【技术实现步骤摘要】
一种基于车、路、无人机信息融合的超视距感知系统
[0001]本专利技术涉及一种基于车、路、无人机信息融合的超视距感知系统，属于智能网联汽车感知领域。
技术介绍
[0002]汽车智能化的重要发展方向是自动驾驶，近年来，自动驾驶汽车技术迅猛发展，己经有不同自动化等级的自动驾驶汽车上路。自动驾驶的运作流程可以分为感知、认知、决策、控制、执行五部分，其关键技术设计驾驶环境感知、车联网和人工智能。在自动驾驶汽车中，定位、视觉、雷达等传感器协作融合，能够将图像、激光点云等收集到的环境数据，通过算法的提取、处理和融合，形成完整的汽车周边驾驶态势图，为驾驶行为决策提供依据。每种类型的感知技术都有自己的优势和弊端，他们互相进行充分的信息融合，最终形成全面可靠的感知数据决策与控制系统使用。在智能网联汽车领域，环境感知系统是智能网联汽车的关键系统之一，环境感知的视场覆盖范围以及准确性直接关系到自动驾驶的安全性。而目前智能网联汽车主要依靠车辆装载的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器进行感知，这种仅依靠单车感知的手段无法适用于路口、障碍物遮挡等存在...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于车、路、无人机信息融合的超视距感知系统，其特征在于，包括：车端感知子系统、路端感知子系统、无人机感知子系统、通讯子系统和协同感知子系统，所述车端感知子系统、路端感知子系统、无人机感知子系统连接通讯子系统，通讯子系统连接协同感知子系统；其中：车端感知子系统，用于获取车辆周边环境结构化特征信息并将其通过以太网传输至协同感知子系统；路端感知子系统，用于获取路端周边环境结构化特征信息并将其通过通讯子系统传输至协同感知子系统；无人机感知子系统，在两个路端之间进行长时间短距离飞行，并在飞行过程中实时进行环境感知，获取道路上方信息和路段盲区的结构化特征信息并将其通过通讯子系统传输至协同感知子系统；协同感知子系统，所述协同感知子系统利用深度学习和粒子滤波算法，经过坐标转换后，将车辆周边环境结构化特征信息和路端周边以及无人机视觉范围环境结构化特征信息进行融合，得到超视距融合感知。2.根据权利要求1所述的一种基于车、路、无人机信息融合的超视距感知系统，其特征在于，所述车载子系统包括包括车端传感模块和车端数据处理模块；所述车载传感模块用于对车辆行驶周围环境相关信息进行检测并将检测后结果实时传输到车载数据处理模块,所述车载数据处理模块用于对采集到的行驶环境相关信息输入到预先训练的深度学习神经网络，利用车辆周边环境图像数据和车辆周边环境点云数据，得到车辆周边环境结构化特征信息，并将处理后的数据发送到协同感知子系统。3.根据权利要求1所述的一种基于车、路、无人机信息融合的超视距感知系统，其特征在于，所述路端感知系统包括路端传感模块、路端数据处理模块、无人机充电模块；所述路端传感模块主要包括包括路端摄像头和路端激光雷达，路端传感模块的安装位置为路口红绿灯上，所述路端摄像头用于采集路端周边环境图像数据并将其传输至路端数据处理模块，所述路端激光雷达用于采集路端周边环境点云数据并将其传输至路端数据处理模块；无人机充电模块对无人机电量进行实时检测，并有自动回收装置，当电量小于预定工作电量时，对无人机感知子系统发出指令进行回收并充电。4.根据权利要求3所述的一种基于车、路、无人机信息融合的超视距感知系统，其特征在于，所述路端数据处理模块将路端摄像头和路端激光雷达检测到的目标物位置信息和速度信息转换到同一坐标系中，并对转换后的信息进行预处理，运用深度学习和粒子滤波算法进行信息融合，对动态目标进行实时识别和跟踪并对车辆进行定位，并将处理后的数据发送到协同感知子系统。5.根据权利要求1所述的一种基于车、路、无人机信息融合的超视距感知系统，其特征在于，所述无人机感知子系统包括无人机视觉模块、无人机数据...
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