一种无人驾驶矿车档位切换控制方法技术

本发明专利技术提供了一种无人驾驶矿车档位切换控制方法及系统。该方法包括：基于初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换；其中包括：获取实时图像信息，将实时图像与预设图像对比，判断矿车当前所处行驶区域，设置初始规划；根据实时图像获取实时路况信息，其中实时路况信息包括障碍物信息；实时获取车辆状态信息；根据初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换，上述方法能够更加高效灵活的进行档位切换，使矿车行驶更加平稳安全。全。全。

【技术实现步骤摘要】
一种无人驾驶矿车档位切换控制方法


[0001]本专利技术属于无人驾驶的智能控制
，特别涉及一种无人驾驶矿车档位切换控制方法及系统。

技术介绍

[0002]无人驾驶涉及环境感知，定位，决策规划，执行控制等
，其中车辆运动控制作为智能驾驶车辆系统的车端执行层，直接关系着智能驾驶功能的最终实现。车辆运动控制是执行控制中最核心的部分，通过控制车辆的车速，以保证车辆的稳定，安全，行驶。现如今的无人驾驶车辆，还处于研发设计探索阶段，尤其是在特定区域内地形较为复杂的情况下，更加困难。在采矿和采石业中，矿用卡车是高效、高产运营的关键，因此，在矿车实际行驶过程中，为了更好跟随期望加速度并且保证车辆发动机的工作平稳以及安全性，往往会伴随着档位的切换。如CN110758416A公开了一种无人驾驶矿车档位限制的控制系统及控制方法，其通过预设考虑多种情况，将档位控制的更加精确，如CN111866809 A公开了一种无人矿卡远程遥控驾驶系统，其通过提供视频和音频的方式，提高了无人驾驶的安全性。但是以上都没有解决如何综合考虑根据实时路况障碍物信息，结合预设条件进行档位切换的问题。

技术实现思路

[0003]针对上述技术中存在的缺陷，本专利技术提出了一种基于初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换方法，以解决上述问题。
[0004]根据本专利技术一方面，提出了1、一种无人驾驶矿车档位切换控制方法，基于初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换；其中包括：
[0005]步骤S1：获取实时图像信息，将实时图像与预设图像对比，判断矿车当前所处行驶区域，设置初始规划；
[0006]步骤S2：根据实时图像获取实时路况信息，其中实时路况信息包括障碍物信息；
[0007]步骤S3：实时获取车辆状态信息；
[0008]步骤S4：根据初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换。
[0009]优选的，所述S1，获取实时图像信息，将实时图像与预设图像对比，判断矿车当前所处行驶区域，设置初始规划包括：
[0010]步骤S11：获取实时图像，判断实时图像中是否包含特定标记信息；
[0011]步骤S12：若包含特殊标记信息，则将该图像与预设图像进行比对；
[0012]步骤S13：根据比对结果确定行驶区域；
[0013]步骤S14：根据行驶区域，设置初始挡位规划方式。
[0014]优选的，步骤S13：根据比对结果确定行驶区域包括：
[0015]判断否属于特殊场景或特殊路况，若是，则为低速行驶区域；否则为常规行使区域。
[0016]优选的，所述步骤S14，根据行驶区域，设置初始挡位规划方式包括：
[0017]车辆在常规行驶区时，不限定档位上限，根据矿车中提前保存的常规行驶区域的最佳档位切换策略，实现档位的自动切换；车辆即将进入低速行驶区内时，提前进行减速行驶；设定最高档位上限位1<＝N<＝3档，在上述档位限制的基础上，根据矿车中提前保存的低速行驶区域的最佳档位切换策略，实现档位的自动切换。
[0018]优选的，所述步骤S2：根据实时图像获取实时路况信息，其中实时路况步骤S21：信息包括障碍物信息包括：
[0019]根据上述采集到的实时图像获取路况信息，判断道路中是否存在行人、前方车辆，信号灯或其他静止障碍物。
[0020]优选的，步骤S21还包括：
[0021]步骤S211：获取不同障碍物样本图像；
[0022]步骤S212：将其输入神经网络模型中，进行训练，获得符合条件的检测模型；
[0023]步骤S213：实时获取路况信息通过检测模型判断障碍物的类型。
[0024]优选的，所述步骤S3，实时获取车辆状态信息，其中车辆状态信息包括：当前的车速、档位以及是否重载，还包括如下步骤；
[0025]步骤S31：获取车辆是否进行重载；
[0026]步骤S32：获取当前车辆行驶速度；
[0027]步骤S33：获取当前车辆挡位。
[0028]优选的，所述步骤S4：根据初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换包括：
[0029]当处于常规行驶区域中时，根据判断的障碍物类型，当障碍物为穿越的行人，且车辆为重载、高速、高档时，则在S距离进行减速，并且从高档逐渐切换到低档，限定最高档位上限为N1，避开障碍物后，恢复正常行驶；
[0030]当处于常规行驶区域中时，根据判断的障碍物类型，当障碍物为前方车辆，且车辆为重载、高速、高档时，则在S1距离进行减速，保持速度于前方车辆相同或略小于前方车辆，当速度小于v时，从高档逐渐切换到相应挡位，当速度大于v时，不进行切换，无需进行档位限定；
[0031]当处于常规行驶区域中时，根据判断的障碍物类型，当障碍物为信号灯时，且车辆为重载、高速、高档时，则在S2距离进行减速，直至停车，并从高档逐渐切换，限定最高档位上限为N2，穿过信号灯后，恢复正常行驶；
[0032]当处于常规行驶区域中时，根据判断的障碍物类型，当障碍物为静止物时，且车辆为重载、高速、高档时，则在S3距离进行减速，直至停车，并从高档逐渐切换，限定最高档位上限为N3，等待时间超过一定阈值后，重新规划行驶路线；
[0033]其中S>S2＝S3>S1；N1<N2<N3；
[0034]基于上述相同的操作，根据车辆状态，设置不同的距离阈值进行车辆速度的改变以及挡位的切换。
[0035]优选的，所述步骤S4：根据初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换包括：
[0036]当处于低速行驶区时，始终保持挡位切换于3档以下，同时根据路况信息及车辆状
态信息，进行1
‑
3档的切换，具体包括：
[0037]当处于低速行驶区时，根据判断的障碍物类型，当障碍物为穿越的行人，且车辆为重载时，则在S
’
距离进行减速，并且从高档逐渐切换到低档，限定最高档位上限为N1
’
<2，避开障碍物后，恢复正常行驶；
[0038]当处于低速行驶区时，根据判断的障碍物类型，当障碍物为前方车辆，且车辆为重载时，则在S1
’
距离进行减速，保持速度于前方车辆相同或略小于前方车辆，当速度小于v时，降低档位，当速度大于v时，不进行切换；
[0039]当处于低速行驶区时，根据判断的障碍物类型，当障碍物为信号灯时，且车辆为重载时，则在S2
’
距离进行减速，直至停车，穿过信号灯后，恢复正常行驶；
[0040]当处于低速行驶区时，根据判断的障碍物类型，当障碍物为静止物时，且车辆为重载时，则在S3距离进行减速，直至停车，等待时间大于一定阈值后，重新规划行驶路线；
[0041]其中S
’
>S2
’
＝S3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶矿车档位切换控制方法，基于初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换；其中包括：步骤S1：获取实时图像信息，将实时图像与预设图像对比，判断矿车当前所处行驶区域，设置初始规划；步骤S2：根据实时图像获取实时路况信息，其中实时路况信息包括障碍物信息；步骤S3：实时获取车辆状态信息；步骤S4：根据初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换。2.如权利要求1所述的无人驾驶矿车档位切换控制方法，所述S1，获取实时图像信息，将实时图像与预设图像对比，判断矿车当前所处行驶区域，设置初始规划包括：步骤S11：获取实时图像，判断实时图像中是否包含特定标记信息；步骤S12：若包含特殊标记信息，则将该图像与预设图像进行比对；步骤S13：根据比对结果确定行驶区域；步骤S14：根据行驶区域，设置初始挡位规划方式。3.如权利要求2所述的无人驾驶矿车档位切换控制方法，步骤S13：根据比对结果确定行驶区域包括：判断否属于特殊场景或特殊路况，若是，则为低速行驶区域；否则为常规行使区域。4.如权利要求3所述的无人驾驶矿车档位切换控制方法，所述步骤S14，根据行驶区域，设置初始挡位规划方式包括：车辆在常规行驶区时，不限定档位上限，根据矿车中提前保存的常规行驶区域的最佳档位切换策略，实现档位的自动切换；车辆即将进入低速行驶区内时，提前进行减速行驶；设定最高档位上限位1<＝N<＝3档，在上述档位限制的基础上，根据矿车中提前保存的低速行驶区域的最佳档位切换策略，实现档位的自动切换。5.如权利要求4所述的无人驾驶矿车档位切换控制方法，所述步骤S2：根据实时图像获取实时路况信息，其中实时路况步骤S21：信息包括障碍物信息包括：根据上述采集到的实时图像获取路况信息，判断道路中是否存在行人、前方车辆，信号灯或其他静止障碍物。6.如权利要求5所述的无人驾驶矿车档位切换控制方法，步骤S21还包括：步骤S211：获取不同障碍物样本图像；步骤S212：将其输入神经网络模型中，进行训练，获得符合条件的检测模型；步骤S213：实时获取路况信息通过检测模型判断障碍物的类型。7.如权利要求6所述的无人驾驶矿车档位切换控制方法，所述步骤S3，实时获取车辆状态信息，其中车辆状态信息包括：当前的车速、档位以及是否重载，还包括如下步骤；步骤S31：获取车辆是否进行重载；步骤S32：获取当前车辆行驶速度；步骤S33：获取当前车辆挡位。8.如权利要求7所述的无人驾驶矿车档位切换控制方法，所述步骤S4：根据初始规划、实时路况信息以及车辆状态信息进行档位切换包括：当处于常规行驶区域中时，根据判断的障碍物类型，当障碍物为穿越的行人，且车辆为重载、高速、高档时...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡心怡，杨扬，
申请(专利权)人：上海伯镭智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：