[发明专利]一种用于自动驾驶汽车在公共道路的环境信息采集方法

说明书

本发明涉及一种用于自动驾驶汽车在公共道路的环境信息采集方法，通过无人机长时间平稳伴飞测试车辆，利用无人机的机载环境信息采集设备采集前方路面信息，对所采集的视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧进行车道线检、行人目标检测跟踪和车辆目标检测跟踪。本发明以更高的视角、更大的范围获取车辆周围路面信息，有效的避免了因车辆自身传感器感知范围不够远和被路面障碍物与其他交通参与者遮挡的情况，在保证测试真实度的同时，还可获取更加完备的公共道路场景信息；所得数据可以离线分析，获得更为精准的性能评测；所获取的公共道路场景信息可用作虚拟测试的场景输入，重复测试自动驾驶汽车的相关性能，增强了公共道路测试可重复性。

技术领域

本发明涉及一种道路的环境信息采集方法，特别涉及一种用于自动驾驶汽车在公共道路的环境信息采集方法。

背景技术

随着智能辅助驾驶技术的发展，汽车的智能化程度不断提高，测试需求也更加多样。自动驾驶汽车测试方式主要包括模型在环测试、驾驶模拟器测试、硬件在环测试和车辆在环测试等在虚拟环境中进行的虚拟测试，以及在封闭试验场和公共道路进行的实车测试。虚拟测试测试成本较低，可重复性强，但其测试真实度取决于模型的真实度，相较而言真实度低；封闭场地测试虽较为真实，但缺少其他交通参与者的动态变化要素；公共道路测试与实际上路的自动驾驶汽车环境一致，是最真实的测试方法，但其可重复性差，同时公共道路测试的测试环节和评价环节都是实时发生的，对一些容易忽略的评价细节问题难以发现。

目前针对智能车辆环境感知技术已产生了两种技术路线，一种是以相机为主导的纯视觉感知方案，典型企业代表是特斯拉；另一种是以激光雷达为主导，其他传感器为辅的多传感器融合感知技术方案，典型企业代表如百度、谷歌等。但现有的两种方法都是以本车视角对周车环境进行感知，由于视角和传感器感知原理和感知范围的限制，只能感知一定范围内未被遮挡的物体，对被遮挡的物体或较远的物体无能为力，因此利用感知系统感知信息复现获得的场景不够完备且准确率较低。

基于此，如今自动驾驶汽车有必要使用一种用于在公共道路测试下的环境信息采集方法，获取真实的交通参与者动态变化要素，以最真实完备地评测自动驾驶汽车相关性能。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种用于自动驾驶汽车在公共道路的环境信息采集方法，通过无人机长时间平稳伴飞测试车辆，采集步骤如下：

(1)无人机定位系统采用实时动态载波相位差分定位(RTK)方法，进行无人机的精准定位，无人机定位系统输出无人机位置信息，作为无人机控制系统的输入信息；

(2)无人机控制系统接收测试车辆自车定位系统和无人机定位系统传来的自车位置信息和无人机位置信息，判断无人机的控制策略，进而下达控制指令，使无人机与测试车辆在较长时间跨度上保持同步伴飞状态；

(3)在无人机与车辆的伴飞过程中利用无人机的机载环境信息采集设备采集前方路面信息，获得包含路面环境信息的视频帧；

(4)对相机进行标定去畸变，对步骤(3)所采集的视频帧进行预处理，由图像像素坐标变换成三维世界坐标；

(5)对预处理后的视频帧进行车道线检测，以获取路面结构信息；

(6)对行人目标进行检测：根据预处理后的视频帧，应用基于方向梯度直方图(HOG)和线性支持向量机(SVM)算法，检测是否存在行人目标，当检测到行人目标时，获取行人目标的全局位置坐标Global_X、Global_Y，时间戳Global_Time，并在初次识别到行人目标时分配一个行人识别号Pedestrian_ID；

(7)对行人进行跟踪，跟踪到的相同行人，行人识别号将不会改变，由此生成行人位置的时间序列，获得行人轨迹信息，根据行人轨迹信息获取行人速度v_Pedestrian、加速度a_Pedestrian；