一種無人駕駛導(dǎo)游車的制作方法
【專利摘要】一種無人駕駛的導(dǎo)游車，包括車本體，以及嵌入車本體的如下各個(gè)模塊：傳感與預(yù)處理模塊，人機(jī)交互模塊，路線規(guī)劃模塊，圖像識(shí)別算法，路線規(guī)劃算法。所述的傳感與預(yù)處理模塊采集處理并通過所述的圖像識(shí)別算法識(shí)別后的車本體附近的圖像數(shù)據(jù)，位置信息，路況信息，以及所述的人機(jī)交互模塊的用戶設(shè)定數(shù)據(jù)或維護(hù)人員的反饋數(shù)據(jù)傳輸至路線規(guī)劃模塊；所述的路線規(guī)劃模塊使用所述的路線規(guī)劃算法得到路線規(guī)劃信息，從而實(shí)現(xiàn)導(dǎo)游車的無人駕駛。本發(fā)明不僅可以降低導(dǎo)游車人工成本，還可以提高消費(fèi)者的旅游體驗(yàn)，具有較高的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。
【專利說明】
一種無人駕駛導(dǎo)游車
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及汽車自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，特別涉及一種無人駕駛導(dǎo)游車。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人民生活水平的日益提高，越來越多的人們選擇到知名旅游景點(diǎn)觀光游覽。導(dǎo)游車作為諸多景點(diǎn)中一種主要的代步工具，越加受到游客的青睞。然而目前人力資源成本的提高，以及導(dǎo)游車路線的單一，成為了導(dǎo)游車發(fā)展與普及的瓶頸問題。
[0003]國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局于2008年6月11日公開了高德軟件有限公司申請(qǐng)的帶有提前轉(zhuǎn)彎車道信息的路徑規(guī)劃裝置，該發(fā)明包括提前轉(zhuǎn)彎車道信息采集模塊，用于采集實(shí)際道路的提前轉(zhuǎn)彎車道信息;道路數(shù)據(jù)庫，用于存儲(chǔ)有關(guān)道路的信息；路徑規(guī)劃模塊，用于根據(jù)始點(diǎn)和終點(diǎn)以及道路的提前轉(zhuǎn)彎信息確定車輛的行駛路徑。
[0004]北京搜狗信息服務(wù)有限公司于2014年10月29公開的一種實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃的方法和系統(tǒng)，涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)明數(shù)據(jù)范圍廣，樣本均勻，提高了路徑規(guī)劃的結(jié)果的準(zhǔn)確度，特別是對(duì)于規(guī)律性不強(qiáng)的路況變化，提高了路徑規(guī)劃的準(zhǔn)確度。
[0005]以上兩個(gè)發(fā)明通過帶有提前轉(zhuǎn)彎車道信息的路徑規(guī)劃裝置能夠使規(guī)劃的路徑更加清晰合理，也可通過提起預(yù)知擁堵道路，但在現(xiàn)在的路況中會(huì)遇到更加復(fù)雜的路況信息，尤其在人員密集度較高的旅游景點(diǎn)，路況信息錯(cuò)綜復(fù)雜，從而給旅行者者帶來較多不便。而該發(fā)明不能解決此問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供一種無人駕駛導(dǎo)游車。
[0007]本發(fā)明提供一種無人駕駛的導(dǎo)游車，包括車本體，以及嵌入車本體的如下各個(gè)模塊:傳感與預(yù)處理模塊，人機(jī)交互模塊，路線規(guī)劃模塊，圖像識(shí)別算法，路線規(guī)劃算法。
[0008]所述的車本體，是一種電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車。所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車，其特征在于，前擋風(fēng)玻璃，雙側(cè)車窗高度，后擋風(fēng)玻璃的垂直高度相同，且為一固定值;最高車速為20千米每小時(shí)。
[0009]所述的傳感與預(yù)處理模塊，包括四組高速圖像傳感器組，一組低功耗藍(lán)牙模塊和一組衛(wèi)星定位模塊;所述的四組高速圖像傳感器組，位于車頂正中央位置，所述的四組高速圖像傳感器組分別正對(duì)所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車的正前方，正左方，正右方，正后方;所述的四組高速圖像傳感器組，每一組包括3路帶有定時(shí)器的高速圖像傳感器，每一個(gè)圖像傳感器的拍攝角度為120度;每一組中所述的3路高速圖像傳感器分時(shí)復(fù)用，切換間隔時(shí)間為I秒;所述的四組高速圖像傳感器組，每一組還包括一個(gè)數(shù)字信號(hào)處理器用于接收并處理圖像初始數(shù)據(jù);所述的一組低功耗藍(lán)牙模塊，位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車頂正中央上方，由天線，低功耗藍(lán)牙芯片和鐵電存儲(chǔ)器組成，所述的天線連接低功耗藍(lán)牙芯片，所述的低功耗藍(lán)牙芯片連接鐵電存儲(chǔ)器，所述的鐵電存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車的唯一識(shí)別號(hào);所述的一組衛(wèi)星定位模塊位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車頂正中央上方;所述的每一路數(shù)字信號(hào)處理器連接所述的路線規(guī)劃模塊。
[0010]所述的人機(jī)交互模塊由電容觸摸屏，IXD顯示屏如圖5(503)，ARM核微處理器，閃存存儲(chǔ)器和復(fù)選器組成;所述的ARM核微處理器內(nèi)置的模擬前端和LCD驅(qū)動(dòng)，分別驅(qū)動(dòng)所述的電容觸摸屏和所述的LCD顯示屏;所述的閃存存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)地圖與地點(diǎn)數(shù)據(jù);所述的ARM核微處理器連接所述的路線規(guī)劃模塊;所述的復(fù)選器用于所述的LCD顯示屏的驅(qū)動(dòng)端，判別是由所述的人機(jī)交互模塊驅(qū)動(dòng)，還是由所述的路線規(guī)劃模塊驅(qū)動(dòng)。當(dāng)用戶或維護(hù)人員通過所述的人機(jī)交互模塊輸入數(shù)據(jù)時(shí)，所述的復(fù)選器將驅(qū)動(dòng)端切換至所述的ARM核微處理器;在其他模式下，所述的復(fù)選器將驅(qū)動(dòng)端切換至路線規(guī)劃模塊，用于顯示所規(guī)劃路線。
[0011]所述的路線規(guī)劃模塊，位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車內(nèi)，嵌入副駕駛座位前的車前面板內(nèi)；所述的路線規(guī)劃模塊包括固態(tài)介質(zhì)存儲(chǔ)器，數(shù)字信號(hào)處理器;所述的數(shù)字信號(hào)處理器連接用于實(shí)時(shí)計(jì)算自動(dòng)行駛路線，所述的固態(tài)介質(zhì)存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)。
[0012]所述的圖像識(shí)別算法，代碼存儲(chǔ)于所述的傳感與預(yù)處理模塊中；所述的圖像識(shí)別算法的輸入為所述的高速圖像傳感器組采集到的原始圖像數(shù)據(jù)；
所述的路線規(guī)劃算法，代碼存儲(chǔ)于所述的路線規(guī)劃模塊內(nèi)；所述的路線規(guī)劃算法輸入為實(shí)時(shí)取得的周邊車速數(shù)據(jù)，周邊車數(shù)量數(shù)據(jù)，周邊車類型數(shù)據(jù)，車前方路況數(shù)據(jù)，所述的人機(jī)交互模塊的目的地與自動(dòng)駕駛模式數(shù)據(jù)，以及維護(hù)人員反饋的校正數(shù)據(jù)。
【附圖說明】
[0013]圖1本發(fā)明中無人車的側(cè)視圖與俯視圖；
圖2本發(fā)明中相機(jī)角度示意圖；
圖3本發(fā)明系統(tǒng)拓?fù)鋱D；
圖4本發(fā)明中傳感與預(yù)處理模塊框圖；
圖5本發(fā)明中人機(jī)交互模塊框圖；
圖6本發(fā)明中路線規(guī)劃模塊框圖；
圖7本發(fā)明中車速計(jì)算算法流程圖；
圖8本發(fā)明中路線規(guī)劃算法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0014]下面結(jié)合實(shí)施例與附圖來具體說明本發(fā)明。
[0015]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0016]本發(fā)明提供一種無人駕駛的導(dǎo)游車，包括但不限于車本體如圖1(101)所示，以及嵌入車本體的如下各個(gè)模塊:傳感與預(yù)處理模塊如圖4所示，人機(jī)交互模塊如圖5所示，路線規(guī)劃模塊如圖6所示，圖像識(shí)別算法如圖7所示，路線規(guī)劃算法如圖8所示。
[0017]所述的車本體，是一種電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車。所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車，其特征在于，前擋風(fēng)玻璃，雙側(cè)車窗高度，后擋風(fēng)玻璃的垂直高度相同，且為一固定值H，如圖1 (101)所示;最高車速為20千米每小時(shí)。
[0018]所述的傳感與預(yù)處理模塊如圖4所示，包括四組高速圖像傳感器組如圖4(410)(420) (430)(440)所示，一組低功耗藍(lán)牙模塊如圖4(470)所示和一組衛(wèi)星定位模塊如圖4(460)所示;所述的四組高速圖像傳感器組，位于車頂正中央位置如圖1(103)所示，所述的四組高速圖像傳感器組分別正對(duì)所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車的正前方，正左方，正右方，正后方如圖2所示;所述的四組高速圖像傳感器組，以圖4(410)為例，每一組包括3路帶有定時(shí)器的高速圖像傳感器，每一個(gè)圖像傳感器的拍攝角度為120度如圖2(201)(202)(203)(204)所示，以確保四個(gè)方向的圖像傳感器可以覆蓋到;每一組中所述的3路高速圖像傳感器分時(shí)復(fù)用，切換間隔時(shí)間為I秒;所述的四組高速圖像傳感器組，每一組還包括一個(gè)數(shù)字信號(hào)處理器如圖4(415)所示，用于接收并處理圖像初始數(shù)據(jù)；圖4 (420)(430)(440)具有與圖4(410)所示相同的結(jié)構(gòu);所述的每一路數(shù)字信號(hào)處理器連接所述的路線規(guī)劃模塊；所述的一組低功耗藍(lán)牙模塊如圖4(470)所示，位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車頂正中央上方如圖1 (103)所示，由天線如圖4(473)，低功耗藍(lán)牙芯片如圖4(471)和鐵電存儲(chǔ)器如圖4(472)組成，所述的天線連接低功耗藍(lán)牙芯片，所述的低功耗藍(lán)牙芯片連接鐵電存儲(chǔ)器，所述的鐵電存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車的唯一識(shí)別號(hào);所述的車本體能解收到的藍(lán)牙信號(hào)范圍內(nèi)，車與車之間可通過所述的低功耗藍(lán)牙模塊交換各自的唯一識(shí)別號(hào)，即可使得各個(gè)車輛知曉附近的車輛信息;所述的一組衛(wèi)星定位模塊位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車頂正中央上方如圖2(103)所示。
[0019]所述的人機(jī)交互模塊如圖5所示，位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車內(nèi)，嵌入副駕駛座位前的車前面板內(nèi)；所述的人機(jī)交互模塊由電容觸摸屏如圖5(502)，LCD顯示屏如圖5(503)，ARM核微處理器如圖5(506)，閃存存儲(chǔ)器如圖5(501)和復(fù)選器如圖5(507)組成;所述的ARM核微處理器內(nèi)置的模擬前端如圖5(503)和LCD驅(qū)動(dòng)如圖5(504)，分別驅(qū)動(dòng)所述的電容觸摸屏和所述的LCD顯示屏;所述的閃存存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)地圖與地點(diǎn)數(shù)據(jù);所述的ARM核微處理器連接所述的路線規(guī)劃模塊;所述的復(fù)選器用于使能所述的LCD顯示屏的驅(qū)動(dòng)端，判別是由所述的人機(jī)交互模塊驅(qū)動(dòng)，還是由所述的路線規(guī)劃模塊驅(qū)動(dòng)。當(dāng)用戶或維護(hù)人員通過所述的人機(jī)交互模塊輸入數(shù)據(jù)時(shí)，所述的復(fù)選器將驅(qū)動(dòng)端切換至所述的ARM核微處理器;在其他模式下，所述的復(fù)選器將驅(qū)動(dòng)端切換至路線規(guī)劃模塊，用于顯示所規(guī)劃路線。
[0020]所述的路線規(guī)劃模塊如圖6所示，位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車內(nèi)，嵌入副駕駛座位前的車前面板內(nèi)；所述的路線規(guī)劃模塊包括固態(tài)介質(zhì)存儲(chǔ)器如圖6(603)，數(shù)字信號(hào)處理器如圖6(601);所述的數(shù)字信號(hào)處理器連接用于驅(qū)動(dòng)如圖5(503)所示LCD顯示屏和實(shí)時(shí)計(jì)算自動(dòng)行駛路線，所述的固態(tài)介質(zhì)存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)。
[0021]所述的圖像識(shí)別算法如圖7所示，代碼存儲(chǔ)于所述的傳感與預(yù)處理模塊中；所述的圖像識(shí)別算法的輸入為所述的高速圖像傳感器組采集到的原始圖像數(shù)據(jù)，通過多元算子算法對(duì)圖像內(nèi)物體邊緣進(jìn)行檢測(cè);使用檢測(cè)到的分時(shí)的擋風(fēng)玻璃和車窗高度變化，計(jì)算車距和車速;將計(jì)算得到的數(shù)據(jù)和原始圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至所述的路線規(guī)劃模塊。
[0022]所述的路線規(guī)劃算法如圖8所示，代碼存儲(chǔ)于所述的路線規(guī)劃模塊內(nèi)；所述的路線規(guī)劃算法輸入為實(shí)時(shí)取得的圖像數(shù)據(jù);所述的圖像識(shí)別算法計(jì)算出的車速、車距、車型號(hào)數(shù)據(jù);所述的人機(jī)交互模塊的目的地與自動(dòng)駕駛模式數(shù)據(jù)；以及維護(hù)人員反饋的校正數(shù)據(jù)。如圖8所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為雙模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，包括使用遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)果初始權(quán)重值為0.5，包括使用粒子群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)果初始權(quán)重值為0.5;通過所述的維護(hù)人反饋的校正數(shù)據(jù)，可調(diào)整優(yōu)化后雙模權(quán)重，以得到更加準(zhǔn)確的判定結(jié)果。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種無人駕駛的導(dǎo)游車，包括車本體，以及嵌入車本體的如下各個(gè)模塊:傳感與預(yù)處理模塊，人機(jī)交互模塊，路線規(guī)劃模塊，圖像識(shí)別算法，路線規(guī)劃算法。2.所述的車本體，是一種電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車;所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車，其特征在于:前擋風(fēng)玻璃，雙側(cè)車窗高度，后擋風(fēng)玻璃的垂直高度相同，且為一固定值，最高車速為20千米每小時(shí)。3.所述的傳感與預(yù)處理模塊，包括四組高速圖像傳感器組，一組低功耗藍(lán)牙模塊和一組衛(wèi)星定位模塊;所述的四組高速圖像傳感器組，位于車頂正中央位置，所述的四組高速圖像傳感器組分別正對(duì)所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車的正前方，正左方，正右方，正后方;所述的四組高速圖像傳感器組，每一組包括3路帶有定時(shí)器的高速圖像傳感器，每一個(gè)圖像傳感器的拍攝角度為120度;每一組中所述的3路高速圖像傳感器分時(shí)復(fù)用，切換間隔時(shí)間為I秒;所述的四組高速圖像傳感器組，每一組還包括一個(gè)數(shù)字信號(hào)處理器用于接收并處理圖像初始數(shù)據(jù);所述的一組低功耗藍(lán)牙模塊，位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車頂正中央上方，由天線、低功耗藍(lán)牙芯片和鐵電存儲(chǔ)器組成，所述的天線連接低功耗藍(lán)牙芯片，所述的低功耗藍(lán)牙芯片連接鐵電存儲(chǔ)器，所述的鐵電存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車的唯一識(shí)別號(hào);所述的一組衛(wèi)星定位模塊位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車頂正中央上方;所述的每一路數(shù)字信號(hào)處理器連接所述的路線規(guī)劃模塊。4.所述的人機(jī)交互模塊，所述的人機(jī)交互模塊由電容觸摸屏，LCD顯示屏如圖5(503)，ARM核微處理器，閃存存儲(chǔ)器和復(fù)選器組成;所述的ARM核微處理器內(nèi)置的模擬前端和LCD驅(qū)動(dòng)，分別驅(qū)動(dòng)所述的電容觸摸屏和所述的LCD顯示屏;所述的閃存存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)地圖與地點(diǎn)數(shù)據(jù);所述的ARM核微處理器連接所述的路線規(guī)劃模塊;所述的復(fù)選器用于使能所述的LCD顯示屏的驅(qū)動(dòng)端，判別是由所述的人機(jī)交互模塊驅(qū)動(dòng)，還是由所述的路線規(guī)劃模塊驅(qū)動(dòng)。5.所述的路線規(guī)劃模塊，位于所述的電動(dòng)力或混合動(dòng)力四輪乘用車內(nèi)，嵌入副駕駛座位前的車前面板內(nèi)；所述的路線規(guī)劃模塊包括固態(tài)介質(zhì)存儲(chǔ)器，數(shù)字信號(hào)處理器;所述的數(shù)字信號(hào)處理器連接用于實(shí)時(shí)計(jì)算自動(dòng)行駛路線，所述的固態(tài)介質(zhì)存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)。6.所述的圖像識(shí)別算法，代碼存儲(chǔ)于所述的傳感與預(yù)處理模塊中；所述的圖像識(shí)別算法的輸入為所述的高速圖像傳感器組采集到的原始圖像數(shù)據(jù)。7.所述的路線規(guī)劃算法，代碼存儲(chǔ)于所述的路線規(guī)劃模塊內(nèi)；所述的路線規(guī)劃算法輸入為實(shí)時(shí)取得的圖像數(shù)據(jù)，車速，車距，車型號(hào)，所述的人機(jī)交互模塊的目的地與自動(dòng)駕駛模式數(shù)據(jù)，以及維護(hù)人員反饋的校正數(shù)據(jù)。
【文檔編號(hào)】G01C21/34GK105841712SQ201610385051
【公開日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年6月2日
【發(fā)明人】倪晉挺, 馬玲, 楊姝, 魯業(yè)安, 汪曉菁
【申請(qǐng)人】安徽機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院