[发明专利]智能车的协同驾驶控制系统及多车协同驾驶控制系统有效

专利信息
申请号: 202010938801.8 申请日: 2020-09-09
公开(公告)号: CN112026786B 公开(公告)日: 2022-03-01
发明(设计)人: 程涛;蔡永为 申请(专利权)人: 深圳技术大学
主分类号: B60W50/00 分类号: B60W50/00;H04W4/44;H04W4/46;G01S13/08;G01S17/08;G01S13/931;G01S17/931;B60W30/165
代理公司: 深圳尚业知识产权代理事务所(普通合伙) 44503 代理人: 王利彬
地址: 518000 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 智能 协同 驾驶 控制系统
【权利要求书】:

1.一种智能车的协同驾驶控制系统,其特征在于,所述系统包括:车载控制器、环境感知装置、定位装置、车用无线通信模块、云通信模块;

所述车载控制器分别与所述环境感知装置、所述定位装置、所述车用无线通信模块、及所述云通信模块电连接;

所述环境感知装置用于获取所述智能车的车辆外部环境信息,并将所述车辆外部环境信息发送给所述车载控制器;

所述定位装置用于实时获取所述智能车的位姿信息,并将所述位姿信息反馈给所述车载控制器;

所述车载控制器用于将所述车辆外部环境信息及所述位姿信息通过所述车用无线通信模块发送给需要协同驾驶的其他智能车,接收所述其他智能车反馈的其他车辆外部环境信息及其他位姿信息,及将所述车辆外部环境信息及所述位姿信息通过所述云通信模块发送给云服务器;

所述车载控制器还用于基于人工鱼群算法,根据所述 外部环境信息、所述位姿信息、所述其他车辆 外部环境信息及其他位姿信息对所述智能车进行驾驶控制;

所述云服务器还用于对于特定车队或者车群内的智能车,根据各智能车的车辆外部环境及位姿信息,确定领航车和跟随车,所述领航车执行巡航行为,所述跟随车执行跟车行为,云服务器根据各智能车的交通场景控制领航车及跟随车执行右换道,保持车道、左换道及超车,其中,交通场景为顺畅交通场景、半顺畅交通场景、半拥挤交通场景或拥挤交通场景,在交通场景为顺畅交通场景时,指示特定车队或车群保持队形,在拥挤场景下,控制特定车队或车群变形成一字形,在半拥挤场景下,控制特定车队或车群变成三角形或菱形,在半顺畅交通场景下,控制特定车队或车群变成矩阵形。

2.根据权利要求1所述的智能车的协同驾驶控制系统,其特征在于,所述环境感知装置包括激光雷达、毫米波雷达及摄像头,所述激光雷达、毫米波雷达及摄像头均与所述车载控制器电连接;

所述激光雷达用于采集所述智能车与周围物体之间的第一距离数据,所述毫米波雷达用于在雨、雾、烟或者灰尘环境下确定所述智能车与周围物体的第二距离数据,所述摄像头则用于采集所述智能车周围的环境图像;

所述车载控制器则用于根据所述第一距离数据和所述第二距离数据,结合所述环境图像,得到所述智能车的车辆外部环境信息。

3.根据权利要求2所述的智能车的协同驾驶控制系统,其特征在于,所述车载控制器还用于将所述环境图像输入预设的交通场景分类识别模型中,得到所述交通场景分类识别模型输出的所述智能车的交通场景类别。

4.根据权利要求3所述的智能车的协同驾驶控制系统,其特征在于,所述交通场景分类识别模型是按照如下方式训练得到的,包括:

获取交通场景语义分割数据中的环境图像的样本图像,及所述样本图像对应的交通场景类别;

利用所述样本图像及所述样本图像对应的交通场景类别输入至预设的tensorflow深度学习模型中进行训练,将收敛时得到的模型确定为所述交通场景分类识别模型。

5.根据权利要求1所述的智能车的协同驾驶控制系统,其特征在于,所述智能车的协同驾驶控制系统还包括:车载存储器,所述车载存储器与所述车载控制器电连接,所述车载存储器用于存储所述智能车的车辆外部环境信息及所述位姿信息。

6.根据权利要求1所述的智能车的协同驾驶控制系统,其特征在于,所述车用无线通信模块为V2X通信模块、V2I通信模块、V2P通信模块或者V2N通信模块。

7.根据权利要求1所述的智能车的协同驾驶控制系统,其特征在于,所述车用无线通信模块还用于获取道路基础电子设备进行通信,获取所述道路基础电子设备发送的道路交通信息。

8.一种多车协同驾驶控制系统,其特征在于,所述系统包括:多辆智能车,且所述智能车具有如权利要求1至7任意一项所述的智能车的协同驾驶控制系统,所述多辆所述智能车之间通过智能车上的所述车用无线通信模块实现信息交互。

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