一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法，无人驾驶汽车通过自身的信息采集装置采集障碍信息以及从云端获取其他车辆上传至与当前无人驾驶汽车所处的行驶环境的环境信息以控制无人驾驶汽车避障，由于云端中的目标信息与无人驾驶汽车所处的环境信息相对应，因此，无人驾驶汽车可以从云端获知当前所处环境的障碍信息，结合无人驾驶汽车自身所检测到的障碍信息，从而实现精确避障，避免了无人驾驶汽车自身的避障装置异常或精确度较低时，引起避障失败率较高、车祸发生率较高的问题。同时，本发明专利技术还公开了一种无人驾驶汽车的障碍躲避系统，同样能实现上述技术效果。

Obstacle avoidance method and system for driverless vehicle

The invention discloses an obstacle avoidance method for unmanned vehicles. The unmanned vehicle collects obstacle information through its own information collection device, and obtains the environmental information of other vehicles from the cloud end to the driving environment of the current unmanned vehicle to control the obstacle avoidance of the unmanned vehicle, because of the eyes in the cloud end. The information is corresponding to the environmental information of the unmanned vehicle, so the unmanned vehicle can learn the obstacle information of the current environment from the cloud, and combine the obstacle information detected by the unmanned vehicle itself, so as to achieve the accurate obstacle avoidance and avoid the abnormal or precision of the obstacle avoidance device of the unmanned vehicle itself. When the degree is low, the failure rate is high and the accident rate is high. Meanwhile, the invention also discloses an obstacle avoidance system for a driverless vehicle, and the same technical effect can be achieved.

【技术实现步骤摘要】
一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法及系统
本专利技术涉及人工智能领域，特别涉及一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法及系统。
技术介绍
近年来，随着人工智能的快速发展，无人驾驶汽车也逐渐进入人们的生活。无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪实现无人驾驶。相比传统的驾驶汽车，无人驾驶汽车首先避免人对汽车进行控制及操作，同时，由于无人驾驶汽车由计算机系统进行控制，因此，避免了用户驾驶汽车时，由于疲劳驾驶而引起车祸事故。目前，由于无人驾驶汽车的发展历程较短，因此，无人驾驶汽车依旧存在许多技术难题，其中，最主要的问题是无人驾驶汽车在行驶时对遇到的障碍物分析及躲避的问题。但是，传统的避障方式是通过无人驾驶汽车自身的避障装置检测到障碍物后避障，避障方式单一，当无人驾驶汽车的避障装置异常或者避障装置检测障碍物不精确时，会导致无人驾驶汽车避障失败，车祸发生率较高。因此，如何提高无人驾驶汽车避障的精确度，进而降低无人驾驶汽车避障的失败率，进一步降低车祸的发生率是本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法及系统，提高了无人驾驶汽车避障的精确度，进而降低无人驾驶汽车避障的失败率，进一步降低了车祸的发生率。为实现上述目的，本专利技术实施例提供了如下技术方案：一方面，本专利技术实施例提供了一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法，包括：获取信息采集装置采集的无人驾驶汽车的行驶范围内的环境信息以检测所述行驶范围内是否存在目标车辆；若是，则确定所述行驶范围内的第一障碍信息；从云端获取与所述环境信息对应的目标信息并对所述目标信息与所述第一障碍信息进行分析得到第一分析结果，其中所述目标信息为所述目标车辆上传至所述云端的与所述环境信息对应的信息；根据所述第一分析结果控制所述无人驾驶汽车躲避与所述第一障碍信息对应的第一障碍。优选的，若所述无人驾驶汽车的所述行驶范围内未存在所述目标车辆，则确定所述行驶范围内的第二障碍信息；对所述第二障碍信息进行分析得到第二分析结果；根据所述第二分析结果控制所述无人驾驶汽车躲避与所述第二障碍信息对应的第二障碍。优选的，若所述无人驾驶汽车的所述行驶范围内存在所述目标车辆，则所述方法还包括：检测所述信息采集装置是否异常；若是，则从所述云端获取所述目标信息并对所述目标信息进行分析得到第三分析结果；根据所述第三分析结果控制所述无人驾驶汽车躲避与所述目标信息对应的第三障碍。优选的，所述获取信息采集装置采集的无人驾驶汽车的行驶范围内的环境信息包括：获取所述信息采集装置中的红外摄像机拍摄所述行驶范围内的环境图像；对所述环境图像进行特征提取以得到所述环境信息。优选的，所述从云端获取与所述环境信息对应的目标信息并对所述目标信息与所述第一障碍信息进行分析得到第一分析结果包括：根据所述目标信息与所述第一障碍信息建立与所述环境信息对应的数学模型；根据所述数学模型确定与所述第一障碍信息对应的所述第一障碍的可信度；判断所述可信度是否大于可信阈值；若是，则确定与所述第一障碍信息对应的所述第一障碍的避障信息以将所述避障信息作为所述第一分析结果。优选的，所述确定与所述第一障碍信息对应的所述第一障碍的避障信息包括：确定与所述环境信息对应的所述无人驾驶汽车的目标位置、所述第一障碍的障碍位置；获取所述信息采集装置中的激光测距仪测量的所述目标位置至所述障碍位置的障碍距离；根据所述目标位置、所述障碍位置以及所述障碍距离确定所述无人驾驶汽车的避障方向。另一方面，本专利技术实施例提供了一种无人驾驶汽车的障碍躲避系统，包括：信息采集装置、处理器、驾驶控制装置；所述信息采集装置用于采集无人驾驶汽车的行驶范围内的环境信息；所述处理器用于获取所述信息采集装置采集的所述环境信息以检测所述行驶范围内是否存在目标车辆，若存在，则确定所述行驶范围内的第一障碍信息；确定第一障碍信息后从云端获取与所述环境信息对应的目标信息并对所述目标信息与所述第一障碍信息进行分析得到第一分析结果，其中所述目标信息为所述目标车辆上传至所述云端的与所述环境信息对应的信息；所述驾驶控制装置用于根据所述第一分析结果控制所述无人驾驶汽车躲避与所述第一障碍信息对应的第一障碍。优选的，所述信息采集装置包括：红外摄像机；所述红外摄像机用于拍摄所述行驶范围内的环境图像。优选的，所述处理器具体用于：根据所述目标信息与所述第一障碍信息建立与所述环境信息对应的数学模型；根据所述数学模型计算与所述第一障碍信息对应的所述第一障碍的可信度；判断所述可信度是否大于可信阈值；若是，则确定与所述第一障碍信息对应的所述第一障碍的避障信息以将所述避障信息作为所述第一分析结果。可见，本专利技术实施例公开的一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法，首先获取信息采集装置采集的无人驾驶汽车的行驶范围内的环境信息以检测行驶范围内是否存在目标车辆，如果存在，则确定行驶范围内的第一障碍信息，并从云端获取与环境信息对应的目标信息并对目标信息与第一障碍信息进行分析得到第一分析结果；其中目标信息为目标车辆上传至云端的与环境信息对应的信息；根据第一分析结果控制无人驾驶汽车躲避与第一障碍信息对应的第一障碍。因此，无人驾驶汽车通过自身的信息采集装置采集障碍信息以及从云端获取其他车辆上传至与当前无人驾驶汽车所处的行驶环境的环境信息以控制无人驾驶汽车避障，由于云端中的目标信息与无人驾驶汽车所处的环境信息相对应，因此，无人驾驶汽车可以从云端获知当前所处环境的障碍信息，结合无人驾驶汽车自身所检测到的障碍信息，从而实现精确避障，避免了无人驾驶汽车自身的避障装置异常或精确度较低时，引起避障失败率较高、车祸发生率较高的问题。同时，本专利技术实施例还公开了一种无人驾驶汽车的障碍躲避系统，同样能实现上述技术效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例公开的一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法流程示意图；图2为本专利技术实施例公开的一种无人驾驶汽车的数学模型示意图；图3为本专利技术实施例公开的一种无人驾驶汽车的障碍躲避系统结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例公开了一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法及系统，提高了无人驾驶汽车避障的精确度，进而降低无人驾驶汽车避障的失败率，进一步降低了车祸的发生率。请参见图1，图1为本专利技术实施例公开的一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法流程示意图，包括：S101、获取信息采集装置采集的无人驾驶汽车的行驶范围内的环境信息以检测行驶范围内是否存在目标车辆。具体的，本实施例中，信息采集模块可以采集当前无人驾驶汽车采集的无人驾驶汽车所处环境的环境信息、当前无人驾驶汽车的行驶状态信息、无人驾驶汽车当前所处的位置信息等，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法，其特征在于，包括：获取信息采集装置采集的无人驾驶汽车的行驶范围内的环境信息以检测所述行驶范围内是否存在目标车辆；若是，则确定所述行驶范围内的第一障碍信息；从云端获取与所述环境信息对应的目标信息并对所述目标信息与所述第一障碍信息进行分析得到第一分析结果，其中所述目标信息为所述目标车辆上传至所述云端的与所述环境信息对应的信息；根据所述第一分析结果控制所述无人驾驶汽车躲避与所述第一障碍信息对应的第一障碍。

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶汽车的障碍躲避方法，其特征在于，包括：获取信息采集装置采集的无人驾驶汽车的行驶范围内的环境信息以检测所述行驶范围内是否存在目标车辆；若是，则确定所述行驶范围内的第一障碍信息；从云端获取与所述环境信息对应的目标信息并对所述目标信息与所述第一障碍信息进行分析得到第一分析结果，其中所述目标信息为所述目标车辆上传至所述云端的与所述环境信息对应的信息；根据所述第一分析结果控制所述无人驾驶汽车躲避与所述第一障碍信息对应的第一障碍。2.根据权利要求1所述的无人驾驶汽车的障碍躲避方法，其特征在于，若所述无人驾驶汽车的所述行驶范围内未存在所述目标车辆，则确定所述行驶范围内的第二障碍信息；对所述第二障碍信息进行分析得到第二分析结果；根据所述第二分析结果控制所述无人驾驶汽车躲避与所述第二障碍信息对应的第二障碍。3.根据权利要求1所述的无人驾驶汽车的障碍躲避方法，其特征在于，若所述无人驾驶汽车的所述行驶范围内存在所述目标车辆，则所述方法还包括：检测所述信息采集装置是否异常；若是，则从所述云端获取所述目标信息并对所述目标信息进行分析得到第三分析结果；根据所述第三分析结果控制所述无人驾驶汽车躲避与所述目标信息对应的第三障碍。4.根据权利要求1所述的无人驾驶汽车的障碍躲避方法，其特征在于，所述获取信息采集装置采集的无人驾驶汽车的行驶范围内的环境信息包括：获取所述信息采集装置中的红外摄像机拍摄所述行驶范围内的环境图像；对所述环境图像进行特征提取以得到所述环境信息。5.根据权利要求1所述的无人驾驶汽车的障碍躲避方法，其特征在于，所述从云端获取与所述环境信息对应的目标信息并对所述目标信息与所述第一障碍信息进行分析得到第一分析结果包括：根据所述目标信息与所述第一障碍信息建立与所述环境信息对应的数学模型；根据所述数学模型确定与所述第一障碍信息对应的所述第一障碍的可信度；判断所述可信度是...

【专利技术属性】
技术研发人员：张广驰，钟万春，崔苗，林凡，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44