[发明专利]一种基于融合的车辆自动驾驶控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于融合的车辆自动驾驶控制方法，其特征在于，包括：

在车辆上安装多种不同类型的车载感知模块，基于不同的场景，启动不同类型的车载感知模块获取车辆周边环境的感知数据；

根据每一类型的车载感知模块的感知数据，识别出车辆周边的每一个障碍物与车辆之间的距离，以及识别出车道线，得到每一类型车载感知模块的识别结果；

将不同类型的车载感知模块的识别结果进行融合，得到车辆周边的每一个障碍物与车辆的距离以及路面车道线的位置；

基于车辆周边的每一个障碍物与车辆的距离以及路面车道线的位置，对车辆的行驶速度进行控制。

2.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶控制方法，其特征在于，所述多种不同类型的车载感知模块包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达；

其中，对于近距离物体的感知，利用摄像头和超声波雷达对物体的感知数据进行采集；对于中远距离物体的感知，利用激光雷达和毫米波雷达对物体的感知数据进行采集。

3.根据权利要求2所述的车辆自动驾驶控制方法，其特征在于，所述对于近距离物体的感知，利用摄像头和超声波雷达对物体的感知数据进行采集，包括：

利用配备在车辆的各个角度的摄像头对车辆的外部环境视野进行拍摄，获取拍摄的图像，其中，所述图像中包括其它车辆、行人、信号灯、路面车道线；

相应的，根据每一类型的车载感知模块的感知数据，识别出车辆周边的每一个障碍物与车辆之间的距离，以及识别出车道线，得到每一类型车载感知模块的识别结果，包括：

从所述图像中识别出每一个障碍物，计算出每一个障碍物与车辆之间的距离，且从所述图像中识别出路面车道线；

基于超声波测距原理，利用超声波雷达对车辆周边的每一个障碍物与车辆的距离进行检测。

4.根据权利要求2所述的车辆自动驾驶控制方法，其特征在于，所述对于中远距离物体的感知，利用激光雷达和毫米波雷达对物体的感知数据进行采集，包括：

基于激光测距原理和毫米波测距原理，分别利用激光雷达和毫米波雷达对车辆周边的每一个障碍物与车辆的距离进行检测，并基于激光雷达识别路面车道线。

5.根据权利要求3或4所述的车辆自动驾驶控制方法，其特征在于，所述基于激光雷达识别路面车道线，包括：

通过激光扫描获取道路路面的点云数据；

根据所述道路路面的点云数据，检测出道路中路沿所处位置；

基于所述路沿所在位置，提取车道线所在路面的有效点云数据；

采用自适应阈值算法，从所述有效点云数据中分割出车道线的点云数据和其它路面的点云数据；

对车道线的点云数据进行拟合，得到车道线以及车道线在路面的位置。

6.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶控制方法，其特征在于，所述将不同类型的车载感知模块的识别结果进行融合，包括：

基于贝叶斯准则法、D-S证据理论法、卡尔曼滤波法、模糊集理法或人工神经网络法将不同类型的车载感知模块的识别结果进行融合。

7.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

当不同类型的车载感知模块获取的车辆周边环境的感知数据量大时，可采用多计算平台进行处理，将每一个计算平台的处理结果进行组合，得到最终的处理结果。

8.一种基于融合的车辆自动驾驶控制系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于在车辆上安装多种不同类型的车载感知模块，基于不同的场景，启动不同类型的车载感知模块获取车辆周边环境的感知数据；

识别模块，用于根据每一类型的车载感知模块的感知数据，识别出车辆周边的每一个障碍物与车辆之间的距离，以及识别出车道线，得到每一类型车载感知模块的识别结果；

融合模块，用于将不同类型的车载感知模块的识别结果进行融合，得到车辆周边的每一个障碍物与车辆的距离以及路面车道线的位置；

控制模块，用于基于车辆周边的每一个障碍物与车辆的距离以及路面车道线的位置，对车辆的行驶速度进行控制。