一种用于防爆场所的主动防碰撞系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于防爆场所的主动防碰撞系统，其主动防碰撞具体检测流程包括系统开机自检、传感器标定、数据采集、数据处理、数据分割、数据标注、模型训练、障碍物检测及主动防碰撞等步骤，与现有技术相比，本发明专利技术采用防爆摄像头和防爆毫米波雷达作为系统传感器，符合防爆场所制定的防爆政策，同时避免了使用高成本的防爆激光雷达，降低了整套系统的成本；采用两类传感器融合检测，既能发挥摄像头对包括颜色在内丰富环境信息获取的优势，又能发挥毫米波雷达受环境干扰小、测距精度高和能够实现速度测量的优势；采用深度学习检测算法和模型优化方案，检测过程具有准确性、实时性和智能性；整套系统实用性强，可部署在大多数防爆场所车辆上。场所车辆上。场所车辆上。

【技术实现步骤摘要】
一种用于防爆场所的主动防碰撞系统


[0001]本专利技术涉及环境感知领域，尤其是一种用于防爆场所的主动防碰撞系统。

技术介绍

[0002]主动防碰撞技术是汽车驾驶领域用以保障驾驶安全的有效措施，该技术主要通过传感器采集环境信息，调用深度学习检测算法，实现目标区域障碍物检测，并按照决策策略进行决策，再将决策结果发送给整车控制器，实现车辆控制。在乘用车领域，传感器的选择较为丰富，主要有：摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达等。而在防爆场所，传感器则需要遵循防爆原则进行选型，选择较为受限，必须选用符合防爆安全的防爆型传感器。防爆摄像头可获取丰富的图像信息，但容易受光照影响；防爆激光雷达点云信息丰富，但成本过高；防爆毫米波雷达可以获取目标物的三维信息，且抗干扰能力强，单一传感器容易出现误检、漏检。

技术实现思路

[0003]针对上述技术问题，本专利技术提出了一种用于防爆场所的主动防碰撞系统，该主动防碰撞系统采用防爆毫米波雷达和防爆相机获取目标场景的环境信息，利用深度学习算法分析、处理点云和图像数据，检测目标场景下障碍物信息，按照决策本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于防爆场所的主动防碰撞系统，其特征在于：采用防爆摄像头和防爆毫米波雷达两种传感器融合检测，其主动防碰撞具体检测流程如下：步骤一、系统开机自检；步骤二、传感器标定，将系统内安装的所有防爆摄像头和防爆毫米波雷达数据统一到同一坐标系下；步骤三、数据采集，同步采集系统内安装的所有防爆摄像头的图像数据和防爆毫米波雷达的点云数据；步骤四、数据处理，同步采集系统内安装的所有防爆摄像头的图像数据和防爆毫米波雷达的点云数据；步骤五、数据分割，将防爆摄像头的图像数据和防爆毫米波雷达的点云数据分别时间戳进行分割并截取关键帧保存；步骤六、数据标注，对上述步骤五中保存的图像和点云关键帧数据分别进行目标物信息标注并制作相关数据集；步骤七、模型训练，利用上述步骤六中制作的数据集进行基于图像的检测模型训练和基于点云的检测模型训练，并进行模型优化和部署；步骤八、障碍物检测，调用上述步骤七中训练得到的基于图像的检测模型训练和基于点云的检测模型训练进行检测；步骤九、主动防碰撞，根据上述步骤八中生成的检测结果，按照决策策略制定决策信息，并将决策结果发送至整车控制器。2.根据权利要求1所述的主动防碰撞系统，其特征在于：在步骤一中，系统自检内容包括传感器数据获取自检和目标检测算法自检，传感器数据获取自检包括是否同时获得防爆毫米波雷达生成的点云数据和防爆摄像头生成的图像数据；目标检测算法自检包括基于防爆摄像头图像的二维目标检测模型、基于防爆毫米波雷达点云的三维目标检测模型是否加载正常、检测结果与决策结果是否正常以及系统处理器与整车控制器之间通信是否正常；当系统自检出现异常时，通过通信协议向整车控制器发送特有标志位，不同标志位表示出现的不同系统故障，以供相应排故处理，系统自检不通过情况下，车辆无法启动。3.根据权利要求2所述的主动防碰撞系统，其特征在于：在步骤二中，传感器标定步骤包括：所有系统内所有防爆摄像头的图像数据统一到同一像素坐标系下，再将系统内所有防爆激光雷达的点云数据转换到这一像素坐标系下，实现系统内所有传感器数据空间统一；其中，通过测量和计算获得防爆摄像头的外参矩阵M
外
和内参矩阵M
内
，则图像中某点在世界坐标系下的坐标(a,b,c)与其在像素坐标下的坐标(u,v,1)有如下转换关系：通过测量和计算获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：马雅婷，朱怀武，侯鹏程，
申请(专利权)人：湖北三江航天红峰控制有限公司，
类型：发明
国别省市：