[发明专利]一种基于多传感器信息融合的无人方程式赛车感知规划方法

说明书

本发明基于双电机驱动无人方程式赛车，提出了一种基于多传感器信息融合的无人方程式赛车感知规划方法，以运算控制单元为系统关键信号协调中心。基于对激光雷达点云特征提取、投影降维完成障碍物识别，依据离群值特征滤除离散噪声点，基于图像增强的最大稳定极值区域MSER方法和几何特征进行锥桶检测和识别，采用DBSCAN算法进行聚类，拟合区域边界。利用霍夫变换进行车道标志线的检测，将路面区域分割生成三角形自适应感兴趣区域。采用目标偏向型的双向快速搜索随机树算法，获得道路空间的最优路径。本发明提出的多传感器信息融合感知规划策略能够快速准确地识别赛道环境，实现特定赛道环境下的无人驾驶控制。

技术领域

本发明涉及一种无人方程式赛车感知规划技术，属于无人驾驶技术领域。

背景技术

中国大学生无人驾驶方程式大赛由中国汽车工程学会主办，该赛事是一项由高等院校汽车工程或汽车相关专业在校大学生组队参加的汽车设计与制造比赛，根据赛事规则和赛车制造标准，参赛车队需要在一年的时间内自行设计和制造出一辆具备自主驾驶能力的无人驾驶方程式赛车并参加比赛。中国大学生无人驾驶方程式大赛融合了无人驾驶车辆的顶尖技术，其中动态赛事分为直线加速测试、8 字绕环测试、操控性测试（有人）以及高速循迹追踪测试，重点测试参赛车辆的感知、规划、决策和控制等各项功能，涵盖了多传感器信息融合、点云障碍物识别、图像目标识别、车道线检测、车辆路径规划与跟踪等关键性技术。无人方程式赛车的多传感器信息融合等关键性技术可用于无人驾驶领域，对驾驶辅助系统具有重要意义，促进新能源汽车技术与智能汽车技术的发展。

因此，针对无人方程式赛车感知规划关键技术问题，本发明提出了一种基于多传感器信息融合的无人方程式赛车感知规划方法，基于点云障碍物识别环境感系统、冗余锥桶检测算法、目标偏向型的双向快速搜索随机树（RRT）算法、车道标志线检测、线控底盘系统和组合导航的多传感融合技术，能够快速准确地识别相应的赛道环境，实现赛道环境下的先进无人驾驶控制，满足了无人方程式赛车的实时性要求。

发明内容

技术问题：

目前无人驾驶技术还未成熟，由于无人方程式赛车需要在预定的赛道上行驶，而道路因素、天气因素等周围环境的不确定性较大，导致无人方程式赛车的感知规划策略稳定性较差。另外，无人方程式大赛涵盖了多传感器信息融合、点云障碍物识别、图像目标识别、车道线检测、车辆路径规划与跟踪等关键性技术，目前感知规划系统协调控制的鲁棒性较差。针对现有技术不足，本发明提出了一种基于多传感器融合的无人方程式赛车感知规划方法，满足了无人方程式赛车的实时性要求，实现了无人方程式赛车在不同赛道环境下的无人驾驶控制。

技术方案：

本发明基于多线激光雷达、机器视觉和组合导航的多传感融合技术，无人方程式赛车采用双电机驱动控制技术方案，结合CPU和GPU进行加速计算，实时规划行驶路径，驱动底层控制器实现车辆驱动、转向以及制动，采用冗余锥桶检测算法保证锥桶识别的准确性，利用目标偏向型快速搜索随机树算法优化路径规划，从而快速准确地通过相应的赛道环境，实现赛道环境下的先进无人驾驶控制。整车感知规划方法具体包含以下内容：

1. 基于多传感器信息融合的无人方程式赛车的感知规划方法

基于多传感器融合的无人方程式赛车的感知规划方法如图1所示，整体感知规划方法以运算控制单元为系统关键信号协调中心。基于无人驾驶传感器系统读取GPS/IMU信号、激光雷达信号、摄像头信号，基于车载接收端读取遥控发射端的“GO”信号和遥控急停信号，无人方程式赛车的车载接收端由无线串口、TTL转RS232模块和继电器模块组成，所读取的信号经运算控制单元分析处理，发送转向系统关闭/激活信号、驱动系统关闭/激活信号、制动系统及紧急制动系统脱离/激活信号等信号控制相应执行机构，最终实现赛车的安全平稳运行。