[发明专利]一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于多模块交互式的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述智能驾驶控制方法包括：

基于各种传感器采集的数据确定车辆周围的环境和物体的感知数据；

获取实时的车辆位姿信息以及以所述车辆位姿信息为参考的设定范围内的局部地图信息；基于所述局部地图信息和所述感知数据对所述车辆位姿信息进行误差补偿；

基于所述感知数据、车辆位姿信息和局部地图信息进行路径规划得到局部轨迹，基于计算得到的所述局部轨迹对车辆进行轨迹控制。

2.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述基于各种传感器采集的数据确定车辆周围的环境和物体的感知数据的过程包括：

通过深度学习的方式分别对各种所述传感器采集的数据中的物体进行识别，并将不同传感器输出的物体信息进行融合得到所述感知数据；所述传感器采集的数据包括：相机和雷达采集的数据。

3.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，得到所述感知数据之后还包括：

基于所述局部轨迹对所述感知数据进行区分，基于车辆的行驶情境和设置规则标记重点关注物体；

利用所述局部地图信息对所述重点关注物体运动轨迹进行预测。

4.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述获取实时的车辆位姿信息以及以所述车辆位姿信息为参考的设定范围内的局部地图信息的过程包括：

利用GNSS_RTK、IMU、VCU、HD_MAP的信息进行定位数据融合，求解得到高精度的所述车辆位姿信息与所述局部地图信息。

5.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述基于所述感知数据、车辆位姿信息和局部地图信息进行局部轨迹计算的算法包括：A星算法以及迪杰斯特拉；

所述基于计算得到的所述局部轨迹对车辆进行轨迹控制的算法为PID算法。

6.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述智能驾驶控制方法还包括：

基于当前的所述路径规划的控制规则判断，当前智能驾驶分别对所述感知数据和车辆位姿信息的依赖程度；

所述感知数据和所述车辆位姿信息中的一个数据的实时计算过程中判断自身数据有错误需要更正时，判断能够依赖另一个数据完成所述路径规划时，直接进行错误更正。

7.根据权利要求1所述的智能驾驶控制方法，其特征在于，利用所述传感器采集的数据之前包括：

选择后轴中心为目标定位点、右前上作为车辆坐标系，利用3D车模测量各个传感器与目标定位点之间的安装位姿参数，并将所有传感器标定到目标定位点坐标系下；

所述智能驾驶控制方法还包括：设置人机交互模块，所述人机交互模块用于接收算法层给出的协助信息，及环境、车辆状态的信息显示。

8.一种基于多模块交互式的智能驾驶控制系统，所述智能驾驶控制系统包括：传感器层、算法层和交互层，其特征在于，所述算法层包括：感知融合模块、高精度定位模块、规划控制模块和交互模块；

所述感知融合模块，用于基于各种传感器采集的数据确定车辆周围的环境和物体的感知数据；

所述高精度定位模块，用于获取实时的车辆位姿信息以及以所述车辆位姿信息为参考的设定范围内的局部地图信息；基于所述局部地图信息和所述感知数据对所述车辆位姿信息进行误差补偿；

所述规划控制模块，用于基于所述感知数据、车辆位姿信息和局部地图信息进行路径规划得到局部轨迹，基于计算得到的所述局部轨迹对车辆进行轨迹控制；

所述交互模块，用于基于当前的所述路径规划的控制规则判断，当前智能驾驶分别对所述感知融合模块所述高精度定位模块的依赖程度；所述感知融合模块和所述高精度定位模块的一个模块的数据实时计算过程中判断自身数据有错误需要更正时，判断能够依赖另一个模块的数据完成所述路径规划时，直接进行错误更正。