一种智能驾驶的障碍物避障分析系统技术方案

本发明专利技术涉及智能驾驶技术领域，且公开了一种智能驾驶的障碍物避障分析系统。本发明专利技术包括数据采集、道路特征提取、车道类型判定、虚拟标线生成、障碍物检测与轨迹预测、动态避障决策及系统验证与优化模块。通过激光雷达、摄像头等采集数据，融合点云与图像提取道路宽度和曲率，依宽度判定车道类型，在无标线道路生成虚拟标线，曲率大时用B样条曲线拟合，融合点云与图像检测障碍物，用卡尔曼滤波或社会力模型预测轨迹，结合虚拟标线和风险评估，通过OccupancyGrid地图、A*算法及MPC生成安全轨迹，仿真与实路测试优化系统，解决无标线道路轨迹规划偏差，提升避障精度与路况适应力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能驾驶，尤其涉及一种智能驾驶的障碍物避障分析系统。

技术介绍

1、智能驾驶技术的发展已从结构化道路向非结构化道路延伸，当前主流自动驾驶系统依赖车道线、交通标志等视觉或雷达特征进行环境感知与路径规划，例如通过摄像头识别标线，通过激光雷达点云拟合道路边界，进而实现车道保持、避障等功能。

2、然而，在乡村土路、施工路段等非结构化场景中，传统技术方案面临严峻挑战，当前主流系统通过摄像头进行视觉语义分割识别车道边界，或利用激光雷达点云数据拟合道路轮廓，但这些方法在标线缺失或模糊的环境中存在明显缺陷。具体表现为：视觉系统容易将路侧植被、临时堆土等非道路特征误判为道路延伸部分；激光雷达虽能获取三维点云，但由于缺乏标线特征作为参考基准，难以准确区分可行驶区域与障碍物区域。这些问题共同导致系统在无标线道路中易出现障碍物漏检、误检以及轨迹规划偏差，严重影响行车安全性和舒适性。现有技术尚未有效解决非结构化道路环境下虚拟车道构建与动态避障决策的协同优化问题，特别是在复杂曲率道路中如何平衡轨迹平滑性与实时避障需求方面存在技术空白。针对上述问题，现有技术亟本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能驾驶的障碍物避障分析系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶的障碍物避障分析系统，其特征在于：所述道路特征提取模块中，道路宽度W的方差融合公式为：，其中为通过去除底面点云，保留道路边界点云，分离道路边界点云簇，并提取道路边缘轮廓区分道路与非道路区域，随后通过点云法计算道路边界点云横向坐标差值；通过图像法计算透视变换后道路区域像素宽度，通过相机标定参数转换的物理宽度；为测量方差。

3.根据权利要求1所述的一种智能驾驶的障碍物避障分析系统，其特征在于：所述车道类型判定模块执行以下判定逻辑：

4.根据权利要求1所述的一种智能...

【技术特征摘要】

1.一种智能驾驶的障碍物避障分析系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶的障碍物避障分析系统，其特征在于：所述道路特征提取模块中，道路宽度w的方差融合公式为：，其中为通过去除底面点云，保留道路边界点云，分离道路边界点云簇，并提取道路边缘轮廓区分道路与非道路区域，随后通过点云法计算道路边界点云横向坐标差值；通过图像法计算透视变换后道路区域像素宽度，通过相机标定参数转换的物理宽度；为测量方差。

3.根据权利要求1所述的一种智能驾驶的障碍物避障分析系统，其特征在于：所述车道类型判定模块执行以下判定逻辑：

4.根据权利要求1所述的一种智能驾驶的障碍物避障分析系统，其特征在于：所述虚拟标线生成模块中，标线位置生成规则包括：

5.根据权利要求1所述的一种智能驾驶的障碍物避障分析系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈春松，王嘉鸿，王广利，
申请(专利权)人：深圳云程科技有限公司，
类型：发明
国别省市：