[发明专利]一种无人驾培车辆的紧急避障方法及系统

说明书

本发明公开了一种无人驾培车辆的紧急避障方法及系统，确定预设范围中静态障碍物的中心点坐标并生成线性围栏，构建线性围栏的方程模型；根据接收的差分GPS定位信息和无人驾培车辆垂直投影的最小外切矩形的边长，构建无人驾培车辆的轮廓方程模型；接收其他无人驾培车辆发出的车辆ID、差分GPS定位信息及轮廓方程模型；根据静态障碍物的中心点坐标、本车的差分GPS定位信息以及其他无人驾培车辆的差分GPS定位信息，筛选对应的静态障碍物和其他无人驾培车辆进行联合求解，若联合求解的结果为有解，则控制无人驾培车辆刹车以实现紧急避障。本发明显著减少无人驾培运营的智能化投入成本，同时保证紧急避障实现的可行性。

技术领域

本申请属无人驾培技术领域，具体涉及一种无人驾培车辆的紧急避障方法及系统。

背景技术

随着物联网感知技术的成熟发展，机动车驾驶培训行业的无人化、去教练化改革已经成为一种必然趋势，但是培训场地真人教练数量的大幅度减少，难免会增加很多事故隐患。针对驾校培训这一特殊环境，通常会对驾培车辆的车速进行限制，但是由于新手上车驾驶可能存在操作不当的情况，容易出现车辆碰到公共设施、花坛栏杆、车辆之间相碰幢等，这些给驾培领域带来不小的设施财产损失。针对此类问题，如何在没有真人教练现场指导情况下，依然能够实现车辆自动紧急避障制动，已成为一个亟需解决的问题。

目前，车辆紧急避障方法是基于毫米波雷达和超声波雷达方案来实现。通过毫米波雷达和超声波雷达，实时对障碍物进行测距，并根据距离阈值判断是否发出刹车指令，该方法较适用于日常生活中的车辆行驶，应用于无人驾培领域则存在以下问题：

1)毫米波雷达、超声波雷达功耗较大，资源占用处理也较多，加大了无人驾培车辆的续航问题；

2)毫米波雷达、超声波雷达通过单方面的测距计算，针对不同障碍物类别，无法设置不同的距离阈值；比如行驶的车辆之间的阈值需要设置大一些，因为车辆行驶双向惯性，而静态物体则可以设置小一些；

3)雷达避障存在盲区问题，如低矮花坛、车辆两侧的盲区，雷达的检测效果一般。

发明内容

本申请的目的在于提供一种无人驾培车辆的紧急避障方法及系统，减少无人驾培运营的智能化投入成本，同时保证紧急避障实现的可行性。

为实现上述目的，本申请所采取的技术方案为：

一种无人驾培车辆的紧急避障方法，用于辅助无人驾培车辆在预设范围中行驶，所述预设范围内具有静态障碍物和动态障碍物，所述动态障碍物包括除本车以外的其他无人驾培车辆，所述无人驾培车辆的紧急避障方法，包括：

步骤S1、基于预设范围对应的GIS矢量地图，确定预设范围中静态障碍物的中心点坐标，根据所述静态障碍物的中心点坐标生成线性围栏，并构建线性围栏的方程模型；

步骤S2、根据接收的用于定位无人驾培车辆的差分GPS定位信息，结合无人驾培车辆垂直投影的最小外切矩形的边长，实时构建无人驾培车辆的轮廓方程模型；

步骤S3、接收其他无人驾培车辆发出的车辆ID、差分GPS定位信息及轮廓方程模型；

步骤S4、根据静态障碍物的中心点坐标、本车的差分GPS定位信息以及其他无人驾培车辆的差分GPS定位信息，筛选与本车间距小于第一阈值的静态障碍物和其他无人驾培车辆；

步骤S5、判断筛选出的静态障碍物或/和其他无人驾培车辆分别与本车之间的间距，若间距大于第二阈值，则返回步骤S2；否则执行步骤S6；

步骤S6、将选中的静态障碍物或/和其他无人驾培车辆的方程模型或/和轮廓方程模型分别与本车的轮廓方程模型进行联合求解，若联合求解的结果为无解，则发出警报并返回步骤S2；若联合求解的结果为有解，则控制无人驾培车辆刹车以实现紧急避障。