一种基于路侧传感器的车辆盲区协同感知系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于路侧传感器的车辆盲区协同感知系统及方法，属于智能汽车技术领域。本发明专利技术的基于路侧传感器的车辆盲区协同感知系统，包括盲区识别模块、风险评估模块和感知信息融合模块，使用路侧传感器感知信息对车辆进行多种场景下的盲区识别划分，并实时精确评估盲区风险，并且对感知信息进行时空融合和回传补偿以达到协同感知的目的。回传补偿以达到协同感知的目的。回传补偿以达到协同感知的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于路侧传感器的车辆盲区协同感知系统及方法


[0001]本专利技术属于智能汽车
，特别是涉及一种基于路侧传感器的车辆盲区协同感知系统及方法。

技术介绍

[0002]交通事故会导致伤亡和重大经济损失，而车辆盲区是造成交通事故的主要原因之一。车辆盲区严重影响着行车的安全性，其带来的危害不容忽视。无论是自动驾驶汽车还是传统车辆，都存在着由于车辆盲区而发生交通事故的风险。
[0003]车辆的自身结构导致车辆不可避免地存在视觉盲区。同时，车辆行驶时受到地形的影响、交叉路口建筑物的遮挡、其他交通工具的遮挡也会形成视觉盲区。
[0004]目前，针对车辆盲区安全的研究主要是基于单车智能的方案，但是也都有着感知范围有限、感知容易受遮挡影响等缺点。对车辆盲区进行风险评估是降低车辆盲区引发交通事故的关键，目前对于这一方面的研究并不多，部分研究基于数据驱动的模型，比如一些学者采用区域特征为辨别标准，根据区域和车速关系来估计潜在碰撞车辆的碰撞风险高低，然而这种方案缺乏对盲区自身属性的研究，大部分研究缺乏普适性，往往只关注单一场景，使用场景受限；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于路侧传感器的车辆盲区协同感知系统，包括盲区识别模块、风险评估模块和感知信息融合模块，其特征在于，盲区识别模块包括路侧感知模块和盲区类型识别模块；路侧感知模块用于获取路侧感知数据，并根据路侧感知数据提取交通参与者信息；盲区类型识别模块基于路侧感知数据判断是否存在主车辆盲区；如果存在主车辆盲区，识别主车辆盲区的类型并获得主车辆盲区的位置和区域范围；风险评估模块用于确定属于必要风险的交通参与者；如果存在主车辆盲区，基于识别的主车辆盲区的位置和区域范围，对主车辆盲区的区域范围内交通参与者的轨迹进行预测，评估主车辆在主车辆盲区的区域范围内与其他交通参与者的碰撞风险；基于碰撞风险获得属于必要风险的交通参与者；感知信息融合模块包括感知信息回传补偿模块和感知融合模块；感知信息回传补偿模块用于对必要风险的交通参与者信息进行时空融合获得时空融合信息；通过路侧感知模块回传时空融合信息给主车辆；感知融合模块用于融合时空融合信息，补偿主车辆在主车辆盲区中未识别到的交通参与者信息。2.根据权利要求1所述的车辆盲区协同感知系统，其特征在于，路侧感知模块包括路侧传感器和边缘服务器；路侧传感器用于探测范围内的所有路侧感知数据；边缘服务器布设路侧传感器检测计算模块，用于从路侧传感器获得路侧感知数据，对交通参与者信息进行识别和计算获得交通参与者信息。3.根据权利要求2所述的车辆盲区协同感知系统，其特征在于，交通参与者信息包括交通参数者的位置、速度、航向角、类别和位置坐标等信息。4.根据权利要求2所述的车辆盲区协同感知系统，其特征在于，路侧传感器从鸟瞰视角进行全局信息的识别，获取探测范围内的路侧感知数据。5.根据权利要求2所述的车辆盲区协同感知系统，其特征在于，主车盲区的类型包括交通工具遮挡盲区和建筑物遮挡盲区。6.一种基于路侧传感器的车辆盲区协同感知方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、获取路侧感知数据，基于路侧感知数据获得交通参与者信息；步骤2、从交通参与者信息的所有车辆中确定主车辆；步骤3、基于路侧感应数据判断是否存在主车辆盲区；如果存在主车辆盲区，识别该主车辆盲区的类型并获得主车辆盲区的位置和主车辆盲区边界线，进而获得主车辆盲区的区域范围；步骤4、判断主车...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨世春，王志腾，卢家怿，曹耀光，陈昱伊，冯鑫杰，孙玢，闫啸宇，陈飞，彭朝霞，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：