[发明专利]面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方法及系统，车辆上设置有环境感知传感器和定位器，环境感知传感器用于感知车辆运行环境中的道路环境数据，车辆控制方法包括辅助导航方法：车辆将当前采集到的实时道路环境数据和实时位置数据同步传输至云平台；云平台提取车辆当前运行道路的历史道路环境数据；基于图像数据融合模型对实时道路环境数据和历史道路环境数据进行融合，以生成远程导航信息；通过上述技术方案，有效提升了车辆应对复杂恶劣道路环境的能力，而且，由于辅助导航数据的生成需要大量的运算，对硬件要求较高，因此，通过云平台来进行辅助导航数据的运算和生成，可大幅降低单台车辆的成本。

技术领域

本发明涉及无人驾驶自动导航控制技术领域，尤其涉及一种面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方法及系统。

背景技术

随着人工智能技术的不断迭代更新，越来越多的人工智能技术迅速发展，并且应用到了无人驾驶领域。随着人工智能技术的加入，自动驾驶也越来越智能化。相对于开放道路环境，封闭场景中的交通行为参与者相对固定，因此自动驾驶车辆的落地也变得非常有实用性，在封闭道路环境实施无人驾驶的安全性更高，更容易控制。自动驾驶依赖于高精度的感知传感器，目前，激光雷达已经成为自动驾驶中不可缺少的3D传感器，它所提供的点云数据可以提供丰富的几何、尺度信息、精确地距离和精细的语义描述，对自动驾驶场景中的三维场景理解非常有帮助，但是点云的稀疏、无序、不均匀分布都让雷达的使用受限，但是相机图像包含更多规则密集的像素，拥有丰富的语义信息，如颜色，但是缺乏深度和尺度信息。因此，激光雷达和相机的互补信息使两模态融合成为了可能。

在无人驾驶的实际运行过程中，由于传感器同时容易受到天气、光照等外界环境的影响，从而影响自动驾驶的判断行为。因此，当传感器提供的实时数据不足以为车辆提高行驶策略支撑时，由于单台车辆成本的限制，一般采取两种控制策略，一是降低车速或靠边停车，二是采用历史轨迹数据慢速行驶。对于这两种特征情况的控制策略，都会影响车辆的正常行驶，容易造成道路拥堵，而且即使降低车速也容易造成事故。

发明内容

本发明的目的是提供一种在传感器提供的数据不足以支撑无人驾驶车辆继续行驶时可及时为车辆提供相对准确的导航信息并使得车辆继续正常行驶的面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方法及系统。

为了实现上述目的，本发明公开了一种面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方法，其特征在于，车辆上设置有环境感知传感器和定位器，所述环境感知传感器用于感知车辆运行环境中的道路环境数据，所述定位器用于实时确定车辆当前位置，车辆控制方法包括远程辅助控制的辅助导航方法：

所述车辆通过高速无线网络与云平台建立通信连接，所述云平台中预存有所述车辆当前运行的目标道路的道路环境数据；

所述车辆将当前采集到的实时道路环境数据和实时位置数据同步传输至所述云平台；

所述云平台基于所述车辆当前位置提取所述车辆当前运行道路的历史道路环境数据；

基于图像数据融合模型对实时道路环境数据和预存的相同位置点的历史道路环境数据进行融合，以生成远程导航信息，并将该远程导航信息发送给所述车辆；

通过所述远程导航信息控制所述车辆的行驶。

较佳地，所述道路环境数据包括2D图像数据和3D点云数据，所述环境感知传感器包括摄像元件和激光雷达，所述摄像元件用于感知车辆运行环境中的所述2D图像数据，所述激光雷达用于感知车辆运行环境中的所述3D点云数据；对所述实时道路环境数据和所述历史道路环境数据进行融合的方法包括：

将当前道路环境数据中的2D图像数据和历史道路环境中的2D图像数据结合；并将当前道路环境数据中的3D点云数据和历史道路环境中的3D点云数据结合；

基于图像数据融合模型对结合后的2D图像数据和结合后的3D点云数据进行融合。