[發(fā)明專利]基于自主式和協(xié)同式傳感器的車輛運(yùn)動狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711308762.8
• 申請日: 2017-12-11
• 公開（公告）號: CN109900490B
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王亞飛;殷承良;周志松;李程偉
• 申請（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號: G01M17/007
• 分類號: G01M17/007
• 代理公司: 上海交達(dá)專利事務(wù)所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

一種基于自主式和協(xié)同式傳感器的車輛運(yùn)動狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，結(jié)合智能網(wǎng)聯(lián)汽車車載的自主式傳感器和協(xié)同式傳感器的信息實現(xiàn)前方車輛運(yùn)動狀態(tài)的準(zhǔn)確檢測，相對于只有主動式傳感器的車輛狀態(tài)檢測，主動式協(xié)同式聯(lián)合的車輛狀態(tài)檢測，加入了協(xié)同式狀態(tài)信息，一方面提高了狀態(tài)檢測的置信度，另一方面通過主動式和協(xié)同式傳感器的前方車輛狀態(tài)信息的信息融合提高了前方車輛狀態(tài)檢測的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及的是一種汽車輔助駕駛領(lǐng)域的技術(shù)，具體是一種基于自主式和協(xié)同式傳感器的車輛運(yùn)動狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

安全輔助駕駛系統(tǒng)作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的重要組成部分，其中車輛防撞預(yù)警(AEB)、自適應(yīng)巡航系統(tǒng)(ACC)對提高汽車的安全性，減輕駕駛員的負(fù)擔(dān)有著重要意義。現(xiàn)有對目標(biāo)車輛的運(yùn)動狀態(tài)感知大多通過對目標(biāo)車輛進(jìn)行周期性檢測以及相關(guān)狀態(tài)估計算法，可以實現(xiàn)對目標(biāo)車輛的縱橫運(yùn)動狀態(tài)的估計。但現(xiàn)有的估計方法忽略了對目標(biāo)車輛縱橫向運(yùn)動狀態(tài)的準(zhǔn)確估計。在車輛運(yùn)動狀態(tài)估計中多使用車輛自身傳感器如速度傳感器和主動式傳感器如雷達(dá)，而忽略了與協(xié)調(diào)式傳感器如DSRC的結(jié)合，存在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和跟蹤濾波結(jié)果準(zhǔn)確性不高的問題。在車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)之中車輛運(yùn)動狀態(tài)主要基于車車通信將目標(biāo)車輛相關(guān)運(yùn)動狀態(tài)信息傳輸?shù)街鬈嚕雎粤塑囓囃ㄐ艜r延、丟包所帶來的目標(biāo)車輛狀態(tài)感知不準(zhǔn)確問題，基于主動式傳感器獲得的相關(guān)信息在目標(biāo)車輛運(yùn)動狀態(tài)估計過程之中也未能夠得到充分利用，此外，目標(biāo)車輛的車輛動力學(xué)特性也未能在目標(biāo)車輛運(yùn)動狀態(tài)感知中充分體現(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)所采用的模型過于粗略且檢測精度不高的缺陷，提出一種基于自主式和協(xié)同式傳感器的車輛運(yùn)動狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，結(jié)合智能網(wǎng)聯(lián)汽車車載的自主式傳感器和協(xié)同式傳感器的信息實現(xiàn)前方車輛運(yùn)動狀態(tài)的準(zhǔn)確檢測，相對于只有主動式傳感器的車輛狀態(tài)檢測，主動式協(xié)同式聯(lián)合的車輛狀態(tài)檢測，加入了協(xié)同式狀態(tài)信息，一方面提高了狀態(tài)檢測的置信度，另一方面通過主動式和協(xié)同式傳感器的前方車輛狀態(tài)信息的信息融合提高了前方車輛狀態(tài)檢測的精度。

本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

本發(fā)明涉及一種基于自主式和協(xié)同式傳感器的車輛運(yùn)動狀態(tài)檢測方法，包括以下步驟：

步驟1、基于自主式傳感器獲得目標(biāo)車輛信息和車路位置關(guān)系信息，考慮目標(biāo)車輛的車輛側(cè)向動力學(xué)和車路關(guān)系進(jìn)而建立目標(biāo)車輛運(yùn)動狀態(tài)估計器，進(jìn)而得到基于主動式傳感器的車輛狀態(tài)估計信息；

所述的自主式傳感器，包括但不限于：激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭。

所述的目標(biāo)車輛信息，包括但不限于：位置、速度、方位等。

所述的車路位置關(guān)系信息包括：朝向角、車輛到道路中心線之間的距、道路的曲率。

所述的目標(biāo)車輛運(yùn)動狀態(tài)估計器優(yōu)選采用局部卡爾曼濾波器。

所述的基于主動式傳感器的車輛狀態(tài)估計信息是指：基于主動式傳感器的目標(biāo)t時刻下的側(cè)向速度、橫擺角速度，即基于主動式傳感器的車輛運(yùn)動狀態(tài)的估計信息。

步驟2、基于協(xié)同式傳感器獲取目標(biāo)車輛信息，通過協(xié)同式傳感器目標(biāo)車輛運(yùn)動狀態(tài)估計器以及車輛側(cè)向動力學(xué)模型，得到基于協(xié)同式傳感器的車輛狀態(tài)估計信息；

所述的協(xié)同式傳感器，包括但不限于：DSRC(Dedicated Short RangeCommunications，專用短程通信)模塊。

所述的目標(biāo)車輛信息，包括但不限于：車輛位置信息、基于目標(biāo)車輛車內(nèi)傳感器獲得縱向速度、橫擺角速度和方向盤角。

所述的協(xié)同式傳感器目標(biāo)車輛運(yùn)動狀態(tài)估計器優(yōu)選采用局部卡爾曼濾波器。

所述的基于協(xié)同式傳感器的車輛狀態(tài)估計信息是指：基于協(xié)同式傳感器的目標(biāo)t時刻下的側(cè)向速度、橫擺角速度，即基于協(xié)同式傳感器的車輛運(yùn)動狀態(tài)的估計。