[发明专利]无人驾驶声波与光感协调探测方法及系统

说明书

本发明公布了一种无人驾驶声波与光感协调探测方法及系统，其特征在于包括以下步骤：1)基于傅里叶变换将声波信号分类为多个正弦波，声波信号的基波或谐波的频率、幅度作为其标识；2)采样声波信号特征识别追踪，结合多普勒效应，机器学习方法训练学习车辆声波信号与光感信号的对应关系，隐马尔可夫学习算法学习特定光感信号车辆的声波特征，基于声波坐标计算模型精确计算声源方位并予以验证，雾天等特殊道路场景中逻辑斯谛回归算法与隐马尔可夫算法分别预测车辆类型及距离；3)设计交通超声波信号，包括路口交通指引超声波信号、行驶超声波信号，路口交通指引超声波信号与红绿灯信号同步，车辆行驶超声波信号与车辆信号灯同步；4)设计声波与光感协调机制，基于周围车辆声波特征导航指引，实现直行与超车等操作；5)车辆拾音器部署设计，并设计声波与光感一体式反光镜。

技术领域

本发明涉及一种无人驾驶声波与光感协调探测方法及系统，能够精确引导无人驾驶车辆在多种复杂场景行驶，应用在智能交通、无人驾驶、高级辅助驾驶领域；应用在路口信号灯信号设计领域；应用在无人驾驶车辆及反光镜设计领域；应用在无人驾驶计算机软件设计领域。

背景技术

现有的无人驾驶探测方法及系统主要应用激光雷达、电磁波雷达、超声波雷达、摄像视频方式实现对周围障碍物的主动及被动探测，每种探测方式的应用场景都存在局限，例如：激光雷达在雾天、沙尘等光线不好的情况下会受到影响；摄像视频在夜晚或光线模糊的情况下也受影响；毫米波(电磁波)雷达探测范围小，若要实现大范围扫描则探测周期长，且增加处理任务量；超声波雷达目前受探测距离短的影响主要应用于泊车探测。

同时，目前无人驾驶车辆在通过红绿灯路口时，主要依赖信号灯颜色识别方法，识别精度容易受光线影响，且增加计算机图像处理任务，可靠性差。

另外，无人驾驶车辆在实际道路应用中，缺乏对周围车辆噪声及喇叭声警示的感知，依赖摄像视频识别周围车辆的超车、刹车等信号灯警示的方法也容易受视线影响。

最后，现有的车辆反光镜依然延续人为驾驶车辆的设计思路，单一的玻璃面板功能及构造并不适用于无人驾驶车辆，而无人驾驶车辆所需要的大量传感器却难以找到合适的位置安装。

总体上，现有的无人驾驶探测方法及系统缺乏对周围车辆声波的被动探测感知，也缺乏信号灯对无人驾驶车辆的广播通信，同时缺失无人驾驶车辆之间的声波广播通信；现有的无人驾驶探测方法及系统缺乏声波与激光雷达的协调探测机制，缺乏声波与摄像视频的协调探测机制，缺乏声波与电磁波雷达的协调探测机制；现有的无人驾驶探测方法及系统缺失专用于无人驾驶车辆的反光镜设计。

发明内容

为解决现有无人驾驶探测方法及系统存在的问题，本发明设计了一种无人驾驶声波与光感协调探测方法及系统，在无人驾驶车辆的前、后、上、下位置设计部署多个拾音器，每三个拾音器成一组，设计声波方位识别算法，从而精确判断声源的具体方位坐标；机器学习算法训练学习车辆声波信号与光感信号的对应关系，当激光雷达或摄像视频受场景限制时，将通过声波信号的频率及强度预测周围车辆的车型及距离；在光感信号清晰情况下，声波探测与光感(包括激光雷达、摄像视频、电磁波雷达)探测按照一定机制流程协调，以声波探测代替部分光感探测任务数，即减少光感探测的任务量或弥补光感探测的不足；路口信号灯系统以广播方式发送路口交通指引超声波信号，路口无人驾驶车辆接收超声波信号并按解码机制释义；无人驾驶车辆之间相互发送及接收车辆行驶超声波信号，与车辆交通信号灯同步，并以鸣笛超声波代替喇叭声；设计声波与光感一体式反光镜，由底座、反光镜玻璃面板、拾音器、光感装置组成。无人驾驶声波与光感协调探测方法及系统具体步骤为：

一、声波信号分类

将声波信号处理并分类为多个正弦波，频率和幅度作为其标识，将一个声波信号分解为单个基波和多个谐波，一个单声源信号分解为多个声波信号，一个多声源混音信号分解为多个单声源信号。相反，单个基波和多个谐波组合为一个声波信号，多个声波信号组合为一个单声源信号，多个单声源信号组合为一个多声源混音信号。

声波信号经傅里叶变换，即：