一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统及方法，属于车辆领域，用于解决驾驶员无法提前预警坑洼导致车辆快速通行影响乘坐舒适度的问题，包括路径筛选模块、路径划分模块、智能调控模块、实时监测模块，所述实时监测模块用于对车辆实时地理位置的图片数据进行监测，生成路面异常信号或路面正常信号反，所述路径筛选模块用于对待定行驶路线进行筛选，得到待定行驶路线表，所述智能调控模块用于对车辆进行驾驶调控，所述路径划分模块用于对选择的备选行驶路线进行路径划分，得到备选行驶路线上的驾驶调整点，本发明专利技术能够提前预警路面上的坑洼，使得车辆进行适应性调控平缓通过坑洼，有效提升乘坐舒适性。有效提升乘坐舒适性。有效提升乘坐舒适性。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统及方法


[0001]本专利技术属于车辆领域，涉及驾驶调整技术，具体是一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统及方法。

技术介绍

[0002]驾驶员驾驶车辆突遇坑洼时，由于驾驶员无法提前预警和知晓坑洼，车辆会以较快车速通行，车辆发生较为剧烈震动引起人体的不适振动，极大地影响了乘坐人员的乘坐舒适度，为此，我们提出一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统及方法。

技术实现思路

[0003]针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统及方法。
[0004]本专利技术所要解决的技术问题为：如何提前预警路面坑洼并使车辆适应性调控以提升乘坐舒适性。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统，包括数据采集模块、定位模块、路径筛选模块、数据库模块、路径划分模块、用户终端、智能调控模块、实时监测模块以及服务器，当车辆上减震器的活动间距大于间距阈值时，所述定位模块获取车辆的实时地理位置并发送至服务器，所述数据采集模块用于采集车辆实时地理位置对应的图像数据并发送至服务器，所述服务器将车辆实时地理位置的图像数据发送至实时监测模块，所述实时监测模块用于对车辆实时地理位置的图片数据进行监测，生成路面异常信号或路面正常信号反馈至服务器，若服务器接收到路面正常信号则不进行任何操作，若服务器接收到路面异常信号则将车辆实时地理位置标记为驾驶调控点，并将带有驾驶调控点的行驶路线发送至数据库模块进行存储；所述用户终端用于输入车辆的驾驶目的地并发送至服务器；所述定位模块用于获取用户终端的实时地理位置并发送至服务器，服务器依据实时地理位置和驾驶目的地生成待定行驶路线；所述数据采集模块用于获取数据库模块中待定行驶路线的道路数据并发送至服务器，所述服务器将道路数据发送至路径筛选模块；所述路径筛选模块用于对待定行驶路线进行筛选，得到待定行驶路线表反馈至服务器，服务器依据待定行驶路线表选定三组待定行驶路线作为备选行驶路线，并将三组备选行驶路线发送至用户终端；在选择备选行驶路线后，数据库模块将对应带有驾驶调控点的行驶路线发送至智能调控模块，所述定位模块实时对车辆进行实时定位，当车辆的实时地理位置与驾驶调控点的间隔距离小于距离阈值时，所述智能调控模块用于对车辆进行驾驶调控；数据库模块将被选择的备选行驶路线的道路等级并发送至路径划分模块；所述路径划分模块用于对选择的备选行驶路线进行路径划分，得到备选行驶路线上的驾驶调整点反馈至服务器，服务器在车辆到达驾驶提醒点时生成提醒信号发送至用户终端。
[0006]进一步地，图片数据为车辆所在实时地理位置的实时图片；道路数据为待定行驶路线的行驶距离、待定行驶路线上的测速点数以及每个测速点的限速值、转弯数以及每个转弯的弯曲度、红绿灯数以及每个红绿灯中红灯的亮灯时长；道路等级为高速公路、一级公路、二级公路、三级公路和四级公路。
[0007]进一步地，所述实时监测模块的监测过程具体如下：步骤Q1：获取车辆实时地理位置的实时图片所在道路的道路等级；步骤Q2：依据道路等级将实时图片输入至障碍识别网络模型进行识别；步骤Q3：若实时图片符合障碍识别网络模型，则生成路面异常信号，若实时图片不符合障碍识别网络模型，则生成路面正常信号。
[0008]进一步地，障碍识别网络模型构建过程具体如下：采集多张坑洼图片并作为坑洼图片集，坑洼图片集包括正常路面坑洼图片、阴影坑洼图片和积水坑洼图片；对多张坑洼图片进行预处理后得到坑洼图片集；提取坑洼图片集中多张坑洼图片所采集地面的像素信息和道路等级，得到坑洼图片集中多张坑洼图片的边缘信息；依据道路等级将坑洼图片集中坑洼图片的像素信息和边缘信息进行整合打包，构成相同道路等级的正常路面坑洼判定集、阴影坑洼判定集和积水坑洼判定集；所有道路等级的正常路面坑洼判定集、阴影坑洼判定集和积水坑洼判定集共同构成路面坑洼的障碍识别网络模型。
[0009]进一步地，所述路径筛选模块的筛选过程具体如下：获取待定行驶路线的行驶距离、限速均值和弯曲均度；而后获取待定行驶路线上的红绿灯数以及每个红绿灯中红灯的亮灯时长，待定行驶路线上每个红绿灯中红灯的亮灯时长相加求和取平均值得到待定行驶路线中红灯的亮灯均时长；计算待定行驶路线的路径筛选值；按照数值大小将路径筛选值降序排列得到待定行驶路线表。
[0010]进一步地，所述智能调控模块的工作过程具体如下：检测到前方有坑洼时，控制调整车辆的行驶车速，并将悬架刚度和阻尼设置在合适的参数；车辆通过坑洼后，车辆恢复正常道路情况下的车速控制，同时恢复悬架的设置。
[0011]进一步地，所述路径划分模块的工作过程具体如下：将备选行驶路线划分为各个行驶路段，并获取各个行驶路段的道路等级；若行驶路段为高速公路或一级公路，则获取对应行驶路段的行驶起点，并在行驶起点设定绿色提醒点，若行驶路段为二级公路或三级公路，则获取对应行驶路段的行驶起点，并在行驶起点设定黄色提醒点，若行驶路段为四级公路，则获取对应行驶路段的行驶起点，并在行驶起点设定红色提醒点；各个行驶路段上的绿色提醒点、黄色提醒点和红色提醒点整合构成在备选行驶路线上的驾驶提醒点。
[0012]一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶方法，方法具体如下：
步骤S101，当车辆上减震器的活动间距大于间距阈值时，定位模块获取车辆的实时地理位置，数据采集模块采集车辆实时地理位置对应的图像数据发送至实时监测模块；步骤S102，实时监测模块对车辆实时地理位置的图片数据进行监测，生成路面异常信号或路面正常信号，若接收到路面异常信号则将车辆实时地理位置标记为驾驶调控点，并将带有驾驶调控点的行驶路线发送至数据库模块；步骤S103，服务器依据实时地理位置和驾驶目的地生成待定行驶路线，数据采集模块获取待定行驶路线的道路数据发送至路径筛选模块；步骤S104，路径筛选模块对待定行驶路线进行筛选，得到待定行驶路线表反馈至服务器，服务器依据待定行驶路线表选定三组待定行驶路线作为备选行驶路线发送至用户终端；步骤S105，选择备选行驶路线后将对应带有驾驶调控点的行驶路线发送至智能调控模块，定位模块对车辆进行实时定位，当车辆的实时地理位置与驾驶调控点的间隔距离小于距离阈值时，智能调控模块对车辆进行驾驶调控；步骤S106，路径划分模块对选择的备选行驶路线进行路径划分，得到备选行驶路线上的驾驶提醒点，车辆到达驾驶提醒点时生成提醒信号发送至用户终端。
[0013]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术在车辆上减震器的活动间距大于间距阈值时，利用定位模块获取车辆实时地理位置和数据采集模块采集车辆实时地理位置对应的图像数据，并通过实时监测模块对车辆实时地理位置的图片数据进行监测，生成路面异常信号或路面正常信号，若为路面异常信号则将车辆实时地理位置标记为驾驶调控点，车辆在实际驾驶时，路径筛选模块对待定行驶路线进行筛选，得到待定行驶路线表，服务器依据待定行驶路线表选定三组待定行驶路线作为备选行驶路线发送至用户终端，选定后将对应带有驾驶调控点的行驶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统，其特征在于，包括数据采集模块、定位模块、路径筛选模块、数据库模块、路径划分模块、用户终端、智能调控模块、实时监测模块以及服务器，当车辆上减震器的活动间距大于间距阈值时，所述定位模块获取车辆的实时地理位置并发送至服务器，所述数据采集模块用于采集车辆实时地理位置对应的图像数据并发送至服务器，所述服务器将车辆实时地理位置的图像数据发送至实时监测模块，所述实时监测模块用于对车辆实时地理位置的图片数据进行监测，生成路面异常信号或路面正常信号反馈至服务器，若服务器接收到路面正常信号则不进行任何操作，若服务器接收到路面异常信号则将车辆实时地理位置标记为驾驶调控点，并将带有驾驶调控点的行驶路线发送至数据库模块进行存储；所述用户终端用于输入车辆的驾驶目的地并发送至服务器；所述定位模块用于获取用户终端的实时地理位置并发送至服务器，服务器依据实时地理位置和驾驶目的地生成待定行驶路线；所述数据采集模块用于获取数据库模块中待定行驶路线的道路数据并发送至服务器，所述服务器将道路数据发送至路径筛选模块；所述路径筛选模块用于对待定行驶路线进行筛选，得到待定行驶路线表反馈至服务器，服务器依据待定行驶路线表选定三组待定行驶路线作为备选行驶路线，并将三组备选行驶路线发送至用户终端；在选择备选行驶路线后，数据库模块将对应带有驾驶调控点的行驶路线发送至智能调控模块，所述定位模块实时对车辆进行实时定位，当车辆的实时地理位置与驾驶调控点的间隔距离小于距离阈值时，所述智能调控模块用于对车辆进行驾驶调控；数据库模块将被选择的备选行驶路线的道路等级并发送至路径划分模块；所述路径划分模块用于对选择的备选行驶路线进行路径划分，得到备选行驶路线上的驾驶调整点反馈至服务器，服务器在车辆到达驾驶提醒点时生成提醒信号发送至用户终端。2.根据权利要求1所述的一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统，其特征在于，图片数据为车辆所在实时地理位置的实时图片；道路数据为待定行驶路线的行驶距离、待定行驶路线上的测速点数以及每个测速点的限速值、转弯数以及每个转弯的弯曲度、红绿灯数以及每个红绿灯中红灯的亮灯时长；道路等级为高速公路、一级公路、二级公路、三级公路和四级公路。3.根据权利要求1所述的一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统，其特征在于，所述实时监测模块的监测过程具体如下：步骤Q1：获取车辆实时地理位置的实时图片所在道路的道路等级；步骤Q2：依据道路等级将实时图片输入至障碍识别网络模型进行识别；步骤Q3：若实时图片符合障碍识别网络模型，则生成路面异常信号，若实时图片不符合障碍识别网络模型，则生成路面正常信号。4.根据权利要求3所述的一种适用于多路面的智能驾驶车辆驾驶系统，其特征在于，障碍识别网络模型构建过程具体如下：采集多张坑洼图片并作为坑洼图片集，坑洼图片集包括正常路面坑洼图片、阴影坑洼图片和积水坑洼图片；对多张坑洼图片进行预处理后得到坑洼图片集；提取坑洼图片集中多张坑洼图片所采集地面的像素信息和道路等级，得到坑洼图片集中多张坑洼图片的边缘信息；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄千，李月，高博，
申请(专利权)人：苏州智行众维智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：