一种全方位视角的无人车导航系统的制作方法

本实用新型属于无人车导航技术领域，具体涉及一种全方位视角的无人车导航系统。

背景技术：

目前，市场上大多数的无人车都是采用车载摄像头、雷达、激光等方式来进行路况信息采集，在对道路的路况的识别上存在狭隘性和局域性，且近些年无人车辅助驾驶系统的事故不断出现，说明现在在无人车导航系统上还存在着一定的安全隐患。因此在现实生活中，需要一种安全性更高，路况分析更准确的无人车导航系统。

技术实现要素：

本实用新型目的在于，提供一种无人车导航系统，它可以解决当前技术中存在的视野狭隘的问题，实现安全性更高的无人车导航。

为实现上述技术目的，本实用新型采取的技术方案为：

一种全方位视角的无人车导航系统，其中，包括无人车和无人机，无人车上设有车载摄像头，车内设有车况模块、微处理器模块以及控制模块，车载摄像头采集无人车前方路况图像，并将图像传递至微处理器模块，车况模块采集无人车行驶方向、速度以及加速度信息，并将该信息传递至微处理器模块，无人机上安装有机载摄像头、飞控系统以及无线通讯模块，机载摄像头采集无人车四周的路况图像，并将图像经过无线通讯模块传递至微处理器模块，微处理器模块通过车载摄像头传来的图像和机载摄像头传来的图像，获得全方位视角图像，并依据该全方位视角图像控制控制模块驾驶无人车，无线控制飞控系统驾驶无人机。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

上述的车载摄像头和机载摄像头均为3D深度摄像头。

上述的车况模块包括与无人车驱动电机相联的测速编码器以及固定安装在无人车上的加速度传感器，测速编码器用于测量无人车车速，加速度传感器用于检测无人车加速度以及加速度方向。

上述的微处理器模块为车载电脑。

上述的无人车的前轮为转向轮，后轮为驱动轮，控制模块包括舵机和无人车驱动电机，舵机安装在无人车前部，与无人车的转向轮传动连接，舵机与微处理器模块信号连接，微处理器模块控制舵机对转向轮转向，无人车驱动电机与驱动轮传动连接，无人车驱动电机与微处理器模块连接，微处理器模块能控制无人车驱动电机运作，使驱动轮以预定速度转动。

上述的无人机上安装有避障雷达，避障雷达与飞控系统信号连接，飞控系统包括飞行主控模块、信号调理及接口模块、数据采集模块以及飞行舵机驱动模块，飞行主控模块分别与避障雷达、信号调理及接口模块、数据采集模块以及飞行舵机驱动模块连接，飞行舵机驱动模块用于控制无人机飞行方向和飞行速度，微处理器模块传来的信号经信号调理及接口模块传递至飞行主控模块，飞行主控模块通过微处理器模块的信号以及避障雷达的信号确定无人机飞行方向和速度，并控制飞行舵机驱动模块驱动无人机按预定方向和速度飞行。

上述的机载摄像头通过无线通讯模块与一服务器模块信号连接，服务器模块与微处理器模块信号连接，机载摄像头采集的无人车四周的路况图像先传送到服务器模块，再由服务器模块转发至微处理器模块。

上述的服务器模块是基于TCP协议的网络服务程序，无线通讯模块采用ESP8266模块。

上述的无人车中固定安装有控制面板，微处理器模块和加速度传感器均固定在控制面板上，无人车中安装有电池，电池分别与车载摄像头、车况模块、微处理器模块以及控制模块连接并为之供电。

上述的车载摄像头安装在无人车顶部，机载摄像头安装在无人机底部。

本实用新型的服务器模块是基于TCP协议的网络服务程序，是为了方便数据的交流和我们获取图像信息等。车况模块是由编码器、舵机电压值以及加速度计传感器组成传回的数据处理得到无人车行驶的速度、车轮的方向以及加速度的大小，从而确定小车当前的行驶车况。微处理器模块主要是利用摄像机采集的图像形成一个全方位的路况和无人车的行驶方向，以及利用车况模块中的各类传感器所获得车无人车速度、转向、加速度等信息，将这些数据整合，进行一个最佳的路径规划。飞控系统模块主要包括主控模块，信号调理及接口模块、数据采集模块以及舵机驱动模块，其有高精度陀螺仪，指南针罗盘，气压计等，结合光流传感器传回的数据以及GPS定位，实现良好的定位以及精确的返航，飞控的控制主要是利用微处理器传回服务器的信息来实现无人机的追随飞行。控制模块由舵机和电机组成，所述舵机安装在无人车的前端，通过控制舵机的角度实现转向轮的方向控制，电机在无人车的后端，控制无人车的驱动轮，实现无人车的正常行驶。无人机中间的搭载平台上装有飞控系统，四周装有避障雷达，能够实现自我避障的功能。无线通讯模块主要是由ESP8266模块构成，具有串口远距离利用简洁高效的AT指令，为数据的实时传输提供保障；3D深度摄像机采用的是双目测距的方法，利用两个相隔一定距离的摄像机同时获取同一场景的两幅图像，通过立体匹配算法找到两幅图像中对应的像素点，随后根据三角原理计算出时差信息，从而转换而成的图像。

一种全方位视角的无人车导航系统，拥有两个摄像机模块，其中一个摄像机模块安装在高空飞行的无人机底部，基于无人机的自主飞行控制，实现无人车周边深度视觉图像的采集，很好地弥补了车载摄像头在视野上存在的狭隘性问题，能够提供更加丰富的道路信息，对于突发情况可以提前做出判断，避免交通事故的发生；另一个摄像机模块则是安装在无人车的顶部，采集无人车前方路况的具体信息，通过微处理器的处理得到全面的路况信息，在无人车的行驶中提供了最重要的保障；本实用新型的无人车导航系统主要解决了现有无人车视野狭隘的问题，提供一种全新的无人车导航思想方式，为无人车导航的安全性提供了一条安全带。

附图说明

图1是无人车导航系统的控制流程图。

图2是小车的导航实例场景图。

图3是本实用新型无人车模型的结构图。

图4是无人机的小车模型结构图。

其中的附图标记为：无人车1、车载摄像头11、车况模块12、测速编码器12a、加速度传感器12b、微处理器模块13、控制模块14、控制面板15、电池16、舵机14a、无人车驱动电机14b、无人机2、机载摄像头21、飞控系统22、无线通讯模块23、避障雷达24、其他车辆3、斑马线和交通线4。

具体实施方式

以下结合附图对本实用新型的实施例作进一步详细描述。

本实用新型的一种全方位视角的无人车导航系统，其中，包括无人车1和无人机2，无人车1上设有车载摄像头11，车内设有车况模块12、微处理器模块13以及控制模块14，车载摄像头11采集无人车1前方路况图像，并将图像传递至微处理器模块13，车况模块12采集无人车1行驶方向、速度以及加速度信息，并将该信息传递至微处理器模块13，无人机2上安装有机载摄像头21、飞控系统22以及无线通讯模块23，机载摄像头21采集无人车1四周的路况图像，并将图像经过无线通讯模块23传递至微处理器模块13，微处理器模块13通过车载摄像头11传来的图像和机载摄像头21传来的图像，获得全方位视角图像，并依据该全方位视角图像控制控制模块14驾驶无人车1，无线控制飞控系统22驾驶无人机2。

实施例中，车载摄像头11和机载摄像头21均为3D深度摄像头。

实施例中，车况模块12包括与无人车驱动电机14b相联的测速编码器12a以及固定安装在无人车1上的加速度传感器12b，测速编码器12a用于测量无人车1车速，加速度传感器12b用于检测无人车1加速度以及加速度方向。

实施例中，微处理器模块13为车载电脑。

实施例中，无人车1的前轮为转向轮，后轮为驱动轮，控制模块14包括舵机14a和无人车驱动电机14b，舵机14a安装在无人车1前部，与无人车1的转向轮传动连接，舵机14a与微处理器模块13信号连接，微处理器模块13控制舵机14a对转向轮转向，无人车驱动电机14b与驱动轮传动连接，无人车驱动电机14b与微处理器模块13连接，微处理器模块13能控制无人车驱动电机14b运作，使驱动轮以预定速度转动。

实施例中，无人机2上安装有避障雷达24，避障雷达24与飞控系统22信号连接，飞控系统22包括飞行主控模块、信号调理及接口模块、数据采集模块以及飞行舵机驱动模块，飞行主控模块分别与避障雷达24、信号调理及接口模块、数据采集模块以及飞行舵机驱动模块连接，飞行舵机驱动模块用于控制无人机飞行方向和飞行速度，微处理器模块13传来的信号经信号调理及接口模块传递至飞行主控模块，飞行主控模块通过微处理器模块13的信号以及避障雷达24的信号确定无人机2飞行方向和速度，并控制飞行舵机驱动模块驱动无人机按预定方向和速度飞行。

实施例中，机载摄像头21通过无线通讯模块23与一服务器模块信号连接，服务器模块与微处理器模块13信号连接，机载摄像头21采集的无人车1四周的路况图像先传送到服务器模块，再由服务器模块转发至微处理器模块13。

实施例中，服务器模块是基于TCP协议的网络服务程序，无线通讯模块23采用ESP8266模块。

实施例中，无人车1中固定安装有控制面板15，微处理器模块13和加速度传感器12b均固定在控制面板15上，无人车1中安装有电池16，电池16分别与车载摄像头11、车况模块12、微处理器模块13以及控制模块14连接并为之供电。

实施例中，车载摄像头11安装在无人车1顶部，机载摄像头21安装在无人机2底部。

本实用新型的实施在图1中包括了车载摄像头11、机载摄像头21、服务器模块、微处理器模块13、加速度传感器12b、舵机14a、电机14b和飞控系统22。机载摄像头21与服务器模块连接，捕捉到的图像直接上传到服务器上，服务器再通过无线通讯模块23发送到微处理器模块13上，实现对小车周围环境的路况捕捉和道路坡度的信息采集，提高了我们无人车的视野，为我们的无人车提供了更好的预警能力；车载摄像头11与微处理器模块13相连，主要是为了采集无人车1前端的道路信息，为无人车1行驶的路况提供了一个更全方面的数据信息；加速度传感器12b是提供无人车1当前车况信息的，主要是采集无人车1当前的速度、加速度和转向轮方向等信息；微处理器模块13将两个摄像机模块采集到的图像数据进行图像处理，实现一个全方位路况的采集，再利用车况模块12中加速度计等传感器得到的车况信息，做出完整的路径规划；微处理器模块13也会将无人机2的飞行路径通过无线通讯模块23传输回服务器模块，再发送给飞控系统22，结合无人机雷达避障的基础实现无人机的自主飞行；舵机14a安装在无人车1的前端，通过控制舵机14a的角度实现转向轮的方向控制，无人车驱动电机14b在无人车1的后端，控制无人车1的驱动轮，实现无人车1的正常行驶；测速编码器12a、加速度传感器12b以及舵机电压值传回的数据处理得到无人车1行驶的速度、车轮的方向以及加速度的大小，从而确定小车当前的行驶车况。

在图2中是无人车行驶的场景图，主要是利用无人机2行驶在无人车1的上空利用两个摄像机模块进行图像采集，对路面上的其他车辆3，斑马线和交通线4等的识别，从而做出路径规划，实现无人车的安全驾驶。

在图3中是无人车的小车模型结构图，

在图4中是我们的无人机模型的结构图，无人机采用的是四旋翼的无人机，主要有无人机电机模块、机载摄像头21、飞控系统22、无线通讯模块23、避障雷达24和支架组成，主要是由飞控系统22进行无人机飞行的控制，避障雷达24则是为了避免无人机的碰撞，机载摄像头21进行图像的采集，通过飞控系统22上的无线通讯模块23传输到小车上的微处理器模块13上。

以上仅是本实用新型的优选实施方式，本实用新型的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本实用新型思路下的技术方案均属于本实用新型的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型原理前提下的若干改进和润饰，应视为本实用新型的保护范围。