一种自动驾驶车辆的坠物规避控制方法与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆的坠物规避控制方法。


背景技术：

2.货箱顶部没有封顶的货车在高速行驶时，当货物超出货箱顶部后，货物坠落的概率较大，货车上货物坠落的方向包括侧向坠落和后方坠落。坠落的货物具备很强的动能，如果被坠落的货物砸中，会导致严重的交通事故。
3.随着自动驾驶技术的不断进步，人工干预的日趋减少，无法通过驾驶员的观察来躲避前方货车坠落的货物，因此，亟需一种适用于自动驾驶车辆的坠落物体规避方法，以提高自动驾驶车辆的安全性。


技术实现要素：

4.本发明提供一种自动驾驶车辆的坠物规避控制方法，旨在解决现有技术中的缺陷，实现自动驾驶车辆对货车坠物的自动规避，提高驾驶安全性。
5.为达到上述目的，本发明所采取的技术方案为：
6.本发明提供一种自动驾驶车辆的坠物规避控制方法，包括：
7.步骤1、对本车前方的车辆进行识别，当判断存在货车后进入下一步；
8.步骤2、识别货箱区域，并用预设的目标框标注所述货箱区域；
9.步骤3、构建落物检测空间，所述检测空间包括第一检测空间、第二检测空间；
10.步骤4、检测是否有物体入侵第一检测空间，是则进入下一步，否则重复执行本步骤；
11.步骤5、检测是否有物体入侵第二检测空间，是则判断有货物坠落并进入下一步，否则返回步骤4；
12.步骤6、计算货物的跌落轨迹和本车行驶轨迹；
13.步骤7、判断所述货物的跌落轨迹与所述本车行驶轨迹是否存在交点，是则进入步骤9，否则进入下一步；
14.步骤8、根据所述货物的跌落轨迹计算货物落地点，并判断所述货物落地点是否在本车行驶路径上，是则进入下一步，否则返回步骤4；
15.步骤9、根据预设规避策略控制本车。
16.具体地，所述计算货物的跌落轨迹包括：
17.以本车的车头中心为原点，车辆前进的方向为x轴正向，车辆横向向左为y轴正向，垂直向上为z轴正向，建立坐标系，确定货物跌落的轨迹方程为：
18.19.其中，t为货物跌落的运动时间，以货物开始跌落时作为计时起始点；v
x
为货物跌落时的x向速度，等同于货车车速；vy为货物跌落时的y向速度；d为货物跌落时与本车的x向距离；h为货物跌落时距离本车的垂直高度；g为重力加速度。
20.具体地，所述步骤3包括：
21.步骤301、在本车与所述目标框的相邻面建立至少一检测线组，所述检测线组包括第一检测线、第二检测线，所述第一检测线、第二检测线水平横贯所述相邻面，所述第一检测线设置在货箱顶部下方，所述第二检测线设置在第一检测线下方，所述第一检测线与所述货箱顶部的间距为第一像素，所述第一检测线、第二检测线的间距为第二像素，所述第一检测线、第二检测线的长度与货车所在车道的宽度相同，两端端点的垂直投影位于货车所在车道的车道线上；
22.步骤302、以所述第一检测线与货箱顶部轮廓线的延长线构成第一检测空间，所述第一检测线、第二检测线构成第二检测空间。
23.具体地，所述步骤4中检测是否有物体入侵第一检测空间、所述步骤5中检测是否有物体入侵第二检测空间中的至少一个包括：
24.步骤a、使用高帧率模式获取货箱图像；
25.步骤b、检测所述货箱图像中是否出现目标物体，是则进入下一步，否则重复执行本步骤；
26.步骤c、判断目标物体是否入侵检测空间。
27.具体地，所述步骤b包括：通过预设方法对比两帧所述货箱图像间的变化值来检测所述货箱图像中是否出现目标物体。
28.具体地，所述预设方法包括背景减除法、帧差分法、光流法等。
29.具体地，所述步骤c包括：
30.步骤c1、识别所述目标物体的最高点的实时坐标和最低点的实时坐标；
31.步骤c2、计算第一等式、第二等式；
32.步骤c3、计算所述第一等式与所述第二等式的叉乘结果；
33.步骤c4、若所述叉乘结果小于0，则判断所述目标物体已入侵检测空间，否则判断所述目标物体未入侵检测空间；
34.所述第一等式为：k
p1
＝[(x
2n-1-x
2n
)/(y
2n-1-y
2n
)]-[(x
p1-x
2n
)/(y
p1-y
2n
)]，
[0035]
所述第二等式为：k
p2
＝[(x
2n-1-x
2n
)/(y
2n-1-y
2n
)]-[(x
p2-x
2n
)/(y
p2-y
2n
)]。
[0036]
其中，(x
2n-1
,y
2n-1
)检测线ln的左端点坐标值，(x
2n
,y
2n
)表示检测线ln的右端点坐标值，(x
p1
,y
p1
)表示目标物体的最高点的实时坐标，(x
p2
,y
p2
)表示目标物体的最低点的实时坐标。
[0037]
具体地，所述步骤9包括：
[0038]
步骤901、实时监控并判断相邻车道是否满足正常变道条件，是则控制本车执行变道，否则进入下一步；
[0039]
步骤902、判断本车以最大加速度进行减速，是否会与落物发生碰撞，是则进入下一步，否则控制本车以所述最大加速度减速；
[0040]
步骤903、计算本车在以所述最大加速度制动并与碰撞货物时的碰撞速度，判断所述碰撞速度是否小于本车的最大碰撞安全速度，是则控制车辆以所述最大加速度减速，否
则执行下一步；
[0041]
步骤904、控制开启本车双闪灯和转向灯，监测本车后方车辆是否减速，是则返回步骤901，否则控制车辆以最大加速度减速。
[0042]
具体地，所述碰撞速度
[0043]
其中，v1为本车制动前的速度；am为制动时的最大加速度；v
x
为货物跌落时的x向速度；d为货物跌落时与本车的x向距离；h为货物跌落时距离本车的垂直高度；g为重力加速度。
[0044]
本发明的有益效果在于：本发明通过识别货箱区域，构建落物检测空间，当检测有物体入侵检测空间时后，计算货物的跌落轨迹和本车行驶轨迹，并根据货物的跌落轨迹与本车行驶轨迹的关系根据预设规避策略控制本车，实现了自动驾驶车辆对货车坠物的自动规避，提高了驾驶安全性。
附图说明
[0045]
图1是本发明的自动驾驶车辆的坠物规避控制方法的流程示意图；
[0046]
图2是本发明的检测线组及检测空间示意图。
具体实施方式
[0047]
下面结合附图具体阐明本发明的实施方式，附图仅供参考和说明使用，不构成对本发明专利保护范围的限制。
[0048]
实施例1
[0049]
如图1所示，本实施例提供一种自动驾驶车辆的坠物规避控制方法，包括：
[0050]
步骤1、对本车前方的车辆进行识别，当判断存在货车后进入下一步。
[0051]
步骤2、识别货箱区域，并用预设的目标框标注所述货箱区域。
[0052]
例如，如图2所示，当识别到货箱后，用绿色线框将所述货箱区域进行标注。
[0053]
步骤3、构建落物检测空间，所述检测空间包括第一检测空间、第二检测空间。
[0054]
步骤4、检测是否有物体入侵第一检测空间，是则进入下一步，否则重复执行本步骤。
[0055]
步骤5、检测是否有物体入侵第二检测空间，是则判断有货物坠落并进入下一步，否则返回步骤4。
[0056]
步骤6、计算货物的跌落轨迹和本车行驶轨迹。
[0057]
在本实施例中，所述计算货物的跌落轨迹包括：
[0058]
以本车的车头中心为原点，车辆前进的方向为x轴正向，车辆横向向左为y轴正向，垂直向上为z轴正向，建立坐标系，确定货物跌落的轨迹方程为：
[0059][0060]
其中，t为货物跌落的运动时间，以货物开始跌落时作为计时起始点；v
x
为货物跌
落时的x向速度，等同于货车车速；vy为货物跌落时的y向速度；d为货物跌落时与本车的x向距离；h为货物跌落时距离本车的垂直高度；g为重力加速度。
[0061]
本车行驶轨迹由本车的行驶速度、车身参数(例如车辆长度、宽度、高度)确定。
[0062]
步骤7、判断所述货物的跌落轨迹与所述本车行驶轨迹是否存在交点，是则进入步骤9，否则进入下一步。
[0063]
步骤8、根据所述货物的跌落轨迹计算货物落地点，并判断所述货物落地点是否在本车行驶路径上，是则进入下一步，否则返回步骤4。
[0064]
通过上述货物跌落的轨迹方程，容易计算出货物落地点坐标，从而判断出该落地点是否在本车行驶路径上。
[0065]
步骤9、根据预设规避策略控制本车。
[0066]
实施例2
[0067]
与实施例1不同的是，本实施例提供所述步骤3的一种具体实施方法，包括：
[0068]
步骤301、在本车与所述目标框的相邻面建立至少一检测线组，所述检测线组包括第一检测线、第二检测线，所述第一检测线、第二检测线水平横贯所述相邻面，所述第一检测线设置在货箱顶部下方，所述第二检测线设置在第一检测线下方，所述第一检测线与所述货箱顶部的间距为第一像素，所述第一检测线、第二检测线的间距为第二像素，所述第一检测线、第二检测线的长度与货车所在车道的宽度相同，两端端点的垂直投影位于货车所在车道的车道线上。
[0069]
如图2所示，本车在一货车的后方行驶，则货箱后部是与本车相邻的一面，因此，横贯货箱后部截面建立一组检测线组l1、l2，检测线l1距离货箱顶部10个像素，检测线l2在检测线l1以下10个像素，检测线l1、l2的长度应大于货箱宽度，例如可以等于货车所在车道的车道宽度。
[0070]
记检测线ln(n＝1,2,3
…
k，k表示检测线的数量)的左右端点分别记为t
2n-1
(x
2n-1
,y
2n-1
)、t
2n
(x
2n
,y
2n
)。例如，第一检测线l1的左右端点为t1(x1,y1)、t2(x2,y2)，第二检测线l2的左右端点为t3(x3,y3)、t4(x4,y4)。
[0071]
如果本车在货车的侧方行驶，则只需在与本车紧邻的货箱一面按照上述相同的方法建立检测线组，而无需在货箱后部建立检测线组。
[0072]
步骤302、以所述第一检测线与货箱顶部轮廓线的延长线构成第一检测空间，所述第一检测线、第二检测线构成第二检测空间。
[0073]
如图2所示，第一检测线l1与货箱顶部轮廓线的延长线第一检测空间j1，第一检测线l1、第二检测线l2构成第二检测空间j2。
[0074]
实施例3
[0075]
与实施例1不同的是，本实施例提供所述步骤4中检测是否有物体入侵第一检测空间、所述步骤5中检测是否有物体入侵第二检测空间中的至少一个的具体实施方法，包括：
[0076]
步骤a、使用高帧率模式获取货箱图像。
[0077]
在本实施例中，所述高帧率模式为帧率不低于90fps的拍摄模式。
[0078]
步骤b、检测所述货箱图像中是否出现目标物体，是则进入下一步，否则重复执行本步骤。
[0079]
如果没有物体掉落，货箱图像(背景图像)是不会发生变化的，因此本提案中的目
标物体是指除货箱(背景)之外的物体。
[0080]
在本实施例中，所述步骤b包括：通过预设方法对比两帧所述货箱图像间的变化值来检测所述货箱图像中是否出现目标物体。
[0081]
所述预设方法包括背景减除法、帧差分法、光流法等。
[0082]
步骤c、判断目标物体是否入侵检测空间。
[0083]
在本实施例中，所述步骤c包括：
[0084]
步骤c1、识别所述目标物体的最高点p1的实时坐标(x
p1
,y
p1
)和最低点p2的实时坐标(x
p2
,y
p2
)。
[0085]
步骤c2、计算第一等式、第二等式。
[0086]
在本实施例中，所述第一等式为：k
p1
＝[(x
2n-1-x
2n
)/(y
2n-1-y
2n
)]-[(x
p1-x
2n
)/(y
p1-y
2n
)]，
[0087]
所述第二等式为：k
p2
＝[(x
2n-1-x
2n
)/(y
2n-1-y
2n
)]-[(x
p2-x
2n
)/(y
p2-y
2n
)]。
[0088]
其中，(x
2n-1
,y
2n-1
)检测线ln的左端点坐标值，(x
2n
,y
2n
)表示检测线ln的右端点坐标值，(x
p1
,y
p1
)表示目标物体的最高点的实时坐标，(x
p2
,y
p2
)表示目标物体的最低点的实时坐标。
[0089]
步骤c3、计算所述第一等式与所述第二等式的叉乘结果。
[0090]
即计算k＝k
p1
×kp2
。
[0091]
步骤c4、若所述叉乘结果小于0，则判断所述目标物体已入侵检测空间，否则判断所述目标物体未入侵检测空间。
[0092]
实施例4
[0093]
与实施例1不同的是，本实施例提供所述步骤9的一种具体实施方法，包括：
[0094]
步骤901、实时监控并判断相邻车道是否满足正常变道条件，是则控制本车执行变道，否则进入下一步。
[0095]
步骤902、判断本车以最大加速度进行减速，是否会与落物发生碰撞，是则进入下一步，否则控制本车以所述最大加速度减速。
[0096]
步骤903、计算本车在以所述最大加速度制动并与碰撞货物时的碰撞速度，判断所述碰撞速度是否小于本车的最大碰撞安全速度，是则控制车辆以所述最大加速度减速，否则执行下一步。
[0097]
在本实施例中，所述碰撞速度
[0098]
其中，v1为本车制动前的速度；am为制动时的最大加速度；v
x
为货物跌落时的x向速度；d为货物跌落时与本车的x向距离；h为货物跌落时距离本车的垂直高度；g为重力加速度。
[0099]
最大碰撞安全速度可以根据本车的具体车型从车辆制造商获取。
[0100]
步骤904、控制开启本车双闪灯和转向灯，监测本车后方车辆是否减速，是则返回步骤901，否则控制车辆以最大加速度减速。
[0101]
以上所揭露的仅为本发明的较佳实施例，不能以此来限定本发明的权利保护范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。