一种用于自动驾驶车辆的智能系统及其集成控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于自动驾驶车辆的智能系统及其集成控制方法，包括感知融合层、决策层、协调层和执行层；所述感知融合层包括多传感器信息特征融合Agent，多传感器信息特征融合Agent连接有GPS定位Agent、摄像头Agent、毫米波雷达Agent和激光雷达Agent；所述决策层包括系统Agent，系统Agent连接有无线通信Agent；所述协调层包括四个电机Agent；所述执行层包括ECU，ECU经电机连接车轮；本发明专利技术可以进行自动驾驶车辆的协调与控制，节省成本并且提高工作效率。提高工作效率。提高工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于自动驾驶车辆的智能系统及其集成控制方法


[0001]本专利技术涉及汽车自动驾驶
，特别是一种用于自动驾驶车辆的智能系统及其集成控制方法。

技术介绍

[0002]目前，随着计算机技术的蓬勃发展，将智能系统之间的协调配合应用到复杂的工作中，可大大提高工作效率与系统灵活性和鲁棒性，并节省系统成本。同时，伴随着自动驾驶车辆和多智能系统的迅速发展，将多智能系统技术应用到自动驾驶车辆的协调与控制中也成为一个热点方向。起源于分布式人工智能的多Agent(代理)系统是近年来飞速发展的技术，它是为解决大规模问题的智能求解而发展起来的，涉及并行计算、分布式系统、知识工程和专家系统等许多领域，是传统对象技术的发展和飞跃，Agent通过对问题域的描述、分解和分配，构成分散的、面向特定问题相对简单的子系统，并协调各系统并行和相互协作地进行问题求解，其思想十分适合大规模诊断问题的智能求解对于一个动态的、分布的、实时的和不确定的复杂系统，多Agent系统在故障的分辨、诊断和控制方面表现出了极大的优势，多个Agent通过与所处环境、人以及个体之间进行交互、协调与合作表现出一定的社会智能，从而解决一些传统AI无法解决的大规模复杂的问题。基于此，如何针对不同情况采取不同的控制策略，使得自动驾驶车辆可以应用于矿山、港口运输、工厂园区、仓库巡逻等场所，达到节省成本并且提高工作效率成为了申请人亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于，提供一种用于自动驾驶车辆的智能系统及其集成控制方法。本专利技术可以进行自动驾驶车辆的协调与控制，节省成本并且提高工作效率。
[0004]本专利技术的技术方案：一种用于自动驾驶车辆的智能系统，包括感知融合层、决策层、协调层和执行层；所述感知融合层包括多传感器信息特征融合Agent，多传感器信息特征融合Agent连接有GPS定位Agent、摄像头Agent、毫米波雷达Agent和激光雷达Agent；所述决策层包括系统Agent，系统Agent连接有无线通信Agent；所述协调层包括四个电机Agent；所述执行层包括与相应电机Agent对应连接的MCU，MCU连接有电机，电机的输出端连接车轮；所述感知融合层用于感知车辆周围的环境信息数据和车辆的位置信息数据，多传感器信息特征融合Agent用于将数据进行融合输出；所述系统Agent用于将无线通讯Agent发来的工作任务进行分解和顺序优化，接收感知融合层传来的数据，并与车辆自身的数据进行综合处理，下达工作指令；所述协调层用于确保系统层和执行层的信息交互和协作的关系；所述执行层用于采集实时的工况信息，执行系统层下达的工作指令，确保动力输出。
[0005]上述的用于自动驾驶车辆的智能系统，由无线通讯Agent接收工作指令并将其发送给系统Agent，然后由系统Agent分解并优化工作指令，再由GPS定位Agent、摄像头Agent、毫米波雷达Agent和激光雷达Agent感知环境信息数据和车辆信息数据，利用多传感器信息特征融Agent对数据进行融合，然后发送给系统Agent，系统Agent进行综合处理，再下达指
令输出到协调层和执行层，最后由协调层和执行层接收指令并输出给车辆；同时系统Agent记录车辆的动作数据、状态数据和环境信息数据，利用记录的数据对系统Agent进行深度强化学习，再利用深度强化学习后的系统Agent进行指令的下发。
[0006]前述的用于自动驾驶车辆的智能系统，所述多传感器信息特征融合Agent将数据进行融合输出的过程是先对GPS定位Agent、摄像头Agent、毫米波雷达Agent和激光雷达Agent进行联合标定，然后进行时间和空间的同步，再将GPS定位Agent获取的车辆位置和姿态信息、摄像头Agent获取的障碍物位置坐标信息、毫米波雷达Agent获取的车辆间距、车速和角度信息以及激光雷达Agent获取的点云图进行数据关联和融合，进而进行目标的判定。
[0007]前述的用于自动驾驶车辆的智能系统，所述摄像头Agent的标定是将摄像头所处的相机坐标系转换为像素坐标系：；其中：，分别表示相机坐标系的坐标值，，和表示像素坐标系的坐标值；为相机的内参矩阵，其定义式为：；式中：和分别为相机x轴和y轴的焦距；和分别为图像坐标系u轴和v轴的光学中心；利用径向畸变参数对坐标进行修正：；式中：和为修正径向畸变后的横纵坐标，和为畸变的横纵坐标；，和分别为相机的径向畸变，是该点距成像中心的距离，和分别为相机的切向畸变；利用切向畸变参数对坐标进行修正：；式中：和为修正切向畸变后的横纵坐标；所述激光雷达Agent和毫米波雷达Agent的标定均分为内参标定和外参标定；所述内参标定为距离校正角度、旋转校正角度、垂直校正角度以及水平偏移因子；所述外参标定是通过标定建立传感器与世界坐标系或其他传感器坐标系之间的关系。
[0008]前述的用于自动驾驶车辆的智能系统，所述时间同步包括硬件同步和软件同步；所述硬件同步是指多传感器在同一时刻下触发采样；所述软件同步是指通过统一的上位机给各个传感器提供基准时间，使得传感器每帧数据同步到统一的时间戳上。
[0009]前述的用于自动驾驶车辆的智能系统的集成控制方法，包括多量具有智能系统的自动驾驶车辆，所述车辆之间采用垂直化控制，由控制终端向一级领导者车辆的智能系统下达指令任务，再由一级领导者车辆的智能系统向二级领导者车辆的智能系统下达指令任务，最后由二级领导者车辆的智能系统向跟随者车辆的智能系统下发指令任务，以此使得各车辆执行对应的区域任务。
[0010]前述的用于自动驾驶车辆的智能系统的集成控制方法，所述区域任务包括多车辆的编队任务，由控制终端向一级领导者车辆的智能系统下达编队任务，一级领导者车辆的智能系统接收消息并做出相应的编队动作，同时向二级领导者车辆的智能系统发布编队任务，二级领导者车辆的智能系统接收编队任务并做出确定各二级领导者车辆的编队位置顺序的编队动作，同时二级领导者车辆的智能系统向跟随车辆的智能系统发布编队任务，跟随车辆的智能系统接收编队任务并做出确定各跟随车辆的编队位置顺序；确定完各车辆的位置顺序后完成编队，一级领导者车辆的智能系统根据目标点、环境、障碍物位置信息完成初步的路径规划，一级领导者车辆出发时，将给二级领导者车辆的智能系统发出出发信号，二级领导者车辆的智能系统向其跟随车辆的智能系统发出出发信号，然后二级领导者车辆和跟随车辆按照编队顺序出发，跟随车辆保持与前车距离，并向后传递信息，同时根据感知融合层传入的数据，时刻调整各电机输出的动力；各车辆之间根据无线通信Agent进行通讯连接，一级领导者车辆在获取障碍物位置坐标信息后，依次由二级领导者车辆向跟随车辆传递，并做出相应的动作，更新路径规划，二级领导者车辆和跟随智能系统车辆提前知晓障碍物信息，提前做出相应的动作，同时检测障碍物是否还在原位置，若还存在于原位置，则不更新路径规划，反之，则重新更新路径规划，直到所有车辆到达目的地后，结束编队。
[0011]前述的用于自动驾驶车辆的智能系统的集成控制方法，所述一级领导者车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于自动驾驶车辆的智能系统，其特征在于：包括感知融合层、决策层、协调层和执行层；所述感知融合层包括多传感器信息特征融合Agent，多传感器信息特征融合Agent连接有GPS定位Agent、摄像头Agent、毫米波雷达Agent和激光雷达Agent；所述决策层包括系统Agent，系统Agent连接有无线通信Agent；所述协调层包括四个电机Agent；所述执行层包括与相应电机Agent对应连接的MCU，MCU连接有电机，电机的输出端连接车轮；所述感知融合层用于感知车辆周围的环境信息数据和车辆的位置信息数据，多传感器信息特征融合Agent用于将数据进行融合输出；所述系统Agent用于将无线通讯Agent发来的工作任务进行分解和顺序优化，接收感知融合层传来的数据，并与车辆自身的数据进行综合处理，下达工作指令；所述协调层用于确保系统层和执行层的信息交互和协作的关系；所述执行层用于采集实时的工况信息，执行系统层下达的工作指令，确保动力输出。2.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的智能系统，其特征在于：由无线通讯Agent接收工作指令并将其发送给系统Agent，然后由系统Agent分解并优化工作指令，再由GPS定位Agent、摄像头Agent、毫米波雷达Agent和激光雷达Agent感知环境信息数据和车辆信息数据，利用多传感器信息特征融Agent对数据进行融合，然后发送给系统Agent，系统Agent进行综合处理，再下达指令输出到协调层和执行层，最后由协调层和执行层接收指令并输出给车辆；同时系统Agent记录车辆的动作数据、状态数据和环境信息数据，利用记录的数据对系统Agent进行深度强化学习，再利用深度强化学习后的系统Agent进行指令的下发。3.根据权利要求2所述的用于自动驾驶车辆的智能系统，其特征在于：所述多传感器信息特征融合Agent将数据进行融合输出的过程是先对GPS定位Agent、摄像头Agent、毫米波雷达Agent和激光雷达Agent进行联合标定，然后进行时间和空间的同步，再将GPS定位Agent获取的车辆位置和姿态信息、摄像头Agent获取的障碍物位置坐标信息、毫米波雷达Agent获取的车辆间距、车速和角度信息以及激光雷达Agent获取的点云图进行数据关联和融合，进而进行目标的判定。4.根据权利要求3所述的用于自动驾驶车辆的智能系统，其特征在于：所述摄像头Agent的标定是将摄像头所处的相机坐标系转换为像素坐标系：；其中：，分别表示相机坐标系的坐标值，，和表示像素坐标系的坐标值；为相机的内参矩阵，其定义式为：；式中：和分别为相机x轴和y轴的焦距；和分别为图像坐标系u轴和v轴的光学中心；利用径向畸变参数对坐标进行修正：
；式中：和为修正径向畸变后的横纵坐标，和为畸变的横纵坐标；，和分别为相机的径向畸变，是该点距成像中心的距离，和分别为相机的切向畸变；利用切向畸变参数对坐标进行修正：；式中：和为修正切向畸变后的横纵坐标；所述激光雷达Agent和毫米波雷达Agent的标定均分为内参标定和外参标定；所述内参标定为距离校正角度、旋转校正角度、垂直校正角度以及水平偏移因子；所述外参标定是通过标定建立传感器与世界坐标系或其他传感器坐标系之间的关系。5.根据权利要求3所述的用于自动驾驶车辆的智能系统，其特征在于：所述时间同步包括硬件同步和软件同步；所述硬件同步是指多传感器在同一时刻下触发采样；所述软件同步是指通过统一的上位机给各个传感器提供基准时间，使得传感器每帧数据同步到统一的时间戳上。6.根据权利要求1
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5任一项所述的用于自动驾驶车辆的智能系统的集成控制方法，其特征在于：包括多辆具有智能系统的自动驾驶车辆，所述车辆之间采用垂直化控制，由控制终端向一级领导者车辆的智能系统下达指令任务，再由一级领导者车辆的智能系统向二级领导者车辆的智能系统下达...

【专利技术属性】
技术研发人员：李强，杨爱喜，
申请(专利权)人：浙江大旗新能源汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：