基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法技术

本发明专利技术揭示了一种基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法，包括下述的步骤：由路侧设备采集路面的图像；由路侧设备对所采集的路面的图像进行处理；由路侧设备对处理结果数据进行编码生成报文；路侧设备向周围的预定范围内广播报文；进入到预定范围内的车辆通过车载的LTE‑V2X设备接收报文，并向路侧设备发布车辆的位置信息，如果车辆同时位于数个路侧设备的预定范围内，则车辆接收各个路侧设备广播的报文并融合所接收到的数个报文；车辆的智能驾驶控制设备对所接收的报文进行解析，根据解析的结果调整安全策略，安全策略与低附路面相关；上述步骤循环执行。

Intelligent driving safety control method based on V2I

【技术实现步骤摘要】
基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法
本专利技术涉及智能交通领域，更具体地说，涉及智能驾驶技术中的安全控制技术。
技术介绍
汽车智能化是汽车未来发展的方向和趋势。自动驾驶或者智能辅助驾驶正在快速的发展和普及。智能驾驶技术除了需要识别路况信息(其他交通参与者的状况)之外，还需要对路面状态进行识别。对于智能驾驶来说，路面状况的识别不再是简单的应用于ABS、EPS等汽车安全系统，也会被应用于自动驾驶汽车的感知规划系统、决策系统、执行系统的每一个环节。路面状态的识别包括路面类型、路面状态、坡度、道路附着系数等参数，路面状态对车辆行驶安全有较大影响，尤其是路面状态与道路附着系数。道路附着系数低的低附路面(比如积水路面、结冰路面、潮湿路面)都是影响行车安全的高危路面。因此，能否提前获得车辆行驶前方道路的路面状态与路面附着系数，对自动驾驶或者智能辅助驾驶的行驶安全性至关重要。对于人类驾驶者，由于人类大脑具有高度智慧，可以通过眼睛和周围环境信息来判断前方的道路的大致类别，是附着系数较高的干路面还是附着系数较低的湿滑路面，可以通过油门踏板，制动踏板，以及方向盘的配合使得车辆安全地通过该路段。但目前阶段智能驾驶汽车受限于感知系统功能局限和运算处理能有限，很难识别出前方的道路类别与道路附着系数。再加上汽车自身的视野有限，在行驶速度较快时，仅仅依靠车辆自身的探测来感知前方路面状态是不现实的，因此现有的智能驾驶方案中都无法提前获取车辆规划路径上的道路路面状态与道路附着系数。
技术实现思路
本专利技术旨在提出一种基于V2I技术的针对低附路面特性的提升智能驾驶安全性的方法。根据本专利技术的一实施例，提出一种基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法，包括下述的步骤：S1：由路侧设备采集路面的图像，路面是低附路面；S2：由路侧设备对所采集的路面的图像进行处理，生成处理结果数据；S3：由路侧设备对处理结果数据进行编码，生成报文，报文为适用于LTE-V2X设备的报文；S4：路侧设备向周围的预定范围内广播报文，并获取进入到预定范围内的车辆的位置信息；S5：进入到预定范围内的车辆通过车载的LTE-V2X设备接收报文，并向路侧设备发布车辆的位置信息，如果车辆同时位于数个路侧设备的预定范围内，则车辆通过车载的LTE-V2X设备向各个路侧设备发布车辆的位置信息，接收各个路侧设备广播的报文并融合所接收到的数个报文；S6：车辆的智能驾驶控制设备对所接收的报文进行解析，根据解析的结果调整安全策略，安全策略与低附路面相关；其中步骤S1-S6循环执行。在一个实施例中，低附路面是易积水或易结冰的路面，路侧设备布置在低附路面的周围，路侧设备包括：摄像头、LTE-V2X设备和数据处理器。摄像头是广角高清摄像头，摄像头对准低附路面以采集路面的图像。LTE-V2X设备与附近车辆进行通信，LTE-V2X设备具有蜂窝通信和直接通信两种通信模式，其中蜂窝通信使用LTE蜂窝网络，直接通信使用专用频谱。数据处理器对摄像头采集的路面的图像进行处理，计算道路附着系数的估计值并根据该估计值对路面进行分类，对道路附着系数的估计值和路面分类数据进行编码并生成适用于LTE-V2X设备的报文，该报文被提供给LTE-V2X设备由LTE-V2X设备进行广播。在一个实施例中，路侧设备进行广播的预定范围是以路侧设备为圆心，半径为150m的圆形区域。在一个实施例中，路侧设备的摄像头的安装高度不低于5m，视场角不低于100度，摄像头以不低于30帧/秒的频率获取椭圆形区域内的路面的图像。在一个实施例中，在步骤S2中，由路侧设备对所采集的路面的图像进行处理，生成处理结果数据进一步包括：S21：将摄像头获取的路面的图像，按照道路的车道划分进行区域分割，形成数个区域；S22：针对各个区域，依据图像特征进行路面分类，并为各个区域计算该区域的道路附着系数的估计值；S23：将各个区域与计算的该区域的道路附着系数的估计值相关联；S24：对于进入到预定范围内的车辆，计算车辆与各个区域的实时距离，其中实时距离是根据车辆的位置信息、路侧设备的位置信息以及摄像头的探测范围计算，其中车辆的位置信息以不低于30HZ的频率进行更新。在一个实施例中，在步骤22中，针对各个区域依据图像特征进行路面分类时，利用卷积神经网络对各个区域的图像进行特征学习，根据sigmoid激活函数和损失函数对各个区域进行路面分类，分成：干燥路面、潮湿路面和结冰路面；损失函数为其中ti＝l表示编号为ti的区域属于l类的路面分类的判别，表示编号为ti的区域属于l类的路面分类的概率，当损失函数L最小时，所采集的全体图像对应全体区域类别的正确概率最大；其中卷积神经网络经过训练集图像的训练，训练集图像来源于已有的图像集合，训练集图像中的路面图像被赋予路面分类标签，分类标签中包括道路附着系数，其中，干燥路面的附着系数的范围为0.6-0.7，潮湿路面的道路附着系数的范围为0.4-0.5，结冰路面的道路附着系数的范围为0.1-0.2。在一个实施例中，在步骤S22中，为各个区域计算该区域的道路附着系数的估计值时，是基于深度学习，使用AlexNet模型在已经实现路面分类的基础上对各个区域的附着系数的估计值进行计算。在一个实施例中，步骤S3中经编码生成的报文包括：路侧设备的唯一识别代号、路侧设备在的位置信息、进入到预定范围内的各车辆与各个区域的实时距离、低附路面的路面信息列表。其中低附路面的路面信息列表包括：按照道路的车道划分的区域、各个区域的路面分类、区域的道路附着系数的估计值。在一个实施例中，步骤S5中，如果车辆同时位于数个路侧设备的预定范围内，则车辆接收各个路侧设备广播的报文并融合所接收到的数个报文，包括：多个路侧设备所探测的路面不重叠而是相邻时，各个路侧设备广播的报文进行拼接，获得相邻的路面的连续的路面信息列表。多个路侧设备所探测的路面重叠时，仅保留最先收到的路侧设备所广播的报文，基于最先收到的路侧设备的报文获得路面信息列表。在一个实施例中，步骤S6中，与低附路面相关的安全策略包括：依据路面分类和道路附着系数的估计值调整当前车速；依据路面分类和道路附着系数的估计值变换车道；当存在其他交通参与者时，依据路面分类和道路附着系数的估计值调整当前车速以及与其他交通参与者之间的距离；车辆制动。本专利技术的基于V2I技术的针对低附路面特性的提升智能驾驶安全性的方法具有以下优点：本专利技术可以提前获取道路前方的路面状态与道路附着系数，并在该路面下执行相应的控制策略，避免因道路附着系数降低而引起的交通安全事故；本专利技术用于检测路面附着系统的传感器及其计算服务器均在路侧设备中，无需要求车辆搭载额外的传感器和计算资源；本专利技术的图像处理和路面附着系统计算在路侧设备上完成，LTE-V2X设备只需广播最终结果，减少了LTE-V2X广播信息量，适用于更大带宽范围的LTE-V2X设备；本专利技术中一个路侧设备的路面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法，其特征在于，包括：/nS1：由路侧设备采集路面的图像，所述路面是低附路面；/nS2：由路侧设备对所采集的路面的图像进行处理，生成处理结果数据；/nS3：由路侧设备对处理结果数据进行编码，生成报文，所述报文为适用于LTE-V2X设备的报文；/nS4：路侧设备向周围的预定范围内广播报文，并获取进入到预定范围内的车辆的位置信息；/nS5：进入到所述预定范围内的车辆通过车载的LTE-V2X设备接收所述报文，并向路侧设备发布车辆的位置信息，如果车辆同时位于数个路侧设备的预定范围内，则车辆通过车载的LTE-V2X设备向各个路侧设备发布车辆的位置信息，接收各个路侧设备广播的报文并融合所接收到的数个报文；/nS6：车辆的智能驾驶控制设备对所接收的报文进行解析，根据解析的结果调整安全策略，所述安全策略与低附路面相关；/n所述步骤S1-S6循环执行。/n

【技术特征摘要】
1.基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法，其特征在于，包括：
S1：由路侧设备采集路面的图像，所述路面是低附路面；
S2：由路侧设备对所采集的路面的图像进行处理，生成处理结果数据；
S3：由路侧设备对处理结果数据进行编码，生成报文，所述报文为适用于LTE-V2X设备的报文；
S4：路侧设备向周围的预定范围内广播报文，并获取进入到预定范围内的车辆的位置信息；
S5：进入到所述预定范围内的车辆通过车载的LTE-V2X设备接收所述报文，并向路侧设备发布车辆的位置信息，如果车辆同时位于数个路侧设备的预定范围内，则车辆通过车载的LTE-V2X设备向各个路侧设备发布车辆的位置信息，接收各个路侧设备广播的报文并融合所接收到的数个报文；
S6：车辆的智能驾驶控制设备对所接收的报文进行解析，根据解析的结果调整安全策略，所述安全策略与低附路面相关；
所述步骤S1-S6循环执行。


2.如权利要求1所述的基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法，其特征在于，所述低附路面是易积水或易结冰的路面，所述路侧设备布置在低附路面的周围，所述路侧设备包括：
摄像头，所述摄像头是广角高清摄像头，摄像头对准低附路面以采集路面的图像；
LTE-V2X设备，与附近车辆进行通信，所述LTE-V2X设备具有蜂窝通信和直接通信两种通信模式，其中蜂窝通信使用LTE蜂窝网络，直接通信使用专用频谱；
数据处理器，数据处理器对摄像头采集的路面的图像进行处理，计算道路附着系数的估计值并根据该估计值对路面进行分类，对道路附着系数的估计值和路面分类数据进行编码并生成适用于LTE-V2X设备的报文，该报文被提供给LTE-V2X设备由LTE-V2X设备进行广播。


3.如权利要求2所述的基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法，其特征在于，路侧设备进行广播的预定范围是以路侧设备为圆心，半径为150m的圆形区域。


4.如权利要求2所述的基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法，其特征在于，路侧设备的摄像头的安装高度不低于5m，视场角不低于100度，摄像头以不低于30帧/秒的频率获取椭圆形区域内的路面的图像。


5.如权利要求2所述的基于V2I的低附路面智能驾驶安全控制方法，其特征在于，所述步骤S2，由路侧设备对所采集的路面的图像进行处理，生成处理结果数据进一步包括：
S21：将摄像头获取的路面的图像，按照道路的车道划分进行区域分割，形成数个区域；
S22：针对各个区域，依据图像特征进行路面分类，并为各个区域计算该区域的道路附着系数的估计值；
S23：将各个区域与计算的该区域的道路附着系数的估计值相关联；
S24：对于进入到所述预定范围内的车辆，计算车辆与各个区域的实...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱国章，陈桢，黄洪荣，宋庆谱，陈君毅，
申请(专利权)人：上汽大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31