【技术实现步骤摘要】
自驾车的路径规划系统及方法
[0001]本专利技术有关路径规划领域，特别是指一种自驾车的路径规划系统及方法。
技术介绍
[0002]近年自驾车技术逐渐成熟，相关的开源自驾车软件纷纷投入市场，使自驾车开发门槛降低。目前主流的自驾车技术多依赖由GPS位置所录制的高精图资或车道线检测以获取最佳路径。
[0003]其中，车道线检测获取最佳路径的方法有其硬伤，在于并非所有的环境皆有车道线，如路口、停车场等没有车道线。这些没有划设车道线的地方就会检测失败，因此车道线检测的方法会受到环境上的限制。
[0004]而利用高精图资计算最佳路径的方法，需要先利用搭载立体摄影机的车辆收集完整的道路信息，辨识出有助于定位的道路特征。例如建筑物、交通标志、路灯等，以及道路标线如车道线、方向箭头、行人穿越道等。再将道路信息的图资与GPS的定位资料结合，即可产生精确的路线影像。但其最大问题在于若定位失效则无法使用。尤其当车辆位于路口时，同时缺乏车道线可供检测，则此时将无法规划车辆路线。此外，获得图资资料需要耗费大量的人力与经费进行量测，资料...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种自驾车的路径规划系统，设置于一本车上，其特征在于，该自驾车的路径规划系统包括：至少一传感器，用以检测该本车的周围环境信息；一鸟瞰图产生模块，连接该至少一传感器，接收该周围环境信息并转换成一鸟瞰图，该鸟瞰图包括每一坐标点的坐标信息；一类别检测模块，连接该鸟瞰图产生模块，根据每一坐标点的坐标信息判别并标记出该鸟瞰图中的车道边缘、车道线及他车；一车道中心计算模块，连接该类别检测模块，根据已标记出的该鸟瞰图中的车道边缘及车道线找出一可行驶范围，并计算一车道中心点，根据该车道中心点及该本车的位置从他车中找出一前车，及根据该前车的位置计算该前车的车速；一前车预判模块，连接该类别检测模块及该车道中心计算模块，通过一车辆运动学模型估计该前车的一预测路径；一路径规划模块，连接该前车预判模块，若该前车的该预测路径与该本车的行驶路径相同时，以该前车作为一路径参考点，若该前车的该预测路径与该本车的行驶路径不同或没有前车时，则以该车道边缘作为一路径参考线，计算该本车的一最终路径。2.如权利要求1所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该至少一传感器为光达。3.如权利要求2所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该至少一传感器将该本车的周围环境信息以点云图呈现，该鸟瞰图产生模块再利用一转轴公式将该点云图转换为该鸟瞰图。4.如权利要求1所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该坐标信息包括坐标点的坐标值、坐标点所组成的形状、点数疏密、坐标点所组成的物件的高度、或每一坐标点的回波强度值。5.如权利要求4所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该回波强度值预设有复数区间，不同区间的回波强度值的坐标点以不同颜色显示在该鸟瞰图上。6.如权利要求4所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该类别检测模块将坐标信息进行滤波以滤除噪声，再根据坐标信息判别出该鸟瞰图中的车道边缘、车道线及他车。7.如权利要求6所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该类别检测模块利用卡尔曼滤波器对坐标信息进行滤波。8.如权利要求1所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该车道中心计算模块根据该鸟瞰图中的车道边缘及车道线找出一可行驶范围后，再从该可行驶范围中取相邻的两个车道线的中心点作为该车道中心点，或是取该车道线与该车道边缘的平均值作为该车道中心点。9.如权利要求1所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该车道中心计算模块取得该前车的位置后，根据连续时间的至少两个鸟瞰图的该前车的位置，以计算该前车的车速。10.如权利要求9所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该前车预判模块还通过标记的该车道线建立一驾驶行为兴趣区域，再根据该预测路径与该驾驶行为兴趣区域预测该前车的行为，包括直行或转弯。11.如权利要求1所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该前车的该预测路径与该本车的行驶路径相同时，该路径规划模块以该前车作为该路径参考点，并与该本车及该
车道线中心点的位置及该前车的车速结合，计算该本车的该最终路径。12.如权利要求1所述的自驾车的路径规划系统，其特征在于，该前车...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨济帆，许琮明，郑守益，
申请(专利权)人：财团法人车辆研究测试中心，
类型：发明
国别省市：
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