[發明專利]一種基于大數據的自動駕駛汽車性能判定系統

有效

• 申請號: 202110692041.1
• 申請日: 2020-06-29
• 公開（公告）號: CN113359673B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 鈞捷智能（深圳）有限公司
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 深圳市中科創為專利代理有限公司 44384
• 代理人: 尹益群

本發明公開了一種基于大數據的自動駕駛汽車性能判定系統及方法，所述該系統包括若干攝像頭、測距雷達傳感器、不同交通場景識別模塊、自動駕駛汽車車輛外部障礙實時監測模塊、車輛不同障礙物處理性能分析模塊、車輛障礙物處理性能綜合分析模塊和車輛障礙物處理安全性評估模塊，所述若干攝像頭、測距雷達傳感器設置在車輛頂部，用于對車輛外部的障礙物進行識別，測距雷達用于對若干攝像頭識別的障礙物進行測距，旨在對障礙物進行不同類別的劃分，自動駕駛車輛在對障礙物的避讓中獲取自動駕駛車輛障礙避讓過程中產生的數據，對自動駕駛車輛的障礙處理性能進行分析和安全性判斷。

技術領域

本發明涉及自動駕駛領域，具體是一種基于大數據的自動駕駛汽車性能判定系統。

背景技術

通常用來評定汽車的性能指標主要有：動力性、燃油經濟性、制動性、操控穩定性、平順性以及通過性等。在一定使用條件下，汽車以最高效率工作的能力，稱為汽車使用性能。它是決定汽車利用效率和方便性的結構特性表征。

汽車的動力性是用汽車在良好路面上直線行駛時所能達到的平均行駛速度來表示。汽車動力性主要用三個方面的指標來評定：最高車速；汽車的加速時間；汽車所能爬上的最大坡度。最高車速是指汽車在平坦良好的路面上行駛時所能達到的最高速度。數值越大，動力性就越好。汽車的加速時間表示汽車的加速能力也形象的稱為反映速度能力，它對汽車的平均行駛車速有很大的影響，特別是轎車，對加速時間更為重要。常用原地起步加速時間以及超車加速時間來表示。汽車的爬坡能力用滿載時的汽車所能爬上的最大坡度。

自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛，汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達傳感器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖(通過有人駕駛汽車采集的地圖)對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數據中心來實現，谷歌的數據中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。就這點而言，自動駕駛汽車相當于谷歌數據中心的遙控汽車或者智能汽車。汽車自動駕駛技術物聯網技術應用之一。

目前，自動駕駛車輛只能單純的對判別對靜止障礙物的處理，而且審核的標準是是否避開障礙物，本申請旨在對障礙物進行不同類別的劃分，自動駕駛車輛在對障礙物的避讓中獲取自動駕駛車輛障礙避讓過程中產生的數據，對自動駕駛車輛的障礙處理性能進行分析和安全性判斷。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于大數據的自動駕駛汽車性能判定系統及方法，以解決現有技術中的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于大數據的自動駕駛汽車性能判定系統，所述該系統包括若干攝像頭、測距雷達傳感器、不同交通場景識別模塊、自動駕駛汽車車輛外部障礙實時監測模塊、車輛不同障礙物處理性能分析模塊、車輛障礙物處理性能綜合分析模塊和車輛障礙物處理安全性評估模塊，其中，不同交通場景識別模塊、自動駕駛汽車車輛外部障礙實時監測模塊、車輛不同障礙物處理性能分析模塊、車輛障礙物處理性能綜合分析模塊和車輛障礙物處理安全性評估模塊通過內網依次連接，不同交通場景識別模塊、自動駕駛汽車車輛外部障礙實時監測模塊、車輛不同障礙物處理性能分析模塊分別和若干攝像頭、測距雷達傳感器通過內網連接；

所述若干攝像頭、測距雷達傳感器設置在車輛頂部，用于對車輛外部的障礙物進行識別，測距雷達用于對若干攝像頭識別的障礙物進行測距，不同交通場景識別模塊用于對車輛外部的交通場景進行識別，自動駕駛汽車車輛外部障礙實時監測模塊用于對車輛外部的障礙物進行實時識別和監測標記，車輛不同障礙物處理性能分析模塊用于根據車輛對不同障礙物的處理性能進行逐一分析，車輛障礙物處理性能綜合分析模塊用于根據車輛對不同障礙物的處理合格率進行車輛障礙物處理性能綜合分析，車輛障礙物處理安全性評估模塊用于根據車輛障礙物處理性能綜合分析對車輛進行安全性評估。