一种智能驾驶汽车的传感器自检系统及多传感融合系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其为一个集成的多传感器自检系统，在检测智能驾驶汽车各传感器状态时，综合了所有传感器的自检结果，并对检查结果进行了分类，利用多个同类别传感器带来的感知冗余，进一步地进行传感器验错检测，合理判断智能驾驶车辆的综合传感器状态。本发明专利技术同时提供一种基于传感器自检系统的智能驾驶汽车多传感融合系统，在传感器自检系统完成集成的多传感器自检及状态判断的同时，利用了传感器自检系统传送过来的自检信息进行信息融合处理，根据传感器自检的动态结果结合规划控制算法对误报和漏报的敏感程度进行智能融合，从而帮助智能驾驶系统做出更加合理的规划与控制策略。

【技术实现步骤摘要】
一种智能驾驶汽车的传感器自检系统及多传感融合系统
本专利技术属于智能驾驶技术(包括自动驾驶、无人驾驶)领域，具体涉及一种智能驾驶汽车的传感器自检系统及基于传感器自检系统的多传感融合系统，实现智能驾驶汽车中多种传感器(毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、摄像头、GPS、惯导等)的算法融合以及自我校正，以确保智能驾驶汽车能正确地使用各传感器感知的环境信息，保证智能行驶的安全及用户体验。
技术介绍
摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等传感器是智能驾驶汽车的重要感知设备，这些传感器提供的信息对智能驾驶汽车感知外部世界以及决定规划和控制方案起着至关重要的作用。在智能驾驶汽车所使用的传感器中，大多数传感器都具有单独自动校正功能。这些传感器能够检测出自身在使用过程中可能造成的误差并自动校正，德尔福的毫米波雷达就是一个很好的例子。然而，还没有一个统一的系统来对智能驾驶汽车中所有的重要传感器状况进行检查，并进一步把状态检查的结果用到多传感融合算法中，这必然导致现在的智能驾驶系统在一个传感器出问题时可能就会导致整个智能驾驶系统不能正常工作。这种只要一个传感器出现问题就要求整个智能驾驶系统停止工作的策略虽然保证了安全性，却没有充分利用多个同类别的传感器所带来的感知冗余。同类别传感器是指能够实现智能驾驶中同一感知功能的传感器，例如，前视摄像头和前向毫米波长距雷达可以是同类传感器，因为它们都可以探测智能驾驶汽车前面的障碍物，GPS和激光惯导由于都可以实现定位功能，所以也可以是同类别传感器。一个实用的多传感融合算法必须能够根据各传感器问题的轻重缓急、从而智能地做出合理的规划和控制。由于智能驾驶汽车在行驶过程中可能对传感器的状态(功能、性能、准确性等)产生影响，出于安全性的考虑，智能驾驶的整体解决方案必须包含一个集成的传感器自检系统。这个传感器自检系统除了能够对各个传感器的状态进行检查以外，还能把检查结果以特定的方式“汇报”给多传感融合算法，以便多传感融合算法能够根据各传感器自检的结果并利用传感器感知信息的冗余做出合理的规划及控制，然而现有技术中还没有出现这样的系统。
技术实现思路
为解决上述智能驾驶车辆遇到的技术问题，本专利技术提供一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其为一个集成的多传感器自检系统，在检测智能驾驶汽车各传感器状态时，综合了所有传感器的自检结果，并对检查结果进行了分类，以便智能驾驶系统的其它子系统能更好地利用所有传感器自检的结果；同时充分利用了多传感器的优势，即多个同类别传感器带来的感知冗余，其能在传感器单独自检的基础之上更进一步地进行传感器验错检测，从而合理判断智能驾驶车辆的综合传感器状态。本专利技术的上述目的是通过以下技术方案实现的：一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其与智能驾驶汽车的各个目标传感器通讯连接，获取各传感器的状态数据；包括：自检模块：其通过对各个目标传感器状态数据的分析处理判断出各目标传感器的运行状态；状态再判断模块：其在自检模块判断出的传感器运行状态基础上，利用同类别传感器的感知冗余信息，对同类别的各目标传感器状态数据进行对比，给出最终的传感器运行状态判断结果。进一步地，所述传感器的运行状态分为以下三种情况：正常：代表此传感器工作正常；有瑕疵：代表此传感器有问题，但不影响传感器的继续工作；严重错误：代表此传感器有严重问题，不能正常工作。更进一步地，所述传感器的三种运行状态的判断采用阈值分析方法。进一步地，所述阈值分析方法为：根据各目标传感器的自身特征参数及历史数据，分别对其工作状态数据设定阈值，将选定的目标传感器的状态数据与其阈值进行比较，判断该目标传感器的运行状态。进一步地，所述自检模块的工作过程为：1.1)选定智能驾驶汽车中需要进行传感器自检的所有目标传感器；1.2)采集当前目标传感器的状态数据，对状态数据进行分析处理，判断当前目标传感器的运行状态；1.3)记录当前目标传感器的运行状态自检结果；1.4)重复上述步骤1.2)至步骤1.3)，直至所有目标传感器完成运行状态判断；1.5)将所有目标传感器的状态数据信息转换成车身坐标系，连同运行状态判断结果一同发送给状态再判断模块。进一步地，所述状态再判断模块的工作过程为：2.1)接收自检模块发送的全部目标传感器的状态数据及运行状态判断结果；2.2)选取一个自检模块自检后运行状态自检结果为“正常”或“有瑕疵”的目标传感器，将当前目标传感器的状态数据及当前目标传感器的其他冗余传感器的状态数据进行同类信息比较，进行当前目标传感器的运行状态的再判断；2.3)记录当前目标传感器的运行状态再判断结果；2.4)重复上述步骤2.2)和2.3)，直至所有自检模块自检后运行状态自检结果为“正常”或“有瑕疵”的目标传感器完成运行状态再判断，生成最终的传感器自检结果；2.5)将最终的传感器自检结果发送给智能驾驶汽车中的其他系统。本专利技术同时提供一种基于传感器自检系统的智能驾驶汽车多传感融合系统，在传感器自检系统完成集成的多传感器自检及状态判断的同时，利用了传感器自检系统传送过来的自检信息进行信息融合处理，可以根据传感器自检的动态结果结合规划控制算法对误报和漏报的敏感程度进行智能融合，从而帮助智能驾驶系统做出更加合理的规划与控制策略，使智能驾驶系统在某些传感器出现问题的情况下，仍然能为智能驾驶汽车提供一定程度的安全保障。本专利技术的上述目的是通过以下技术方案实现的：一种基于传感器自检系统的智能驾驶汽车多传感融合系统，其利用传感器自检系统传送过来的自检信息进行信息融合处理，根据传感器自检的动态结果结合规划控制算法对误报和漏报的敏感程度进行融合。进一步地，所述传感器自检系统将目标传感器的运行状态分为以下三种情况：正常：代表此传感器工作正常；有瑕疵：代表此传感器有问题，但不影响传感器的继续工作；严重错误：代表此传感器有严重问题，不能正常工作。更进一步地，所述多传感融合系统包括：融合预判模块：其根据传感器自检系统发送的结果，对传感器数据融合的可行性进行预判，决定是否要通过传感器融合模块对传感器数据进行融合；传感器融合模块：其对接收到的传感器状态数据，根据各类型传感器的传感器状态敏感程度，分别进行数据融合。进一步地，所述融合预判断模块的工作流程为：根据传感器自检系统发送的各传感器运行状态自检结果和状态数据，结合车辆当前环境等其他因素，判断如果忽略运行状态为“严重错误”的传感器的数据后，其他传感器的数据融合后是否足以支撑智能驾驶汽车生成正确的规划和控制策略，如果忽略运行状态为严重错误的传感器的数据后智能驾驶系统无法生成正确的规划和控制策略，则通知智能驾驶系统以安全的方式停止智能驾驶汽车的运行，否则进入传感器融合模块进行数据融合。进一步地，所述传感器融合模块包括：多个分类融合子模块：其按照不同的传感器类别分别对各类传感器进行数据融合；传感器状态敏感子模块：其获取某一个目标分类融合子模块所需的各传感器的运行状态，依据各传感器的运行状态结果，并根据目标分类融合子模块的误报敏感程度及漏报敏感程度，对各传感器的状态数据进行处理，最后进行数据融合。进一步地，所述传感器融合模块的工作流程为：1.1)获取所有传感器运行状态判断结果及传感器状态数据，选定目标分类融合子模块；1.2)查找目标分类融合子模块需要的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其与智能驾驶汽车的各个目标传感器通讯连接，获取各传感器的状态数据；其特征在于，包括：自检模块：其通过对各个目标传感器状态数据的分析处理判断出各目标传感器的运行状态；状态再判断模块：其在自检模块判断出的传感器运行状态基础上，利用同类别传感器的感知冗余信息，对同类别的各目标传感器状态数据进行对比，给出最终的传感器运行状态判断结果。

【技术特征摘要】
1.一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其与智能驾驶汽车的各个目标传感器通讯连接，获取各传感器的状态数据；其特征在于，包括：自检模块：其通过对各个目标传感器状态数据的分析处理判断出各目标传感器的运行状态；状态再判断模块：其在自检模块判断出的传感器运行状态基础上，利用同类别传感器的感知冗余信息，对同类别的各目标传感器状态数据进行对比，给出最终的传感器运行状态判断结果。2.如权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其特征在于，所述传感器的运行状态分为以下三种情况：正常：代表此传感器工作正常；有瑕疵：代表此传感器有问题，但不影响传感器的继续工作；严重错误：代表此传感器有严重问题，不能正常工作。3.如权利要求2所述的一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其特征在于，所述传感器的三种运行状态的判断采用阈值分析方法。4.如权利要求3所述的一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其特征在于，所述阈值分析方法为：根据各目标传感器的自身特征参数及历史数据，分别对其工作状态数据设定阈值，将选定的目标传感器的状态数据与其阈值进行比较，判断该目标传感器的运行状态。5.如权利要求2所述的一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其特征在于，所述自检模块的工作过程为：1.1)选定智能驾驶汽车中需要进行传感器自检的所有目标传感器；1.2)采集当前目标传感器的状态数据，对状态数据进行分析处理，判断当前目标传感器的运行状态；1.3)记录当前目标传感器的运行状态自检结果；1.4)重复上述步骤1.2)至步骤1.3)，直至所有目标传感器完成运行状态判断；1.5)将所有目标传感器的状态数据信息转换成车身坐标系，连同运行状态判断结果一同发送给状态再判断模块。6.如权利要求2所述的一种智能驾驶汽车的传感器自检系统，其特征在于，所述状态再判断模块的工作过程为：2.1)接收自检模块发送的全部目标传感器的状态数据及运行状态判断结果；2.2)选取一个自检模块自检后运行状态自检结果为“正常”或“有瑕疵”的目标传感器，将当前目标传感器的状态数据及当前目标传感器的其他冗余传感器的状态数据进行同类信息比较，进行当前目标传感器的运行状态的再判断；2.3)记录当前目标传感器的运行状态再判断结果；2.4)重复上述步骤2.2)和2.3)，直至所有自检模块自检后运行状态自检结果为“正常”或“有瑕疵”的目标传感器完成运行状态再判断，生成最终的传感器自检结果；2.5)将最终的传感器自检结果发送给智能驾驶汽车中的其他系统。7.一种基于传感器自检系统的智能驾驶汽车多传感融合系统，其特征在于，其利用传感器自检系统传送过来的自检信息进行信息融合处理，根据传感器自检的动态结果结合规划控制算法对误报和漏报的敏感程度进行融合。8.如权利要求7所述的一种基于传感器自检系统的智能驾驶汽车多传感融合系统，其特征在于，所述传感器自检系统将目标传感器的运行状态分为以下三种情况：正常：代表此传感器工作正常；有瑕疵：代表此传感器有问题，但不影响传感器的继续工作；严重错误：代表此传感器有严重问题，不能正常工作。9.如权利要求8所述的一种基于传感器自检系统的智能驾驶汽车多传感融合系统，其特征在于，所述多传感融合系统包括：融合预判模块：其根据传感器自检系统发送的结果，对传感器数据融合的可行性进行预判，决定是否要通过传感器融合模块对传感器数据进行融合；传感器融合模块：其对接收到的传感器状态数据，根据各类型传感器的传感器状态敏感程度，分别进...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄波，徐澍，
申请(专利权)人：驭势科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11