本实用新型涉及一种智能车辆的感知系统及车辆，属于智能车辆领域。
背景技术：
目前车辆要实现智能辅助驾驶、自动驾驶或无人驾驶，需要通过传感器探测车辆周围环境，常采用的传感器包括视觉传感器、毫米波雷达传感器和激光雷达传感器。比如Google的智能车采用了64线激光雷达实现360度检测，再配合视觉传感器实现对周围环境的感知，64线激光雷达传感器成本高，导致这种方案短期内难以实现量产。公布号为CN205836663U的中国专利文件公开了一种低成本车辆周身感知系统，该方法基于毫米波雷达和超声波雷达实现车辆周围环境感知，但是由于毫米波对障碍物的感知无具体的方位信息和障碍物的尺寸信息，同时虚警和漏警较多，无法保障智能车辆的安全运行，难以实现车辆的自动驾驶或无人驾驶。公布号为CN205498864U的中国专利文件公开了一种低成本的信息融合系统，但是该方案只考虑车辆前向的障碍物，无法对车辆左右的障碍物进行精准定位，故无法进行自动驾驶的开发。
技术实现要素：
本实用新型的目的是提供一种智能车辆的感知系统及车辆，用以解决现有车辆环境感知系统成本高或智能程度低，无法进行智能驾驶开发的问题。
为实现上述目的，本实用新型的方案包括：
本实用新型的一种智能车辆的感知系统，包括至少1个毫米波雷达传感器、至少2个超声波雷达传感器以及处理器；所述毫米波雷达传感器设置于车辆前端；所述超声波雷达传感器延同一水平线设置于车辆前端，扫描范围至少覆盖所述毫米波雷达传感器的盲区；所述处理器连接所述毫米波雷达传感器以及超声波雷达传感器。
进一步的，还包括视觉传感器，所述视觉传感器设置于车辆前端；所述处理器连接所述视觉传感器。
进一步的，还包括单线激光雷达，所述单线激光雷达设置于车辆延行驶方向的两个对应的侧面；所述处理器连接所述单线激光雷达。
进一步的，所述毫米波雷达传感器在车辆前端的设置位置，到车辆前端两侧的距离相等。
进一步的，所述视觉传感器设置于所述毫米波雷达传感器的正上方。
本实用新型的一种车辆，包括至少1个毫米波雷达传感器、至少2个超声波雷达传感器以及处理器；所述毫米波雷达传感器设置于车辆前端；所述超声波雷达传感器延同一水平线设置于车辆前端，扫描范围至少覆盖所述毫米波雷达传感器的盲区；所述处理器连接所述毫米波雷达传感器以及超声波雷达传感器。
进一步的，还包括视觉传感器，所述视觉传感器设置于车辆前端；所述处理器连接所述视觉传感器。
进一步的，还包括单线激光雷达，所述单线激光雷达设置于车辆延行驶方向的两个对应的侧面；所述处理器连接所述单线激光雷达。
进一步的，所述毫米波雷达传感器在车辆前端的设置位置，到车辆前端两侧的距离相等。
进一步的，所述视觉传感器设置于所述毫米波雷达传感器的正上方。
本实用新型的有益效果为：
本实用新型实现了低成本的车辆周身除车尾外的三个方向的全面探测覆盖，并通过信息融合算法将不同传感器的探测结果实现信息融合，完成对车身周围环境的高精度感知，能够用于实现智能辅助驾驶及自动驾驶。
附图说明
图1是一种智能车辆的感知系统布置简图；
图2是一种智能车辆的感知系统的探测区域图；
图3是一种智能车辆的感知系统的信息融合方案流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本实用新型做进一步详细的说明。
如图1所示的本实用新型的一种智能车辆的感知系统布置简图，包括1个毫米波雷达传感器1、1个视觉传感器2、若干个超声波雷达传感器3、2个单线激光雷达传感器4；所述单线激光雷达传感器4的扫描范围为180度，其安装位置可以在车辆两个对应侧面的任意水平方向，纵向安装位置应依据激光雷达的安装要求进行。对于视觉传感器和毫米波雷达的安装位置需要进行精确的测量，一般将视觉传感器和毫米波雷达安装在车头正前方中心位置，目的是保证以车头为中心线左右两侧的角度相同，便于融合运算；若视觉传感器或毫米波雷达无法安装到车头正前方，则根据传感器安装的偏移位置，在融合计算过程中进行偏移运算。超声波雷达在车头前方采用在水平方向上均匀布置的方式，标准为扫描范围能够完全扫描覆盖车头正前方；车辆上设置信息融合系统，所述信息融合系统包括处理器，所述毫米波雷达传感器1、视觉传感器2、超声波雷达传感器3以及单线激光雷达传感器4与所述信息融合系统相连。
为实现对车辆除车尾外车身三个方向的环境探测全覆盖，车辆前方使用前向毫米波雷达传感器，实现对车辆前方的探测覆盖与障碍物检测。车辆前方除了毫米波雷达传感器外还搭配使用视觉传感器，视觉传感器对光照较为敏感，光照较弱的情况下依靠毫米波雷达探测和输出障碍物信息；但是光照正常的情况下，为防止漏警和出现虚警信息，使用视觉传感器对毫米波雷达的检测信息进行校正，同时视觉传感器还能实现车道偏离辅助报警和根据其传给信息融合系统的车道线信息，实现车辆横向控制并协助完成车道保持辅助。视觉传感器和毫米波雷达传感器的弱点在于无法对近距离障碍物(如车辆近距前方靠下或地面上的低矮障碍物)进行探测，为此车头前方安装超声波雷达传感器，用来弥补近距盲区，克服毫米波雷达传感器和视觉传感器无法探测的缺陷。车辆两侧安装低成本的单线激光雷达传感器，所安装的激光雷达能够扫描180度的范围。
如图2本实用新型的一种车辆感知系统的探测区域图所示，单线激光雷达传感器能够扫描车辆侧向前方区域41和42，视觉传感器和毫米波雷达传感器能够扫描车辆前方区域121，超声波雷达能够扫描车身前方区域31。从该示意图可以看出，本方案能够实现覆盖探测除车尾以外，车身前向和侧向的全部位置。
如图3所示的本实用新型的一种车辆感知系统的工作方法流程图，包括传感器所得信息的融合方案。
具体实施步骤如下：
首先，信息融合系统读取各传感器信息并进行自检，检测各传感器是否报出故障，若报出故障，需要仪表报警，并警示驾驶员不能进行辅助驾驶或者自动驾驶。
若无故障，则进行传感器信息融合，信息融合包括两部分，一部分是单线激光雷达传感器的信号处理。另一部分是视觉传感器、毫米波雷达传感器和超声波雷达传感器的信息融合。
1)对于单线激光雷达传感器的信息处理，首选对读入的点云数据进行滤波处理，一般选用中值滤波对点云数据进行处理，然后制作栅格地图，将滤波完成的点云填充到栅格地图，再进行点云的聚类分析，将得到的不同聚类的结果进行特征抽象，然后判断是什么障碍物，并根据障碍物在栅格的位置，确定掌握的具体信息(信息包括运动轨迹、相对距离、相对速度、相对角度以及障碍物的长宽等)。
2)对于视觉传感器，毫米波雷达传感器和超声波雷达传感器的信息融合，由于超声波雷达只能判断近距大概三米以内的障碍物，故首先对超声波雷达传感器的信息进行处理，判断是否检测到车辆前方有障碍物，若超声波雷达检测到障碍物，则不再融合处理毫米波雷达传感器和视觉传感器获取的探测信息，直接将超声波雷达的检测结果输出。
若超声波雷达没有检测到障碍物，则再对毫米波雷达传感器和视觉传感器获取的探测信息进行判断处理，首先判断两传感器是否同时检测到车辆前方的障碍物，若同时检测到障碍物，则使用扩展型卡尔曼滤波对两者信息进行滤波处理，最终融合输出对应障碍物的信息。若两者中任一传感器检测到障碍物信息，或两传感器分别检测到了不同的障碍物信息，则按照各自检测到车辆前方的障碍物信息进行输出。