一种智能驾驶教学实训系统及自动驾驶车辆控制方法与流程

1.本公开涉及自动驾驶教学实训技术领域，特别涉及一种智能驾驶教学实训系统及自动驾驶车辆控制方法。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
3.随着传统汽车行业的转型，智能汽车技术不断发展，对智能驾驶车辆的教学培训还是按照原有的燃油汽车的方式进行车辆组装培训和教学，明显的不能适应于自动驾驶车辆高智能化的特点。
4.发明人发现，当前市场的智能驾驶教学设备不能满足教学和实训的要求，存在设备集成度高，不可二次开发、不可深入学习、缺乏教学实训点、实训空间狭窄、传感设备昂贵以及自动驾驶车辆的模拟驾驶控制与真实驾驶控制不相匹配等缺点；现有的智能驾驶车辆的教学或者考核，大多依靠考官的人工观察，无法实现较好的自动测评，尤其是缺乏对单个元器件或者模块的组装效果的单独评价，使得考核或者教学过程中只依赖最终组装结果而缺乏对过程的考评。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种智能驾驶教学实训系统及自动驾驶车辆控制方法，将车规级线控底盘、自动驾驶计算平台、传感器装调平台、智慧交通实训平台和远程(平行)驾驶实训平台进行模块化布置，能够实现自动驾驶车辆的快速拆装和组合，实现了更高效的智能驾驶教学或考核；通过与现场场景车辆联动进行虚拟仿真测试，能够实现车辆的更高精度控制，并能够及时的发现教学和考核过程中的错误。
6.为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
7.本公开第一方面提供了一种智能驾驶教学实训系统。
8.一种智能驾驶教学实训系统，包括：控制终端和自动驾驶车辆，控制终端与自动驾驶车辆通信连接；
9.自动驾驶车辆上的控制器、传感元件和通信元件分别采用模块化独立设置，控制器分别与传感元件连接，控制器通过通信元件与控制终端通信连接；
10.控制终端根据自动驾驶车辆的传感数据、自动驾驶环境的参量数据和自动驾驶车辆的状态数据生成自动驾驶车辆的虚拟仿真控制指令，根据虚拟仿真控制指令进行自动驾驶车辆的控制教学或者考核。
11.进一步的，自动驾驶车辆包括线控底盘，线控底盘上设有模块化的线控驱动系统、电池管理系统、车架车身系统、线控转向系统、线控制动系统、线控底盘故障设置系统和灯光系统。
12.更进一步的，通过线控底盘故障设置系统进行至少一种故障的设定，故障设置系统与线控底盘通过插接件连接，方便安装拆卸，并且配备测量端子方便测量，故障设置通过
钮子开关实现，开关安装在后侧有盖板遮挡隐藏。设置故障时需将盖板取掉，打开开关故障就可设置成功。
13.进一步的，自动驾驶车辆还包括与控制器连接的can转接板以及显示模块。
14.进一步的，传感元件至少包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和双目相机。
15.进一步的，自动驾驶车辆还包括与控制器连接的车载导航系统。
16.进一步的，还包括预设网联交通灯、车道线、交通障碍物和交通参与者，根据预设网联交通灯、车道线、交通障碍物和交通参与者的实时状态，进行自动驾驶车辆的控制。
17.进一步的，控制终端根据自动驾驶车辆的传感数据、自动驾驶环境的参量数据和自动驾驶车辆的状态数据，生成自动驾驶车辆的控制指令。
18.进一步的，所述自动驾驶车辆上还安装有线控转向机构、线控制动机构、线控驱动机构和360度环视摄像头。
19.本公开第二方面提供了一种自动驾驶车辆控制方法，利用本公开第一方面所述的智能驾驶教学实训系统，包括以下过程：
20.获取自动驾驶环境的参量数据、自动驾驶车辆的识别数据和车辆的当前状态数据；
21.根据当前时刻以及当前时刻以前预设时间段的自动驾驶车辆的传感数据、自动驾驶环境的参量数据和自动驾驶车辆的状态数据生成自动驾驶车辆的虚拟仿真控制指令；
22.根据自动驾驶车辆的传感数据、自动驾驶环境的参量数据和自动驾驶车辆的状态数据，生成自动驾驶车辆的控制指令；
23.根据虚拟仿真控制指令和自动驾驶车辆的控制指令进行自动驾驶车辆的控制教学或者考核。
24.在每个元器件或者模块安装完成后，控制终端获取到一个元器件或模块安装完成反馈信号，对每个元器件的安装效果进行评价并记录评价结果；
25.如果是教学状态，则直接给出告警或者直接给出基于错误安装结果的车辆组装模拟结果；
26.如果是考核状态，则向考核终端发送安装错误信息，在完成整车安装后，综合整车安装结果与各个元器件的安装准确度进行综合考核。
27.与现有技术相比，本公开的有益效果是：
28.1、本公开所述的智能驾驶教学实训系统及自动驾驶车辆控制方法，将车规级线控底盘、自动驾驶计算平台、传感器装调平台、智慧交通实训平台和远程(平行)驾驶实训平台进行模块化布置，能够实现自动驾驶车辆的快速拆装和组合，实现了高效的智能驾驶教学或考核。
29.2、本公开所述的智能驾驶教学实训系统及自动驾驶车辆控制方法，通过与现场场景车辆联动进行虚拟仿真测试，能够实现车辆的更高精度控制，并能够及时的发现教学和考核过程中的错误。
30.3、本公开所述的智能驾驶教学实训系统及自动驾驶车辆控制方法，实现了各个元器件或者模块组装的全过程监控，通过对每个元器件或者模块的单独组装效果考核，实现了分离评价和综合评价的结合，能够更好的进行只能驾驶教学实训和考核评价。
31.本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得
明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
32.构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
33.图1为本公开实施例提供的自动驾驶车辆的示意图。
34.图2为本公开实施例提供的线控底盘结构图。
35.图3为本公开实施例提供的线控底盘线路图。
[0036]1‑
激光雷达；2
‑
双目相机；3
‑
自适应大灯；4
‑
gnss接收天线；5
‑
超声波雷达；6
‑
线控底盘；7
‑
前防撞条；8
‑
前麦弗逊式独立悬架；9
‑
阿克曼转向机；10
‑
动力电池与bms；11
‑
驱动电机与减速箱；12
‑
电机控制器；13
‑
线控转向电机；14
‑
ibooster主动增压系统；15
‑
车架；16
‑
后拖拽臂一体桥。
具体实施方式
[0037]
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
[0038]
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0039]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0040]
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0041]
实施例1：
[0042]
如图1、图2和图3所示，本公开实施例提供了一种智能驾驶教学实训系统，包括：控制终端和自动驾驶车辆，控制终端与自动驾驶车辆通信连接；
[0043]
自动驾驶车辆上的控制器、传感元件和通信元件分别采用模块化独立设置，控制器分别与传感元件连接，控制器通过通信元件与控制终端通信连接；
[0044]
控制终端根据自动驾驶车辆的传感数据、自动驾驶环境的参量数据和自动驾驶车辆的状态数据生成自动驾驶车辆的虚拟仿真控制指令，根据虚拟仿真控制指令进行自动驾驶车辆的控制教学或者考核。
[0045]
控制终端的虚拟仿真系统具备硬件安装和故障排除功能，也具备aeb，acc，lka等模拟仿真功能，调取实车安装的外部参数，进行自动驾驶系统算法的模拟仿真，可自动导出测试结果，生成报告，方便教学。
[0046]
智能驾驶教学系统将各个实训装备模块化，可以为学生的学习和实训提供有力帮助。在线控底盘实训中，设置线控底盘故障板，可以让学生了解学习线控底盘的构造和原理，并能排除常见线控底盘故障，便于学习考核。
[0047]
自动驾驶计算平台开发有can转接板，简便有效的实现自动驾驶计算平台和底盘、毫米波雷达和超声波雷达的通讯，极大的方便了学生对于can总线技术物理层直观认知与
理解，开放的部分总线协议也方便了学生对于can总线技术应用层应用方法的掌握与使用。计算平台中开放源码，方便二次开发和深入学习。
[0048]
传感器安装平台设计激光雷达万向安装支架，带刻度滑轨，方便移动和参数标定，同时有设备安装孔，方便安装与拆卸实训。
[0049]
智慧交通系统中有一整套的网联交通灯设备和路端设备，帮助学生认知和了解智慧交通；远程驾驶系统采用车联网技术，摄像头拼接技术，实现远程驾驶的教学和实训，更方便了车辆的控制，提升了教学效率。
[0050]
优选的，自动驾驶虚拟仿真平台该智能驾驶教学实训系统进行了虚拟仿真场景的构建，使用unity技术构建虚拟封闭城市田字形道路场景，集成了行人，车辆，建筑，车道线，丁字路口与十字交叉路口等元素。在实际仿真测试过程中，控制终端将会实时传输传感器在虚拟道路上检测到的信号到自动驾驶车辆，自动驾驶处理器通过实时感知数据决策车辆动作，车辆动作数据回传到仿真软件，控制终端显示车辆动作状态并将新检测到的数据再次传给自动驾驶车辆，如此周而复始进行仿真验证。
[0051]
本实施例中，自动驾驶车辆包括线控底盘，线控底盘上设有模块化的线控驱动系统、电池管理系统、车架车身系统、线控转向系统、线控制动系统、线控底盘故障设置系统和灯光系统。
[0052]
具体的，如图1所示，自动驾驶车辆包括有激光雷达1、双目相机2、自适应大灯3、gnss接收天线4、超声波雷达5、线控底盘6；
[0053]
如图2所示，线控底盘6又包括前防撞条7、麦弗逊式独立悬架8、阿克曼转向机9、动力电池与bms 10、驱动电机与减速箱11、电机控制器12、线控转向电机13、ibooster主动增压系统14、车架15以及后拖拽臂一体桥16。
[0054]
自动驾驶车辆的各个组成模块以及线控底盘的各个构成模块均为模块化设计，能够方便的进行拆装以实现更好的考核或者教学。
[0055]
通过线控底盘故障设置系统进行至少一种故障的设定，故障设置系统与线控底盘通过插接件连接，方便安装拆卸，并且配备测量端子方便测量，故障设置通过钮子开关实现，开关安装在后侧有盖板遮挡隐藏，设置故障时需将盖板取掉，打开开关故障就可设置成功。
[0056]
自动驾驶车辆还包括与控制器连接的can转接板以及显示模块。
[0057]
传感元件至少包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和双目相机。
[0058]
自动驾驶车辆还包括与控制器连接的车载导航系统。
[0059]
还包括预设网联交通灯、车道线、交通障碍物和交通参与者，根据预设网联交通灯、车道线、交通障碍物和交通参与者的实时状态，进行自动驾驶车辆的控制。
[0060]
控制终端根据自动驾驶车辆的传感数据、自动驾驶环境的参量数据和自动驾驶车辆的状态数据，生成自动驾驶车辆的控制指令。
[0061]
所述自动驾驶车辆上还安装有电子方向盘、电子刹车、电子油门和360度环视摄像头。
[0062]
本实施例所述的平台设备可满足职业类院校学生动手能力的培养与提升，设备的模块化设计可方便学生练习装配与拆卸，通过实际动手操作了解到每个零部件的结构组成与机械原理
[0063]
本实施例所述的平台支持学生在装配完成后进行相应零部件匹配标定，并且根据独立的上位机可实时监控每个模块的实时数据，进行匹配标定的效果的验证，例如：
[0064]
(1)激光雷达需要进行ip通讯地址的配置，x、y、z三个轴向距离配置与欧拉角(俯仰角、航向角、翻滚角)的配置标定。上位机软件可通过进行激光雷达实时点云数据的读取来验证ip配置、硬件、线束的连接正确性。可视化界面可验证轴向偏移与欧拉角标定的正确性。
[0065]
(2)定位模块需要进行基站信息配置，本地ip配置，双天线杆臂值配置。上位机软件可通过检查gps定位的信号质量，完成配置标定正确性的验证，硬件连接的正确性。
[0066]
(3)毫米波雷达需要进行x、y、z三个轴向距离配置与欧拉角(俯仰角、航向角、翻滚角)的配置标定。使用上位机软件进行障碍物id读取与距离读取可验证硬件、线束连接、配置标定的正确性。
[0067]
可以理解的，在其他一些实施方式中，通过设定的传感元件以及预设的评价规则，在每个元器件安装完成后，控制终端获取到一个元器件安装完成反馈信号，对每个元器件的安装效果进行评价并记录评价结果；
[0068]
如果是教学状态，则直接给出告警或者直接给出基于错误安装结果的车辆组装模拟结果，以帮助学员更直观的进行改进；
[0069]
如果是考核状态，则向考核终端发送安装错误信息，在完成整车安装后，综合整车安装结果与各个元器件的安装准确度进行综合考核。
[0070]
本实施例所述平台可支持不同场景下自动驾驶的循迹与避障效果测试。
[0071]
例如：自动驾驶场景分别设定为物流工厂室内和室外操场，定位使用激光雷达+imu融合定位。室内物流工厂环境较为复杂，而室外操场较为空旷。针对室内较复杂的场景与操场较为空旷的场景，为了完成激光雷达稳定的定位效果，学生需要对体素滤波参数进行设定调试与调整，最终完成不同场景下都能实现较好的定位效果，以支持自动驾驶的顺利进行。
[0072]
实施例2：
[0073]
本公开实施例2提供了一种自动驾驶车辆控制方法，利用本公开实施例1所述的智能驾驶教学实训系统，包括以下过程：
[0074]
获取自动驾驶环境的参量数据、自动驾驶车辆的识别数据和车辆的当前状态数据；
[0075]
根据当前时刻以及当前时刻以前预设时间段的自动驾驶车辆的传感数据、自动驾驶环境的参量数据和自动驾驶车辆的状态数据生成自动驾驶车辆的虚拟仿真控制指令；
[0076]
根据当前时刻的自动驾驶车辆的传感数据、自动驾驶环境的参量数据和自动驾驶车辆的状态数据，生成自动驾驶车辆的控制指令；
[0077]
根据虚拟仿真控制指令和自动驾驶车辆的控制指令进行自动驾驶车辆的控制教学或者考核。
[0078]
具体的，当控制器生成的真实控制指令与待考核人员的输入控制指令或者培训人员的输入控制指令相同时，考核通过，否则，考核不通过；
[0079]
当虚拟控制指令与控制器生成的真实控制指令相同时，根据控制器生成的真实控制指令进行考核；
[0080]
当虚拟控制指令与真实控制指令存在差异时，以虚拟控制指令进行考核；即当虚拟控制指令与待考核人员的输入控制指令或者培训人员的输入控制指令相同时，考核通过，否则，考核不通过；
[0081]
这里的虚拟控制指令为根据当前和在先数据生成的未来预设时间段内的预测控制指令，根据预测控制指令进行考核，能够更好的根据当前环境实现智能驾驶车辆的预测控制。
[0082]
当然，可以理解的，在进行简单的考核控制时，也可以只根据控制器根据当前时刻的控制指令进行考核，而在进行更深入的考核时，需要结合自动驾驶车辆的在先数据和当前数据进行车辆的综合控制，此时需要结合虚拟控制指令进行考核。
[0083]
在每个元器件或者模块安装完成后，控制终端获取到一个元器件或模块安装完成反馈信号，对每个元器件的安装效果进行评价并记录评价结果；
[0084]
如果是教学状态，则直接给出告警或者直接给出基于错误安装结果的车辆组装模拟结果；
[0085]
如果是考核状态，则向考核终端发送安装错误信息，在完成整车安装后，综合整车安装结果与各个元器件的安装准确度进行综合考核。
[0086]
本实施例中，对元器件或者模块的安装情况的反馈，可以是元器件或者模块安装后向控制终端反馈的信号，也可以是与元器件或者模块连接的其他组件向控制终端反馈的信号，可以理解的，在其他一些实施方式中，也可以是独立的监测元件，如摄像头等。
[0087]
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。