自动驾驶车辆、方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种自动驾驶车辆、方法和装置，属于智能车领域。车辆的车身内设置有车内后视镜，双目摄像头设置在车内后视镜的下方，多个激光雷达、多个超声波雷达和毫米波雷达，分别设置于车辆的车头保险杠和车尾保险杠。采用本发明专利技术，将种不同种类的检测装置安装在车辆的不同位置，通过设置其各自的检测角度，可以全方位实时采集车辆周围的信息，有效识别影响行车安全的障碍物，从而根据检测到的复杂环境，作出决策自动控制车辆规避险情。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶车辆、方法和装置
本专利技术涉及智能车领域，特别涉及一种自动驾驶车辆、方法和装置。
技术介绍
为了缓解驾驶员疲劳甚至解放驾驶员，兴起了自动驾驶车辆；自动驾驶车辆(Autonomousvehicles；Self-pilotingautomobile)又称无人驾驶车辆、电脑驾驶车辆、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能车辆。并且，自动驾驶车辆依靠人工智能、摄像头、雷达及全球定位系统协同合作，让车辆可以在没有任何人类主动干预下，车辆自动驾驶。目前，主要是在车辆的前端和后端分别设置摄像头，在车辆的两侧分别设置雷达。车辆通过摄像头获取车辆前后的第一图像数据，通过雷达获取车辆所在车道的车道线信息；根据该第一图像数据和车道线信息，控制车辆行驶。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术至少存在以下问题：当前自动驾驶车辆只能应用在特定环境下或者特定轨道上，由于实际路况复杂，自动驾驶车辆无法有效检测和识别实际路况中的路线、周围车辆等车辆环境信息，很难将自动驾驶车辆应用在实际路况中，并且不能根据检测到的复杂的环境信息作出决策自动控制车辆安全行驶。
技术实现思路
为了解决现有技术的问题，本专利技术实施例提供了一种自动驾驶车辆、方法和装置。所述技术方案如下：第一方面，提供了一种自动驾驶车辆，所述车辆包括：车辆包括车身，车身内设置有车内后视镜、多个激光雷达、多个超声波雷达、毫米波雷达和双目摄像头；车身前后分别设置有车头保险杠和车尾保险杠；多个激光雷达和多个超声波雷达设置于车头保险杠和车尾保险杠，且多个超声波雷达中相邻两个超声波雷达之间的间隔为0.45m-0.55m，以弥补激光雷达车身近距离的盲区；对于每个激光雷达，激光雷达的辐射面与车辆纵向中轴线夹角为60度，且激光雷达的水平辐射角度为150度，垂直辐射角度为30度；毫米波雷达设置于车身的车头；双目摄像头设置于车内后视镜下侧；毫米波雷达设置于车头中轴线上，距离地面高度0.35m-0.65m；毫米波雷达辐射面朝外且辐射角度为100度的范围。第二方面，提供了一种自动驾驶方法，所述方法包括：获取当前车辆的双目摄像头采集的第一图像数据、当前车辆的超声波雷达采集的超声波数据、当前车辆的激光雷达采集的激光雷达数据和当前车辆的毫米波雷达采集的毫米波雷达数据；基于双目摄像头的第一图像数据，识别当前车辆的前方的第一范围内是否有障碍物，得到第一识别结果；基于激光雷达数据，识别当前车辆两侧的第二范围内是否有障碍物，得到第二识别结果；基于超声波雷达数据，识别当前车辆两侧的第三范围内是否有障碍物，得到第三识别结果；基于毫米波雷达数据，识别当前车辆的前方的第四范围内是否有障碍物，得到第四识别结果；基于第一识别结果、第二识别结果、第三识别结果和第四识别结果，确定当前车辆的行进路线；控制当前车辆按照行进路线行进。可选的，基于第一识别结果、第二识别结果、第三识别结果和第四识别结果，确定当前车辆的行进路线，包括：若第一识别结果、第二识别结果、第三识别结果和第四识别结果为存在至少一个目标障碍物，则获取至少一个目标障碍物的障碍物信息，对于每个目标障碍物，目标障碍物的障碍物信息包括障碍物的相对当前车辆的方向和距离；获取预设的当前车辆的通过条件；基于至少一个目标障碍物的障碍物信息和通过条件，确定当前车辆是否有通过每个目标障碍物的可通过区域；若存在可通过区域，则基于通过条件、可通过区域和每个目标障碍物的障碍物信息确定行进路线。可选的，基于通过条件、可通过区域和每个目标障碍物的障碍物信息确定行进路线，包括：基于通过条件和可通过区域，确定多条通过路线；根据每个障碍物的障碍物信息，在多条通过路线中确定最佳通过路线，最佳通过路线为与每个障碍物之间的距离最大，且通过每个目标障碍物的行驶距离最小的通过路线；将最佳通过路线作为当前车辆的行进路线。可选的，方法还包括：若不存在可通过区域，则获取当前车辆当前行驶区域的地图信息、当前车辆的当前定位信息和网络提供的路况信息；基于地图信息、当前定位信息、每个目标障碍物的障碍物信息和路况信息，确定当前车辆的行程路线；基于行程路线，制定行进路线。可选的，获取至少一个目标障碍物的障碍物信息，包括：基于第一识别结果、第二识别结果、第三识别结果和第四识别结果，从第一图像数据、激光雷达数据、超声波雷达数据和毫米波雷达数据中，确定存在障碍物的至少一项目标数据；基于至少一项目标数据，确定每项目标数据中识别出的障碍物，得到至少一个障碍物；对至少一个障碍物进行聚类，得到至少一个目标障碍物；从至少一项目标数据中识别至少一个目标障碍物的障碍物信息。可选的，基于双目摄像头的第一图像数据，识别当前车辆的前方的第一范围内是否有障碍物，得到第一识别结果，包括：将第一图像数据中图像质量低于第一预设阈值的像素点删除，得到第二图像数据；从第二图像中提取用于标识障碍物的多个第一特征点；基于多个第一特征点，与第一预设障碍物进行特征匹配，得到第一识别结果。可选的，基于激光雷达数据，识别当前车辆两侧的第二范围内是否有障碍物，得到第二识别结果，包括：从激光雷达数据中，获取激光雷达原始的第一点云数据；将第一点云数据中误差值大于第二预设阈值的数据删除，得到第二点云数据；从第二点云数据中提取障碍物的多个第二特征点；基于多个第二特征点，与第二预设障碍物进行特征匹配，得到第二识别结果。可选的，基于毫米波雷达数据，识别当前车辆的前方的第四范围内是否有障碍物，得到第四识别结果，包括：从毫米波雷达数据中获取毫米波雷达原始的第三点云数据；将第三点云数据中误差值大于第三预设阈值的数据删除，得到第四点云数据；基于第四点云数据和预设最小阈值，识别当前车辆的前方的第四范围内是否有障碍物，得到第四识别结果。可选的，基于超声波雷达数据，识别当前车辆两侧的第三范围内是否有障碍物，得到第三识别结果，包括：从超声波雷达数据中获取超声波雷达原始的第五点云数据；将第五点云数据中误差大于第四预设阈值的数据删除，得到第六点云数据；基于第六点云数据判断是否存在第二类障碍物；若存在第二类障碍物，则从第六点云数据中获取第二类障碍物的第二类障碍物数据；基于第二类障碍物数据对第二类障碍物进行聚类，得到第三识别结果，第三识别结果包括第二类障碍物的点云数据。第三方面，提供了一种自动驾驶装置，所述装置包括：获取模块，用于获取当前车辆的双目摄像头采集的第一图像数据、当前车辆的超声波雷达采集的超声波数据、当前车辆的激光雷达采集的激光雷达数据和当前车辆的毫米波雷达采集的毫米波雷达数据；第一识别模块，用于基于双目摄像头的第一图像数据，识别当前车辆的前方的第一范围内是否有障碍物，得到第一识别结果；第二识别模块，用于基于激光雷达数据，识别当前车辆两侧的第二范围内是否有障碍物，得到第二识别结果；第三识别模块，用于基于超声波雷达数据，识别当前车辆两侧的第三范围内是否有障碍物，得到第三识别结果；第四识别模块，用于基于毫米波雷达数据，识别当前车辆的前方的第四范围内是否有障碍物，得到第四识别结果；确定模块，用于基于第一识别结果、第二识别结果、第三识别结果和第四识别结果，确定当前车辆的行进路线；控制模块，用于控制当前车辆按照行进路线行进。可选的，确定模块，用于：若第一识别结果、第二识别结果、第三识别结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶车辆，其特征在于，所述车辆包括车身，所述车身内设置有车内后视镜、多个激光雷达、多个超声波雷达、毫米波雷达和双目摄像头；所述车身前后分别设置有车头保险杠和车尾保险杠；所述多个激光雷达和所述多个超声波雷达设置于所述车头保险杠和所述车尾保险杠，且所述多个超声波雷达中相邻两个超声波雷达之间的间隔为0.45m‑0.55m，以弥补激光雷达车身近距离的盲区；对于每个激光雷达，所述激光雷达的辐射面与所述车辆纵向中轴线夹角为60度，且所述激光雷达的水平辐射角度为150度，垂直辐射角度为30度；所述毫米波雷达设置于所述车身的车头；所述双目摄像头设置于所述车内后视镜下侧；所述毫米波雷达设置于所述车头中轴线上，距离地面高度0.35m‑0.65m；所述毫米波雷达辐射面朝外且辐射角度为100度的范围。

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆，其特征在于，所述车辆包括车身，所述车身内设置有车内后视镜、多个激光雷达、多个超声波雷达、毫米波雷达和双目摄像头；所述车身前后分别设置有车头保险杠和车尾保险杠；所述多个激光雷达和所述多个超声波雷达设置于所述车头保险杠和所述车尾保险杠，且所述多个超声波雷达中相邻两个超声波雷达之间的间隔为0.45m-0.55m，以弥补激光雷达车身近距离的盲区；对于每个激光雷达，所述激光雷达的辐射面与所述车辆纵向中轴线夹角为60度，且所述激光雷达的水平辐射角度为150度，垂直辐射角度为30度；所述毫米波雷达设置于所述车身的车头；所述双目摄像头设置于所述车内后视镜下侧；所述毫米波雷达设置于所述车头中轴线上，距离地面高度0.35m-0.65m；所述毫米波雷达辐射面朝外且辐射角度为100度的范围。2.一种基于权利要求1所述车辆的自动驾驶方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前车辆的双目摄像头采集的第一图像数据、所述当前车辆的超声波雷达采集的超声波数据、所述当前车辆的激光雷达采集的激光雷达数据和所述当前车辆的毫米波雷达采集的毫米波雷达数据；基于所述双目摄像头的第一图像数据，识别所述当前车辆的前方的第一范围内是否有障碍物，得到第一识别结果；基于所述激光雷达数据，识别所述当前车辆两侧的第二范围内是否有障碍物，得到第二识别结果；基于所述超声波雷达数据，识别所述当前车辆两侧的第三范围内是否有障碍物，得到第三识别结果；基于所述毫米波雷达数据，识别所述当前车辆的前方的第四范围内是否有障碍物，得到第四识别结果；基于所述第一识别结果、所述第二识别结果、所述第三识别结果和所述第四识别结果，确定所述当前车辆的行进路线；控制所述当前车辆按照所述行进路线行进。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一识别结果、所述第二识别结果、所述第三识别结果和所述第四识别结果，确定所述当前车辆的行进路线，包括：若所述第一识别结果、所述第二识别结果、所述第三识别结果和所述第四识别结果为存在至少一个目标障碍物，则获取所述至少一个目标障碍物的障碍物信息，对于每个目标障碍物，所述目标障碍物的障碍物信息包括所述障碍物的相对所述当前车辆的方向和距离；获取预设的所述当前车辆的通过条件；基于所述至少一个目标障碍物的障碍物信息和所述通过条件，确定所述当前车辆是否有通过每个目标障碍物的可通过区域；若存在所述可通过区域，则基于所述通过条件、所述可通过区域和每个目标障碍物的障碍物信息确定行进路线。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述通过条件、所述可通过区域和每个目标障碍物的障碍物信息，确定行进路线，包括：基于所述通过条件和所述可通过区域，确定多条通过路线；根据所述每个障碍物的障碍物信息，在所述多条通过路线中确定最佳通过路线，所述最佳通过路线为与所述每个障碍物之间的距离最大，且通过所述每个目标障碍物的行驶距离最小的通过路线；将所述最佳通过路线...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐达学，张世兵，周倪青，
申请(专利权)人：奇瑞汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34