[发明专利]一种利用变尺度栅格环境建模的装置

说明书

技术领域

本发明涉及智能车辆环境识别领域，更具体地说，是涉及一种运用变尺度栅格法的智能车行驶环境建模的装置。 

背景技术

在最早的智能车路径规划过程中，研究人员采取分别处理道路标志线、车道线和障碍物等信息再进行控制处理；最近几年，由于智能车面临更加复杂的行驶道路，为建立准确有效的道路环境模型，研究人员已经开始使用各种数据融合的方法，栅格法就是其中的一种。普通栅格环境建模装置是运用传统栅格地图模型，它通常建立在笛卡尔直角坐标系中：将智能车世界坐标系原点作为栅格图原点，即车头正前方中心的初始位置点定义为坐标原点 ，横向右侧方向定义为轴的正方向建立笛卡尔坐标系，如图1所示。 

将整个环境分割成边长相同的二维矩形栅格，栅格的边长根据智能车自身尺寸，速度和对环境表示的需要进行综合选取。然后，通过智能车车载激光雷达对环境的不断识别，获得二维环境中每个栅格的信息，表明它所对应的物理位置是否有障碍物，是否为可行驶区域，如果有障碍物就把该栅格称为障碍栅格，为可行驶区域的称之为自由栅格。 

然而，面对多样的道路环境和有限的计算资源，必须采用一种有效的方法才能实现复杂道路信息的实时规划处理，如何区分车辆周围不同区域的信息有效性，并分配不同的关注程度，以达到在环境建模时减小计算量和保证重要区域重点关注是智能车研究中一直未能解决的问题。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，在智能车环境建模的过程中，克服现有装置中数据单一并因计算量过大而造成环境建模精度不够的问题，提供一种依据关注程度不同分配建模精度的新装置。 

本发明利用变尺度栅格环境建模的装置，包括接收摄像头的信息外设接口，接收雷达信息的外设接口，接收速度传感器信息的外设接口，接收陀螺仪信息的外设接口、接收GPS信息的外设接口和中央处理器，中央处理器接收到上述外设接口的数据信息并对应到内置的栅格图中，所述栅格图中栅格的大小随车型、车速、障碍物与本车距离的变化而变化，具体对应关系为： 

                              

                      

其中，输入为栅格图中任意栅格的横、纵坐标绝对值，输出值为栅格图中该栅格对应的环境横、纵向宽度，函数为车型敏感因子，对该参数的调节可以改变障碍物对车辆避障行驶的敏感程度及敏感值的范围，其范围一般为（1,10），分别为横向、纵向反馈系数且，一般取的范围为（0.5,1），为实时速度，单位为km/h。

在智能车对环境认知的过程中，栅格大小是其环境建模精度的重要标准。栅格尺度越小，所描述障碍物位置误差越小，环境模型精度越高；反之精度越低。当处理距离较远，较偏的环境信息时，该信息对智能车行驶影响较小，智能车对其认知程度也应该适当降低，此时描述环境信息的栅格图单位尺寸较大，障碍物位置误差大，控制精度底，计算量小；当处理距离较近的环境信息时，该信息对智能车行驶影响较大，智能车对其认知程度也应该适当增加，此时描述环境信息的栅格图单位尺寸较小，障碍物位置误差小，控制精度高，计算量增加。 

附图说明

图1是笛卡尔坐标系图；

图2是变尺度栅格图。

具体实施方式

人类在进行视觉感知时，会有选择地将注意的焦点放在视野的某一部分区域，进而重点理解记忆该区域包含的信息，同时对其他区域的信息“视而不觉”。本装置在栅格法的构建中引入人类的视觉认知机理和特点，模仿人类视听觉认知行为的注意力分配机制模型，对感知范围进行区域划分，对不同区域进行粒度可变的信息抽取。