[发明专利]一种基于视觉区域导向性的激光雷达驾驶环境认知系统

说明书

本发明公开了一种基于视觉区域导向性的激光雷达驾驶环境认知系统，包括视觉系统、激光雷达系统、数据处理模块和汽车动作控制模块，数据处理模块中：流媒体分析模块对视觉系统所采样的车辆行驶环境流媒体数据进行分析处理；重点目标球面坐标数据处理模块对流媒体分析模块输出的重点目标球面坐标数据进行分析处理，并将处理后的重点目标球面坐标中的方位坐标输出至激光雷达系统；激光雷达系统测量重点目标的真实距离，并将重点目标的球面真实坐标输出至重点目标三维轨迹预测模块，重点目标三维轨迹预测模块生成重点目标实时轨迹预测数据，并输出至汽车动作控制模块。对重点目标进行精确测量和运动轨迹预测。

技术领域

本发明属于智能驾驶环境认知技术领域，特别涉及一种基于视觉区域导向性的激光雷达驾驶环境认知系统。

背景技术

自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或者轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车；其中，自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

随着智能驾驶技术不断地发展，车辆对周边环境目标的识别、监测就显得尤为重要；其中，车辆对周边环境目标的识别、监测主要采用以下系统来实现，具体包括：纯视觉识别系统、激光雷达识别系统、毫米波雷达识别系统。

需指出的是，对于纯视觉识别系统而言，其具有广域识别能力；但是，在利用纯视觉识别系统实现车辆对周边环境目标的识别、监测的过程中，需要配合高性能人工智能神经网络辅助算法，并进行大范围、长时间的数据收集和学习过程，存在进化周期长的缺点，另外还存在地图数据、敏感信息泄露的风险。

对于激光雷达识别系统而言，其具有测量距离精度高的优点；但是，激光雷达识别系统的机械部件在车辆振动情况下易出现损伤，且现有激光雷达识别系统需要不断地追求激光斑点扫描密度，且只有在较高的扫描密度条件下才能实现有效的环境物体识别和区分；还有就是，激光雷达识别系统不能识别物体颜色信息，且存在造价昂贵、体积大，不便于大规模车辆应用的特点。另外，现有激光雷达识别系统为了不断提高识别精度，需要不断增加测点，进而增加了检测成本；即激光雷达识别系统存在激光雷达扫描范围过大(全域无差别扫描)、扫描资源浪费、重点区域扫描点阵密度不够。

对于毫米波雷达识别系统而言，毫米波雷达存在检测范围、精度有限，仅适用于辅助检测以判断车辆前后障碍物。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明的目的是提供一种基于视觉区域导向性的激光雷达驾驶环境认知系统，基于视觉区域导向性的激光雷达驾驶环境认知系统通过将视觉系统、激光雷达系统有效地结合，以实现对重点目标进行精确测量、运动轨迹预测，进而避免现有纯视觉识别系统所存在的计算量大以及现有激光雷达识别系统所存在的激光点阵扫描资源浪费、重点区域扫描点阵密度不够的缺陷。

本发明的技术方案是：一种基于视觉区域导向性的激光雷达驾驶环境认知系统，包括视觉系统、激光雷达系统、数据处理模块和汽车动作控制模块所述数据处理模块包括：

流媒体分析模块，对所述视觉系统所采样的车辆行驶环境流媒体数据进行分析处理，以分类确定车辆行驶环境中的运动物体和静置物体，并将运动物体进行重点目标标记并输出重点目标球面坐标，所述流媒体分析模块将静置物体的数据输出至所述汽车动作控制模块；

重点目标球面坐标数据处理模块，对所述流媒体分析模块输出的重点目标球面坐标数据进行分析处理，并将处理后的重点目标球面坐标中的方位坐标输出至所述激光雷达系统；

重点目标三维轨迹预测模块，所述激光雷达系统测量重点目标的真实距离，并将重点目标的球面真实坐标输出至所述重点目标三维轨迹预测模块，重点目标三维轨迹预测模块生成重点目标实时轨迹预测数据，并将重点目标实时轨迹预测数据输出至汽车动作控制模块。

进一步地，上述基于视觉区域导向性的激光雷达驾驶环境认知系统采用以下方法步骤进行驾驶环境认知反馈，所以方法步骤包括：