[發(fā)明專利]智能駕駛汽車對(duì)路面坑洼擁包預(yù)警方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110030593.6
• 申請(qǐng)日: 2021-01-11
• 公開（公告）號(hào): CN112455467A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李榮;唐倫;張峰玉;吳小妮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南汽車工程職業(yè)學(xué)院
• 主分類號(hào): B60W60/00
• 分類號(hào): B60W60/00;B60W30/09;B60W30/18;G01S17/931;G01B11/28;G01C21/34
• 代理公司: 西安合創(chuàng)非凡知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61248
• 代理人: 張燕

1.智能駕駛汽車對(duì)路面坑洼擁包預(yù)警方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、基于車載的紅外線光幕組實(shí)現(xiàn)前方地面掃描圖像的采集，同時(shí)基于車載的汽車狀態(tài)感知模塊實(shí)現(xiàn)汽車行駛狀態(tài)參數(shù)的感知；

S2、基于前方地面掃描圖像實(shí)現(xiàn)坑洼擁包類型及所在位置信息的識(shí)別；

S3、基于 Rssd_inception_V3_coco 模型實(shí)現(xiàn)前方地面掃描圖像內(nèi)載坑洼擁包形狀的識(shí)別，根據(jù)識(shí)別結(jié)果實(shí)現(xiàn)坑洼擁包尺寸的計(jì)算；

S4、基于坑洼擁包所在位置、汽車行駛狀態(tài)參數(shù)判斷汽車是否會(huì)經(jīng)過該坑洼擁包；

S5、根據(jù)判斷結(jié)果，基于坑洼擁包類型、所在位置信息及尺寸信息啟用不同的預(yù)警算法實(shí)現(xiàn)坑洼擁包的預(yù)警。

2.如權(quán)利要求1所述的智能駕駛汽車對(duì)路面坑洼擁包預(yù)警方法，其特征在于，所述紅外線光幕組安裝在汽車底盤的前側(cè)邊緣處，用于生成紅外線光幕，從而實(shí)現(xiàn)地面3D掃描圖像的采集。

3.如權(quán)利要求2所述的智能駕駛汽車對(duì)路面坑洼擁包預(yù)警方法，其特征在于，所述紅外線光幕組所發(fā)出的紅外線光幕與水平面呈60度角，其覆蓋面呈圓臺(tái)形，覆蓋面長底邊的長度為3.6米。

4.如權(quán)利要求1所述的智能駕駛汽車對(duì)路面坑洼擁包預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟S3中，根據(jù)坑洼擁包形狀的識(shí)別結(jié)果調(diào)用對(duì)應(yīng)的面積測(cè)量模板尺和面積計(jì)算算法實(shí)現(xiàn)坑洼擁包尺寸的計(jì)算。

5.如權(quán)利要求1所述的智能駕駛汽車對(duì)路面坑洼擁包預(yù)警方法，其特征在于，所述汽車狀態(tài)感知模塊，包括：

車載定位模塊，用于實(shí)現(xiàn)汽車目前所在車道位置的采集；

車速采集模塊，用于實(shí)現(xiàn)汽車行駛速度的采集；

車輪傾角采集模塊，用于實(shí)現(xiàn)汽車車輪傾角參數(shù)的采集；

轉(zhuǎn)向燈工況采集模塊，用于實(shí)現(xiàn)汽車轉(zhuǎn)向燈啟閉狀態(tài)的采集。

6.如權(quán)利要求1所述的智能駕駛汽車對(duì)路面坑洼擁包預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟S5中，

若汽車會(huì)經(jīng)過該坑洼擁包，且該坑洼擁包落入預(yù)設(shè)的危險(xiǎn)門限，則啟動(dòng)避障路徑規(guī)劃模塊實(shí)現(xiàn)避障路徑的規(guī)劃，改變?cè)幸?guī)劃行駛路線；

若汽車會(huì)經(jīng)過該坑洼擁包，且該坑洼擁包未落入預(yù)設(shè)的危險(xiǎn)門限，則略過該坑洼擁包信息，繼續(xù)按原有規(guī)劃路線行駛；

若汽車不會(huì)經(jīng)過該坑洼擁包，則略過該坑洼擁包信息，繼續(xù)按原有規(guī)劃路線行駛。

7.如權(quán)利要求6所述的智能駕駛汽車對(duì)路面坑洼擁包預(yù)警方法，其特征在于，避障路徑規(guī)劃時(shí)，首先根據(jù)坑洼擁包所在的位置信息在地圖上剔除掉對(duì)應(yīng)的行駛路段（將該路段設(shè)置為不可行駛路段），然后以該地圖、當(dāng)前汽車行駛狀態(tài)參數(shù)、側(cè)方、前方及后方車輛車燈啟閉狀態(tài)參數(shù)為基準(zhǔn)進(jìn)行汽車行駛路徑的規(guī)劃。

8.如權(quán)利要求1所述的智能駕駛汽車對(duì)路面坑洼擁包預(yù)警方法，其特征在于，所述Rssd_inception_V3_coco 模型采用Rssd_目標(biāo)檢測(cè)算法，用coco數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練inception_V3深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后用先前準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練該模型，微調(diào)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各項(xiàng)參數(shù)，最后得到合適的用于檢測(cè)坑洼擁包形狀的目標(biāo)檢測(cè)模型。