[发明专利]智能驾驶汽车对路面坑洼拥包预警方法、系统及智能驾驶汽车

权利要求书

1.一种智能驾驶汽车对路面坑洼拥包预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、利用车载激光雷达对车辆前方路况进行实时扫描，以获取路面的点云数据集；利用车辆差分GPS实现车道级定位，利用轮编码器和方向盘转角传感器分别读取轮脉冲信号和偏航角速度信号，并推算出车辆航迹；

步骤2、基于点云数据集重建坑洼或拥包模型，计算出坑洼或拥包的几何中心位置及最大半径；结合车辆位置来预测车辆车轮是否会压过坑洼或拥包，并将坑洼或拥包的几何中心位置转换为全局坐标位置并发送至道路养护系统；

步骤3、判断车辆是否处于人类驾驶员接管条件下，如果是，系统发出预警提示，以提示前方有坑洼或拥包；如果车辆处于ACC或IACC辅助驾驶条件下，车辆则进行路径规划，以实现避障功能。

2.根据权利要求1所述的智能驾驶汽车对路面坑洼拥包预警方法，其特征在于：所述步骤2中，计算出坑洼或拥包的几何中心位置及最大半径；结合车辆位置来预测车辆车轮是否会压过坑洼或拥包，具体为：

计算坑洼或拥包的几何中心位置(x1,y1)，求坑洼或拥包的几何中心位置与坑洼或拥包的最远点的距离，即为拥包或坑洼的最大半径d，那么实际坑洼或拥包覆盖的最大横向范围为y1±d，提取由差分GPS确定的车辆几何中心位置(x2,y2)，得到车轮位置为

若左/右车轮在[y1-d,y1+d]范围内，则判断车轮会压过坑洼或拥包。

3.一种智能驾驶汽车对路面坑洼拥包预警系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据处理模块和预警传输模块；

所述数据采集模块包括车载激光雷达、车辆差分GPS、轮编码器和方向盘转角传感器，利用车载激光雷达对车辆前方路况进行实时扫描，以获取路面的点云数据集；利用车辆差分GPS实现车道级定位，利用轮编码器和方向盘转角传感器分别读取轮脉冲信号和偏航角速度信号，并推算出车辆航迹；

所述数据处理模块基于点云数据集重建坑洼或拥包模型，计算出坑洼或拥包的几何中心位置及最大半径；结合车辆位置来预测车辆车轮是否会压过坑洼或拥包，并将坑洼或拥包的几何中心位置转换为全局坐标位置并发送至道路养护系统；

所述预警传输模块用于判断车辆是否处于人类驾驶员接管条件下，如果是，系统发出预警提示，以提示前方有坑洼或拥包；如果车辆处于ACC或IACC辅助驾驶条件下，车辆则进行路径规划，以实现避障功能。

4.根据权利要求3所述的智能驾驶汽车对路面坑洼拥包预警系统，其特征在于：所述计算出坑洼或拥包的几何中心位置及最大半径；结合车辆位置来预测车辆车轮是否会压过坑洼或拥包，具体为：

计算坑洼或拥包的几何中心位置(x1,y1)，求坑洼或拥包的几何中心位置与坑洼或拥包的最远点的距离，即为拥包或坑洼的最大半径d，那么实际坑洼或拥包覆盖的最大横向范围为y1±d，提取由差分GPS确定的车辆几何中心位置(x2,y2)，得到车轮位置为

若左/右车轮在[y1-d,y1+d]范围内，则判断车轮会压过坑洼或拥包。

5.根据权利要求3或4所述的智能驾驶汽车对路面坑洼拥包预警系统，其特征在于：所述车载激光雷达安装在车辆挡风玻璃的正上方处。

6.一种智能驾驶汽车，其特征在于：采用如权利要求3至5任一所述的智能驾驶汽车对路面坑洼拥包预警系统。