【技术实现步骤摘要】
基于自车摄像头、雷达感知信息的周围车辆侧滑识别方法
本专利技术属于无人驾驶汽车自主决策
，特别涉及一种高速公路周围车辆侧滑状态识别方法，帮助自车更好地理解周围车辆状态，更好地进行行为决策和轨迹规划。
技术介绍
无人驾驶车辆对周围车辆的行为和车辆行驶状态地准确理解是安全行驶的前提。目前,周围车辆的刹车、换道、车道保持、超车、转向等行为均能较好的被无人驾驶车辆识别。侧滑车辆的运动不易受驾驶员控制，当周围车辆发生侧滑时，其会给无人驾驶车辆带来严重的潜在风险。为了保证道路安全性，需要根据自车传感器获取的信息，对环境中周围车辆的状态(是否侧滑)进行正确识别，才能更好地预测周围车辆的未来轨迹，做出合理地行为决策和轨迹规划，从而避免或减轻周围侧滑车辆对本车造成的影响。现有技术可以通过摄像头和雷达获取车道线方程，周围车辆边缘到车道线的距离，周围车辆位置、速度和周围车辆转向信号灯状态，以及判别自车是否发生侧滑。但目前还没有基于无人驾驶车辆感知信息去识别周围车辆侧滑状态的方法。
技术实现思路
本专利技术...
【技术保护点】
1.一种基于自车摄像头、雷达感知信息的周围车辆侧滑识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)通过自车车载摄像头与雷达进行数据获取/n自车行驶过程中，利用自车的车载摄像头获取的信息包括：车道线方程，周围车辆转向信号灯状态，周围车辆的左右边缘距离该周围车辆所在车道的左右车道线的距离l
【技术特征摘要】
1.一种基于自车摄像头、雷达感知信息的周围车辆侧滑识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)通过自车车载摄像头与雷达进行数据获取
自车行驶过程中，利用自车的车载摄像头获取的信息包括：车道线方程，周围车辆转向信号灯状态，周围车辆的左右边缘距离该周围车辆所在车道的左右车道线的距离ll、lr；自车行驶过程中，利用自车的车载雷达获取的信息包括：当前时刻N周围车辆相对于自车的速度vN和距离LN以及与周围车辆质心与自车质心的连线与自车中轴线的夹角αN；根据车载摄像头和雷达获取的数据得到当前时刻周围车辆的速度VN和周围车辆在三维世界坐标系的位置(xN,yN)，计算公式分别如下：
VN＝vN+vsN
xN＝v0N+LN·cosαN
yN＝y0N+LN·sinαN
其中，vsN为自车当前速度；x0N,y0N为自车当前时刻在三维世界坐标系下的横向坐标和纵向坐标；
2)计算当前时刻周围车辆轨迹的曲率半径
设TN,TN-1,TN-2为周围车辆当前时刻N及其前两个时刻N-1和N-2对应的轨迹点，其在三维世界坐标系下的坐标分别为(xN,yN),(xN-1,yN-1),(xN-2,yN-2)；利用以下公式确定当前时刻N周围车辆轨迹的曲率半径ρ(N)：
式中：
θ1N为N-1时刻和N时刻周围车辆的速度方向之间的夹角，根据余弦定理计算得到：
其中，lN-2,N-1、lN-1,N和lN-2,N分别为周围车辆的轨迹点TN-2和TN-1、TN-1和TN以及TN-2和TN之间的距离，计算公式分别如下：
RN为同时通过周围车辆三个轨迹点TN,TN-1,TN-2的圆弧半径，由三角形ONTN-1TN-2的几何关系得到：
3)根据周围车辆历史轨迹曲率半径判断是否存在疑似侧滑点
若周围车辆历史轨迹的某一时刻k1的曲率半径满足ρ(i-1)≤ρ(i),i＝k1-n,k1-n+1,…,k1，且满足ρ(k1)≥ρ(j)，j＝k1+1,k1+2,…,N，，则判定周围车辆历史轨迹上的该时刻k1为疑似侧滑时刻，记录时刻k1并执行步骤4)；若不满足则执行步骤8)；i和j分别为周围车辆历史轨迹上时刻k1之前和之后的时刻；n为时刻k1之前设定范围内的时刻；
4)判断时刻k1至时刻N之间周围车辆边缘是否离该周围车辆相应一侧对应的车道线的距离越来越近，若越来越近，则执行步骤5)，若时刻k1至时刻N-1之间周围车辆边缘离该周围车辆相应一侧对应的车道线的距离越来越近，且在N时刻周围车辆边缘离所述车道线的距离开始变大，则记录当前时刻为k2，即k2＝N，并则执行步骤9)；
5)判断周围车辆的当前速度在垂直于该周围车辆所在车道方向的分量是否大于侧滑速度阈值、当前周围车辆的边缘到达该周围车辆所在车道的车道线的时间是否小于侧滑时间阈值，当前周围车辆的边缘至该周围车辆所在车道线的距离是否小于侧滑距离阈值，若三个条件不同时满足则执行步骤6)，若同时满足则执行步骤12)；
6)计算时...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗禹贡，向云丰，陈健，贺岩松，刘金鑫，王博，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。