一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法技术

本发明专利技术所述一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法，属于智能安全控制领域和无人驾驶智能交通领域。首先通过安装在观光电动车前身处的激光雷达传感器采集车辆前方的障碍物数据，然后对障碍物数据进行坐标系转换，并对坐标点进行区域划分，分成左中右三个区域，对每个区域进行障碍物聚类检测，根据每一个区域的检测结果进行判断并作出避障决策。一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法可以解决观光电动车在景区、园区里无人驾驶的自主安全避障问题，适用于自助游览观光的低速观光电动车无人驾驶系统。

An Autonomous Obstacle Avoidance Method Based on Unmanned Sightseeing Electric Vehicle

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法
本专利技术属于智能安全控制领域和无人驾驶智能交通领域，具体地，涉及一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法。
技术介绍
随着社会经济和科技的不断进步，人们对无人驾驶产品需求越来越急迫，尤其是无人驾驶观光电动车在景区、园区等公共场所的应用，但是安全性是首要的，因此基于无人驾驶观光电动车的自主避障功能非常重要。公布号为CN109017786A的中国专利技术专利公开了车辆避障方法，公布号为CN109002041A的中国专利技术专利公开了一种车辆避障方法，但这两个方法需要已知车辆行驶轨迹，同时对传感器要求也比较多成本较高，不适合用于无人驾驶观光电动车的自主避障中。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决在景区、园区等公共场所环境中无人驾驶观光电动车的安全性问题，提出了一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法。为了实现上述目的，本专利技术采取了如下的技术方案：提供一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法，包括设置于无人驾驶观光电动车的车身前部中间位置水平安装的一线激光雷达传感器，所述一线激光雷达传感器用于采集原始数据；其方法步骤如下：S1、数据采集；S2、坐标转换；S3、坐标点分区与障碍物检测；S4、自主避障决策:根据各个区域的障碍物检测结果和距离决定车辆的转向。进一步地，所述步骤S1、数据采集：所述一线激光雷达传感器采集的原始数据是一组极坐标系坐标点P{p1,p2,p3,...,pk,...,pn}，每个坐标点是由角度和离车辆距离组成，第k个坐标点可以表示为pk(θk,dk)，其中角度θk的单位为度，距离dk的单位为米。进一步地，所述步骤S2、坐标转换：对传感器采集的原始数据进行坐标系转换，由极坐标系转换成平面坐标系，即将pk(θk,dk)转换成pk(xk,yk)，其中xk表示横坐标距离，yk表示纵坐标距离，单位均为米，原点坐标p0(0,0)代表的是一线激光雷达传感器的位置坐标。进一步地，所述步骤S3、坐标点分区与障碍物检测：将步骤2中的数据中位置接近的坐标点聚成一个类，每个类作为一个障碍物。进一步地，所述步骤S3包括以下步骤：S3.1、对步骤S2中得到的坐标点根据横坐标xi位置进行分区，共分为三个区域，分别是左侧区域、中间区域和右侧区域，其中xi≤-(W/2+0.5)为左侧区域，-(W/2+0.5)＜xi＜(W/2+0.5)为中间区域，xi≥(W/2+0.5)为右侧区域，其中W代表无人驾驶观光电动车的车身宽度，单位是米；S3.2：对每个区域的两个坐标点pi(xi,yi)和pj(xj,yj)满足条件|xi-xj|≤0.05和|yi-yj|≤0.05则认为是属于一个类，将每个区域中所有点进行遍历判断，得到所有的障碍物类。更进一步地，所述步骤S4包括以下步骤：S4.1、用L、C和R分别表达左侧区域、中间区域和右侧区域的障碍物情况；L、C和R的值根据对应区域中障碍物情况进行赋值，当没有检测到障碍物或者障碍物与车辆的距离大于3米时赋值为0，否则赋值为1；S4.2、当C的值为0时，车辆继续直行；S4.3、当C的值为1且L的值为0时，车辆左转；S4.4、当C和L的值均为1且R的值为0时，车辆右转；S4.5、当C、L和R的值均为1时，车辆刹车停止。进一步地，所述自主防碰撞系统应用于无人驾驶观光电动车的行驶速度低于50千米/小时。与现有技术想比，本专利技术的有益效果如下：与现有技术中的自主避障方法想比，本专利技术所述基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法很好地解决在景区、园区等公共场所环境中无人驾驶观光电动车的安全性问题，保障车辆和行人的安全；仅用一个一线激光雷达传感器，造价成本底；本专利技术所述基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法具有高效实时性，满足实际应用需求，值得推广使用。具体实施方式下面结合具体实施方式对本专利技术作进一步的说明。提供一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法，包括设置于无人驾驶观光电动车的车身前部中间位置水平安装的一线激光雷达传感器，所述一线激光雷达传感器用于采集原始数据；其方法步骤如下：S1、数据采集；S2、坐标转换；S3、坐标点分区与障碍物检测；S4、自主避障决策:根据各个区域的障碍物检测结果和距离决定车辆的转向。作为上述实施方案的改进，所述步骤S1、数据采集：所述一线激光雷达传感器采集的原始数据是一组极坐标系坐标点P{p1,p2,p3,...,pk,...,pn}，每个坐标点是由角度和离车辆距离组成，第k个坐标点可以表示为pk(θk,dk)，其中角度θk的单位为度，距离dk的单位为米。作为上述实施方案的改进，所述步骤S2、坐标转换：对传感器采集的原始数据进行坐标系转换，由极坐标系转换成平面坐标系，即将pk(θk,dk)转换成pk(xk,yk)，其中xk表示横坐标距离，yk表示纵坐标距离，单位均为米，原点坐标p0(0,0)代表的是一线激光雷达传感器的位置坐标。作为上述实施方案的改进，所述步骤S3、坐标点分区与障碍物检测：将步骤2中的数据中位置接近的坐标点聚成一个类，每个类作为一个障碍物。作为上述实施方案的改进，所述步骤S3包括以下步骤：S3.1、对步骤S2中得到的坐标点根据横坐标xi位置进行分区，共分为三个区域，分别是左侧区域、中间区域和右侧区域，其中xi≤-(W/2+0.5)为左侧区域，-(W/2+0.5)＜xi＜(W/2+0.5)为中间区域，xi≥(W/2+0.5)为右侧区域，其中W代表无人驾驶观光电动车的车身宽度，单位是米；S3.2：对每个区域的两个坐标点pi(xi,yi)和pj(xj,yj)满足条件|xi-xj|≤0.05和|yi-yj|≤0.05则认为是属于一个类，将每个区域中所有点进行遍历判断，得到所有的障碍物类。作为上述实施方案的改进，所述步骤S4包括以下步骤：S4.1、用L、C和R分别表达左侧区域、中间区域和右侧区域的障碍物情况；L、C和R的值根据对应区域中障碍物情况进行赋值，当没有检测到障碍物或者障碍物与车辆的距离大于3米时赋值为0，否则赋值为1；S4.2、当C的值为0时，车辆继续直行；S4.3、当C的值为1且L的值为0时，车辆左转；S4.4、当C和L的值均为1且R的值为0时，车辆右转；S4.5、当C、L和R的值均为1时，车辆刹车停止。作为上述实施方案的改进，所述自主防碰撞系统应用于无人驾驶观光电动车的行驶速度低于50千米/小时。与现有技术中的自主避障方法想比，本专利技术所述基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法很好地解决在景区、园区等公共场所环境中无人驾驶观光电动车的安全性问题，保障车辆和行人的安全；仅用一个一线激光雷达传感器，造价成本底；本专利技术所述基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法具有高效实时性，满足实际应用需求，值得推广使用。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法，其特征在于，包括设置于无人驾驶观光电动车的车身前部中间位置水平安装的一线激光雷达传感器，所述一线激光雷达传感器用于采集原始数据；其方法步骤如下：S1、数据采集；S2、坐标转换；S3、坐标点分区与障碍物检测；S4、自主避障决策:根据各个区域的障碍物检测结果和距离决定车辆的转向。

【技术特征摘要】
1.一种基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法，其特征在于，包括设置于无人驾驶观光电动车的车身前部中间位置水平安装的一线激光雷达传感器，所述一线激光雷达传感器用于采集原始数据；其方法步骤如下：S1、数据采集；S2、坐标转换；S3、坐标点分区与障碍物检测；S4、自主避障决策:根据各个区域的障碍物检测结果和距离决定车辆的转向。2.根据权利要求1所述基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法，其特征在于，所述步骤S1、数据采集：所述一线激光雷达传感器采集的原始数据是一组极坐标系坐标点P{p1,p2,p3,...,pk,...,pn}，每个坐标点是由角度和离车辆距离组成，第k个坐标点可以表示为pk(θk,dk)，其中角度θk的单位为度，距离dk的单位为米。3.根据权利要求1所述基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法，其特征在于，所述步骤S2、坐标转换：对传感器采集的原始数据进行坐标系转换，由极坐标系转换成平面坐标系，即将pk(θk,dk)转换成pk(xk,yk)，其中xk表示横坐标距离，yk表示纵坐标距离，单位均为米，原点坐标p0(0,0)代表的是一线激光雷达传感器的位置坐标。4.根据权利要求1所述基于无人驾驶观光电动车的自主避障方法，其特征在于，所述步骤S3、坐标点分区与障碍物检测：将步骤2中的数据中位置接近的坐标点聚成一个类，每个类作为一个障碍物。5.根据权利要求4所述基于无人驾驶观光电动车的自...

【专利技术属性】
技术研发人员：李治国，
申请(专利权)人：湖南汽车工程职业学院，
类型：发明
国别省市：湖南,43