[发明专利]汽车同步建图与障碍识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种汽车同步建图与障碍识别方法，特别是一种汽车通过感知周围信息进行周围地图构建、障碍识别以及自身定位的方法和交互方法。

背景技术

随着汽车的智能化，对于汽车周围情况的检测和分析越来越倾向智能化和网络化。为了适应辅助驾驶和自动驾驶，障碍检测和分析一直是关键的一环。但是目前的障碍检测还是主要停留在依靠导航系统和雷达系统。当然，更多的情况下还是依靠驾驶人的判断和预测。

汽车的导航与定位是汽车实现智能化的必备功能。在寻路和寻址时，汽车的导航功能是最常用的，对于驾驶人来说也是最方便的工具。目前的导航系统通常是卫星导航系统，而卫星导航的技术目前的精确度也没有达到准确定位到车身。也就是说，汽车目前的导航和定位还不够精确，很容易出现错误和断线情况，也不是进行对于汽车周围的障碍进行探测。

另外，因为传统的导航系统还需依赖互联网的数据传输和数据更新，那么对于网络不畅通的地区、或者网络适配性差的车型，导航系统能做到的定位还是有限的。在复杂地形和偏远地区，还是要依靠驾驶人的经验和技术来行驶。当然，这对大多数的应用情况是不匹配的。越来越多的场景中还是需要准确的导航系统来给驾驶人提供具体的信息。但是，传统的导航地图还是需要服务商对地图数据进行更新的，那么新的数据或者经常变动的数据是需要人工维护的。

面对实际的地形和驾驶实时情况，导航地图的作用也仅限于提醒目标方向的交通情况。在实时的交通情况上的数据还很缺乏。特别是对于卫星导航探测不到的障碍，例如行人、动物、物品、地面凹陷和凸起、还有前方汽车，都是没有办法感知的。这些障碍对于行车安全都有一定的风险。

传统的导航地图是将汽车自身的定位适配至卫星地图中。也就是说，传统的定位方法只能将汽车大概地定位到地图中的某一位置。想要精确地将汽车定位，需要使用更精确的数据，那么就需要获得更精确的数据，对于服务商的要求就很高。

而且传统的导航地图的实时性不高，基本上是依靠地方广播来更新拥堵路况。但是行驶的情形是实时更新的，对于每辆汽车而言，情况可能不同。更多地，还有行人和动物的出现，都是无法进行判别的。特别是对近处的障碍而言，基本上是要凭借驾驶人的判断的。

还有倒车的情形，目前传统的雷达障碍判断仅限于在倒车时的使用。而且雷达的速度相比于激光来说速度较低，应用仅限于低速泊车的场景。另外，还有倒车摄像头也用于判断障碍物，在倒车影像的判断中，摄像头的图像处理相对不成熟。主要是成本相对较高，且准确性不高。对于微型的障碍物，传统汽车雷达和摄像头的准确率不高，识别起来有很大的困难。目前依靠于高端的算法和图像识别技术，这些对于市场的推广还是不合适的。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一汽车同步建图与障碍识别方法，通过至少一传感单元对汽车周围环境进行探测，自主构建一车周地图，并对所述车周地图中的障碍位置和自身位置进行识别。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与障碍识别方法，获取一卫星地图，对所述卫星地图中的一卫星定位进行核对和补充，结合所述车周地图进行核实。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与障碍识别方法，根据实时的所述车周地图和所述卫星地图，分析一障碍的类型和位置，判断所述障碍对行驶安全的影响。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与障碍识别方法，根据所述传感器得到的一传感器数据，分析环境情况，实时构建所述车周地图，并根据地形定位一自身位置。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与障碍识别方法，所述传感器数据经过初步滤波和分析，经过SLAM分析，构建得到所述车周地图。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与障碍识别方法，使用SLAM算法有效地帮助汽车实现自主定位和同步建图，来提升汽车行驶的安全性。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与障碍识别方法，当汽车在未知环境中从一个未知位置开始移动后，在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现汽车的自主定位和导航，弥补传统导航系统的不足。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与障碍识别方法，根据所述传感器数据构建的所述车周地图为二维或者三维的，全面的反应车周环境的实时情况。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与障碍识别方法，对所述车周地图中的所述自身位置和所述障碍进行定位和识别，对所述障碍进行判断。