一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法及系统，涉及自动驾驶障碍物筛选技术领域，针对现有的障碍物筛选方法存在的缺少重叠分析，筛选精确度低，易造成非正常的刹车现象，影响车辆驾驶稳定性的问题，现提出如下方案，其包括如下步骤：S1、获取障碍物信息：通过传感器获得障碍物的信息；S2、获取车辆位置：对当前车辆位置进行获取；S3、计算障碍物坐标：以当前车辆位置为原点，对障碍物的坐标进行计算；S4、获取车辆信息：获取当前车辆的行驶信息；S5、计算障碍物重叠风险。该障碍物筛选方法及系统，其基于障碍物和车辆信息进行行驶预测，计算障碍物与行车轨迹的重叠，提高障碍物筛选的精确度，提升行车安全。提升行车安全。提升行车安全。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法及系统


[0001]本专利技术涉及自动驾驶障碍物筛选
，尤其涉及一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法及系统。

技术介绍

[0002]随着智能科技的发展，自动驾驶技术日趋成熟，但在现有的技术中，自动驾驶辅助过程中对障碍物的筛选人存在不足，其通过感知对障碍物进行筛选，其未对障碍物与自身车辆的重叠进行分析，导致障碍物筛选精确度降低，误选障碍物造成非正常的刹车现象，影响车辆驾驶稳定性，因此，为了解决此类问题，我们提出了一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法及系统。

技术实现思路

[0003]本专利技术提出的一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法及系统，解决了现有的障碍物筛选方法存在的缺少重叠分析，筛选精确度低，易造成非正常的刹车现象，影响车辆驾驶稳定性的问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0005]一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法，包括如下步骤：
[0006]S1、获取障碍物信息：通过传感器获得障碍物的信息；
[0007]S2、获取车辆位置：对当前车辆位置进行获取；
[0008]S3、计算障碍物坐标：以当前车辆位置为原点，对障碍物的坐标进行计算；
[0009]S4、获取车辆信息：获取当前车辆的行驶信息；
[0010]S5、计算障碍物重叠风险：基于障碍物坐标和车辆行驶信息进行驾驶模拟，对障碍物与当前车辆的重叠风险进行计算，对障碍物进行筛选。
[0011]优选的，所述步骤S1中所涉及的获取障碍物信息，其通过摄像头、毫米波雷达的传感器获取障碍物的信息，包括其形状、宽度、深度、高度。
[0012]优选的，所述步骤S2中所涉及的获取车辆位置，其通过GPS对当前车辆定位，获取该车辆的位置信息。
[0013]优选的，所述步骤S3中所涉及的计算障碍物坐标，其确认其障碍物目标所在处对应的车道线横向坐标和纵向坐标，以当前车辆的位置为原点，通过GPS对障碍物的坐标进行定位计算。
[0014]优选的，所述步骤S4中所涉及的获取车辆信息，其通过当前车辆的车长obs_Length、车宽obs_Width、车高obs_High、纵向相对距离obs_dx、横向相对距离obs_dy、纵向相对速度obs_dxv、横向相对速度obs_dyv、障碍物与自车道车道线三次多项式方程计算出目标的四个角点坐标，分别为left_rear(lr_point_x，lr_point_y)，left_frond(lf_point_x，lf_point_y)，right_rear(rr_point_x，rr_point_y)，right_frond(rf_point_x，rf_point_y)；
[0015]其取lr_point_y、lf_point_y、rr_point_y、rf_point_y的最大值max_dy和最小值min_dy，表示目标横向跨度，取lr_point_x、lf_point_x、rr_point_x、rf_point_x的最大值max_dx和最小值min_dx，表示目标纵向跨度。
[0016]优选的，所述步骤S4中所涉及的获取车辆信息，其通过最大值max_dy和最小值min_dy分别计算出对应到自车道左、右侧车道线上的横向坐标：max_dy_left、max_dy_right、min_dy_left、min_dy_right；通过max_dy和最小值min_dy与max_dy_left、max_dy_right、min_dy_left、min_dy_right的差值计算目标障碍物跨入自车道部分的比例Ratio。
[0017]优选的，所述步骤S5中所涉及的计算障碍物重叠风险，若横向相对距离obs_dy>0，表示目标障碍物处于自车的右侧；若横向相对距离obs_dy<0，表示目标障碍物处于自车左侧。
[0018]优选的，所述步骤S5中所涉及的计算障碍物重叠风险，当横向相对距离obs_dy>0时：
[0019]max_dy
‑
max_dy_right<0，表示目标障碍物处于自车道内，Ratio＝1；
[0020]min_dy
‑
min_dy_right>0，表示目标障碍物处于自车道外，Ratio＝0；
[0021]否则，表示目标跨右侧车道线，则
[0022][0023]当横向相对距离obs_dy<0时：
[0024]min_dy
‑
min_dy_left>0，表示目标障碍物处于车道内，Ratio＝1；
[0025]max_dy
‑
max_dy_left<0，表示目标障碍物处于车道外，Ratio＝1；
[0026]否则，表示目标障碍物跨左侧车道线，则
[0027][0028]优选的，所述步骤S5中所涉及的计算障碍物重叠风险，其当前车辆到左侧车道线距离为C0_L、自车到右侧车道线距离为C0_R，计算目标障碍物与当前车辆是否有重叠风险，若|C0_L|>|C0_R|，表示为当前车辆在本车道内靠右侧行驶，此时计算出当前车辆与目标障碍物是否存在重叠，若存在重叠部分，则目标障碍物需要被筛选为感兴趣目标，若不存在重叠部分，则目标障碍物需要被筛选为非感兴趣目标。
[0029]一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选系统，包括：
[0030]障碍物获取模块，其与自车信息获取模块和车辆自动调整模块连接，用于获取障碍物的信息，以及获取车辆自动调整后的范围内障碍物信息，并将障碍物信息传送至自车信息获取模块；
[0031]自车信息获取模块，其与障碍物获取模块和障碍物位置计算模块连接，用于获取车辆的信息，并将障碍物信息和车辆信息传送至障碍物位置计算模块；
[0032]障碍物位置计算模块，其与自车信息获取模块和自车行驶模拟模块连接，用于接收障碍物信息和车辆信息，基于车辆信息对障碍物的坐标位置进行计算，并将坐标位置传送至障碍物风险预测模块；
[0033]自车行驶模拟模块，其与障碍物位置计算模块和障碍物风险预测模块连接，基于车辆行驶信息与障碍物坐标位置，对车辆的行驶进行模拟；
[0034]障碍物风险预测模块，其与自车行驶模拟模块和障碍物躲避模块连接，当自车行驶模拟模块模拟中自车与障碍物无重叠产生，则表示障碍物无风险，若产生重叠时，则表示障碍物存在风险，此时将风险传输至障碍物躲避模块；
[0035]障碍物躲避模块，其与障碍物风险预测模块和车辆自动调整模块连接，接收障碍物风险，根据其风险预警对车辆行驶进行重新规划，对障碍物进行避让，并将避让命令传输至车辆自动调整模块；
[0036]车辆自动调整模块，其与障碍物躲避模块和障碍物获取模块连接，用于接收避让命令，对车辆的行驶进行调整，并将调整后的信息传输至障碍物获取模块，对障碍物进行循环本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取障碍物信息：通过传感器获得障碍物的信息；S2、获取车辆位置：对当前车辆位置进行获取；S3、计算障碍物坐标：以当前车辆位置为原点，对障碍物的坐标进行计算；S4、获取车辆信息：获取当前车辆的行驶信息；S5、计算障碍物重叠风险：基于障碍物坐标和车辆行驶信息进行驾驶模拟，对障碍物与当前车辆的重叠风险进行计算，对障碍物进行筛选。2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法，其特征在于，所述步骤S1中所涉及的获取障碍物信息，其通过摄像头、毫米波雷达的传感器获取障碍物的信息，包括其形状、宽度、深度、高度。3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法，其特征在于，所述步骤S2中所涉及的获取车辆位置，其通过GPS对当前车辆定位，获取该车辆的位置信息。4.根据权利要求1所述的一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法，其特征在于，所述步骤S3中所涉及的计算障碍物坐标，其确认其障碍物目标所在处对应的车道线横向坐标和纵向坐标，以当前车辆的位置为原点，通过GPS对障碍物的坐标进行定位计算。5.根据权利要求1所述的一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法，其特征在于，所述步骤S4中所涉及的获取车辆信息，其通过当前车辆的车长obs_Length、车宽obs_Width、车高obs_High、纵向相对距离obs_dx、横向相对距离obs_dy、纵向相对速度obs_dxv、横向相对速度obs_dyv、障碍物与自车道车道线三次多项式方程计算出目标的四个角点坐标，分别为left_rear(lr_point_x，lr_point_y)，left_frond(lf_point_x，lf_point_y)，right_rear(rr_point_x，rr_point_y)，right_frond(rf_point_x，rf_point_y)；其取lr_point_y、lf_point_y、rr_point_y、rf_point_y的最大值max_dy和最小值min_dy，表示目标横向跨度，取lr_point_x、lf_point_x、rr_point_x、rf_point_x的最大值max_dx和最小值min_dx，表示目标纵向跨度。6.根据权利要求1所述的一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法，其特征在于，所述步骤S4中所涉及的获取车辆信息，其通过最大值max_dy和最小值min_dy分别计算出对应到自车道左、右侧车道线上的横向坐标：max_dy_left、max_dy_right、min_dy_left、min_dy_right；通过max_dy和最小值min_dy与max_dy_left、max_dy_right、min_dy_left、min_dy_right的差值计算目标障碍物跨入自车道部分的比例Ratio。7.根据权利要求1所述的一种自动驾驶辅助过程中障碍物筛选方法，其特征在于，所述步骤S5中所涉及的计算障碍物重叠风险，若横向相对距离obs_dy>0，表示目标障碍物处于自车的右侧；若横向相对...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宇，王继贞，田锋，汤新宁，
申请(专利权)人：英博超算南京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：