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原文传递雨雾场景下的车辆感知系统及方法

专利名称：	雨雾场景下的车辆感知系统及方法
摘要：	本发明公开了一种雨雾场景下的车辆感知系统及方法，所述系统包括激光雷达传感器、毫米波雷达传感器以及视觉传感器组，各传感器的输出端分别与车辆智能控制器的输入端连接；所述视觉传感器组包括双目摄像头、雨量传感器、温度传感器、霾尘传感器、雾量传感器以及光照传感器。所述方法，具体包括以下步骤：确认车辆进入智能驾驶模式后，车辆智能控制器通过各传感器采集环境数据；分析判断车辆周围是否存在障碍物以及障碍物信息；决策车辆运行速度以及行进路线，并发送给车辆相关执行部件，驱动车辆正常运行。本发明能够准确感知各种极端天气下的车辆周边环境，使无人驾驶能够适应更多的场景，为无人驾驶车辆的正常以及安全运行提供保障。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	阿尔法巴人工智能(深圳)有限公司
发明人：	左富刚;罗剑;李其付
专利状态：	有效
申请日期：	2019-08-06T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-05T00:00:00+0800
申请号：	CN201910719990.7
公开号：	CN110406544A
分类号：	B60W50/00(2006.01);B;B60;B60W;B60W50
申请人地址：	518000 广东省深圳市福田区莲花街道深南大道6006号华丰大厦1806室
主权项：	1.雨雾场景下的车辆感知系统，包括设置在车体上的激光雷达传感器，激光雷达传感器的输出端与车辆智能控制器的输入端连接；其特征在于：所述车体上还设置有与车辆智能控制器输入端连接的毫米波雷达传感器以及视觉传感器组，所述视觉传感器组包括双目摄像头、雨量传感器、温度传感器、霾尘传感器、雾量传感器以及光照传感器。 2.一种如权利要求1所述的雨雾场景下车辆感知系统的车辆感知方法，其特征在于，具体包括以下步骤： A.确认车辆进入智能驾驶模式后，车辆智能控制器通过各传感器采集环境数据； B.根据传感器采集的数据分析判断车辆周围是否存在障碍物以及障碍物信息； C.决策车辆运行速度以及行进路线，并发送给车辆相关执行部件，驱动车辆正常运行。 3.根据权利要求2所述的雨雾场景下的车辆感知方法，其特征在于，步骤B中判断车辆周边环境情况的方法为： B1.首先根据光照传感器采集的p(z)值判断天气情况，当p(z)≥D，则车辆运行的当前环境为白天；根据温度传感器采集的p(m)值判断是否为下雪天，当p(m)＜T0，说明为下雪天，进行步骤B2；当p(m)≥T，排除下雪天气，再继续根据雨量传感器采集的p(x)值判断是否为下雨天，当p(x)≥R，说明为下雨天，进行步骤B2；当p(x)＜R，排除下雨天气，再继续根据雾量传感器采集的p(y)值判断是否有雾，当F1≥p(y)≥F0，则表示有一定的雾量，进行步骤B2；当p(y)＜F0，说明当前天气没有雾，继续根据霾尘传感器采集的pn)值判断是否为霾尘天气，当M1≥p(y)≥M0，表示有一定霾尘，进行步骤B2；当p(y)＜M0，则说明没有霾尘，进行步骤B2； B2.根据激光雷达传感器和毫米波雷达传感器检测车辆周围障碍物信息，如果有障碍物，则计算传感器置信度P，传感器置信度P由激光雷达置信度P1、视觉置信度P2(xyzmn)以及毫米波雷达置信度P3组合构成； B3.根据步骤B2计算获得置信度，结合双目摄像头采集的车辆周边信息以及步骤B1的判断结果给出障碍物信息。 4.根据权利要求3所述的雨雾场景下的车辆感知方法，其特征在于，所述障碍物信息包括障碍物大小、方位以及运行速度。 5.根据权利要求3所述的雨雾场景下的车辆感知方法，其特征在于，步骤C中输出的决策为：当天气为下雪天时，根据传感器置信度计算的值判断降雪量，根据降雪量给出车辆行驶速度；当天气为下雨天时，根据传感器置信度计算的值判断降雨量，根据降雨量给出车辆行驶速度；当天气为雾霾天时，根据传感器置信度计算的值判断雾霾大小，根据雾霾大小给出车辆行驶速度；同时还根据激光雷达传感器、毫米波雷达传感器以及双目摄像头采集的数据，判断是否存在其他大型障碍物，如存在其他大型障碍物，则根据障碍物信息给出车辆的行驶速度以及行进路线。
所属类别：	发明专利