一种车辆坡道和弯道识别的方法及系统与流程

本发明涉及智能驾驶辅助技术，尤其涉及一种车辆坡道和弯道识别的方法及系统。

背景技术：

车辆在行驶过程中，道路的识别，尤其是坡道识别、弯道识别对换挡控制器策略有较大的影响，动态识别道路坡度或弯区度的大小是电控机械自动变速车辆实现智能换挡控制的重要环节之一，也是目前的一大技术难题。

现有技术中，一般车辆是通过使用车辆动力学理论，根据汽车的行驶速度以及驾驶员的操作行为来对汽车行驶的外部环境(平路、坡道或者弯道)进行识别。但由于在车辆行驶过程中，一些传感器，如角位移传感器的输出会受到车身纵向加速度、悬架变形和路面颠簸的影响，通过这些传感器很难获得坡度或弯度的准确值。

因此，使用现有方法不能对坡道或弯道进行精确识别，即驾驶员的辅助功能存在一定限制。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种车辆坡道和弯道识别的方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种车辆坡道和弯道识别的方法，包括以下步骤：

1)利用车载gps模块、摄像头以及高精度地图进行车辆当前位置的精确定位；

2)利用车辆传感器测量的得到的坡度和/或弯度值的变化趋势，对车辆当前的精确定位进行修正；

3)根据校正后精确定位的经、纬度值、车辆当前的速度，结合高精度地图得到车辆当前行驶位置的坡度和弯度值。

按上述方案，所述步骤2)中对车辆当前的精确定位进行修正，具体如下：

2.1)根据车辆传感器测量的得到的坡度和/或弯度值获得坡度和/或弯度值的变化趋势；

2.2)根据坡度和/或弯度值的变化趋势确定坡道的爬升或下降的起止点和弯道的拐点位置；

2.3)根据坡道的爬升或下降的起止点和弯道的拐点位置和高精度地图进行匹配，对车辆当前的精确定位进行校正。

按上述方案，所述步骤1)中进行车辆当前位置的精确定位，具体如下：根据gps模块提供的经纬度信息在高精度地图上实现车辆的初定位，再结合摄像头模块提供的车辆周围的图片信息，在高精度地图数据库中进行匹配，确定车辆当前的精确定位。

按上述方案，所述步骤1)中高精度地图为包括地形属性的高精度地图，所述地形属性包括坡度和弯度值。

按上述方案，所述步骤1)中高精度地图为云端高精度地图。

一种车辆坡道和弯道识别系统，包括：

gps模块，用于测量车辆的粗略经纬度信息；

摄像头模块，用于采集到车辆周围的图片信息；

高精度地图数据库，用于存储高精度地图，所述高精度地图为包括地形属性的高精度地图，所述地形属性包括坡度和弯度值，所述高精度地图数据库设置在云端；

定位模块，用于根据gps模块提供的粗略经纬度信息在云端高精度地图数据库中进行初步匹配搜索，获取相匹配的初始定位，再结合摄像头模块提供的车辆周围的图片信息，进行二次精确匹配搜索，以确定车辆当前的精确定位；

传感器模块，用于当车辆进入坡道或者弯道时检测到道路的变化，同时获取车辆当前的速度、加速度、横摆角速度信息，并根据这些信息计算包括坡度和弯度值的变化趋势；

修正模块，用于利用车辆传感器测量的得到的坡度和/或弯度值的变化趋势，对车辆当前的精确定位进行修正；

根据校正后精确定位的经、纬度值、车辆当前的速度，结合高精度地图得到车辆当前行驶位置的坡度和弯度值；

告警模块，用于根据车辆当前行驶位置的坡度和弯度值发出相应的提醒警告。

按上述方案，所述修正模块中，对车辆当前的精确定位进行修正，具体如下：

1)根据车辆传感器测量的得到的坡度和/或弯度值获得坡度和/或弯度值的变化趋势；

2)根据坡度和/或弯度值的变化趋势确定坡道的爬升或下降的起止点和弯道的拐点位置；

3)根据坡道的爬升或下降的起止点和弯道的拐点位置和高精度地图进行匹配，对车辆当前的精确定位进行校正。

本发明产生的有益效果是：通过将传感器、gps、高精度地图和摄像头所有数据进行融合分析，通过车辆精准的定位和道路信息，提高对坡道和弯道的识别精度。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的方法流程图；

图2是本发明实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，一种车辆坡道和弯道识别方法，包括以下步骤：

1)利用车载gps模块、摄像头以及高精度地图进行车辆当前位置的精确定位；

先获取一个高精度地图数据库，该数据库中存储了位置(多种形式记录位置如经纬度、图片)与该位置对应的地形信息；然后利用gps模块获取车辆的粗略经纬度，并利用摄像头获取车辆周围照片；再利用粗略经纬度在高精度地图上实现车辆的初定位，并结合车辆周围照片在高精度地图数据库中进行匹配；最后根据匹配结果以得到车辆的精确定位。

实际应用中，考虑到高精度地图模块需要存储完整的大量的地图，所以对控制器本身的存储空间要求非常高，因此造成控制器的硬件成本高。本方案中在云端设置有高精度地图数据库，并将gps提供的经纬度信息和摄像头获取的车辆周围照片通过以太网返回到云端，在数据库中利用gps定位的粗略经纬度信息作为初步匹配的来源，在海量数据库中进行车辆的初定位，再利用拍摄的车辆周围照片进行二次匹配，二次匹配成功时得到车辆的精确定位，将包含精确定位的信息通过以太网传回到高精度地图模块中，这样大大减少了高精度模块的硬件存储成本，也高效的利用了云端高精度地图的大数据技术，提供更为详尽和准群的信息，帮助车辆进行精准分析。

2)利用车辆传感器测量的得到的坡度和/或弯度值的变化趋势，对车辆当前的精确定位进行修正；

所述步骤2)中对车辆当前的精确定位进行修正，具体如下：

2.1)根据车辆传感器测量的得到的坡度和/或弯度值获得坡度和/或弯度值的变化趋势；

2.2)根据坡度和/或弯度值的变化趋势确定坡道的爬升或下降的起止点和弯道的拐点位置；

2.3)根据坡道的爬升或下降的起止点和弯道的拐点位置和高精度地图进行匹配，对车辆当前的精确定位进行校正；

利用车辆上传感器测量的得到的坡度和/或弯度值的绝对值是不够准确的，但其相对值所反映的坡度和/或弯度值的变化趋势的实时性很高，因此可以利用车辆上传感器测量的得到的坡度和/或弯度值的变化趋势，对获取的坡度和/或弯度值进行实行性的校正。举个例子来说，当经历一个连环弯道时，在每个弯道拐点处，弯度的变化方向会反向，可以利用此时的拐点位置对车辆当前的精确定位进行校正(一般是网络会存在时延，通过步骤1)确定的精确定位可能会略慢于实际位置)，从而对步骤1)中获取的坡度和/或弯度值进行实行性的校正。

3)根据校正后精确定位的经、纬度值、车辆当前的速度，结合高精度地图得到车辆当前行驶位置的坡度和弯度值。

记录将gps提供的经纬度信息和摄像头获取的车辆周围照片通过以太网返回到云端的时刻，并根据车辆当前的速度以及当前的时刻，确定车辆当前的精确定位，利用精确定位时的车辆的精确经纬度值，在高精度地图中查找到车辆当前行驶位置的地形属性，如坡度和/或弯度值。

根据上述方法，我们可以得到一种车辆坡道和弯道识别系统，如图2，包括：

gps模块，用于测量车辆的粗略经纬度信息；

摄像头模块，用于采集到车辆周围的图片信息；

高精度地图数据库，用于存储高精度地图，所述高精度地图为包括地形属性的高精度地图，所述地形属性包括坡度和弯度值，所述高精度地图数据库设置在云端；

定位模块，用于根据gps模块提供的粗略经纬度信息在云端高精度地图数据库中进行初步匹配搜索，获取相匹配的初始定位，再结合摄像头模块提供的车辆周围的图片信息，进行二次精确匹配搜索，以确定车辆当前的精确定位；

传感器模块，用于当车辆进入坡道或者弯道时检测到道路的变化，同时获取车辆当前的速度、加速度、横摆角速度信息，并根据这些信息计算包括坡度和弯度值的变化趋势；

修正模块，用于利用车辆传感器测量的得到的坡度和/或弯度值的变化趋势，对车辆当前的精确定位进行修正；具体如下：

1)根据车辆传感器测量的得到的坡度和/或弯度值获得坡度和/或弯度值的变化趋势；

2)根据坡度和/或弯度值的变化趋势确定坡道的爬升或下降的起止点和弯道的拐点位置；

3)根据坡道的爬升或下降的起止点和弯道的拐点位置和高精度地图进行匹配，对车辆当前的精确定位进行校正；

根据校正后精确定位的经、纬度值、车辆当前的速度，结合高精度地图得到车辆当前行驶位置的坡度和弯度值；

告警模块，用于根据车辆当前行驶位置的坡度和弯度值发出相应的提醒警告。

此外，本专利还可实现车道识别、行人识别、碰撞预警功能，从性能和功能上提升汽车的安全性。高精度地图的数据是来自于具体实际工程，故精度和准确度较高，通过高精度地图系统在云端的数据库中进行定位匹配，还可以提供详尽的道路属性包括车道、车道的边界线以及道路上的各种交通设施和人形横道。实时的道路交通情况、路沿及特征元素数据。高精度地图对于车道线及车道线边界及各种交通设施的精准判断，可以在雨雪等恶劣天气情况下，弥补摄像头视野不清晰的缺陷。当通过摄像头的拍摄的道路环境信息传输给esc模块，esc模块判断摄像头视野的清晰度过低后，即可通过高精度地图获取的车道线、交通标识符以及道路交通设施，如红绿灯，对车辆的车速、角度等进行预控制，以提高车辆在恶劣天气下行驶的安全性和稳定性。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。