào)整參數(shù)計算車輛長度，有助于降低經(jīng)車輛的磁擾動特征信號計算得到的磁性長度與車輛實際長度的誤差，由于磁信號會受到實際環(huán)境的影響，將溫濕度作為依據(jù)對誤差調(diào)整參數(shù)進(jìn)行計算，無人駕駛車輛能夠獲得更為準(zhǔn)確的車輛長度。無人駕駛汽車采用本發(fā)明安全性高的無人駕駛汽車系統(tǒng)，給定出發(fā)點和目的地，當(dāng)qk取不同值時，對無人駕駛汽車安全性和所用時間進(jìn)行統(tǒng)計，同其它無人駕駛汽車相比，產(chǎn)生的有益效果如下表所示：qk無人駕駛汽車安全性提高無人駕駛汽車所用時間縮短1036％30％1532％25％2030％20％2527％18％3025％15％最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。當(dāng)前第1頁12