[发明专利]一种基于多传感器的智能汽车自主组合控制方法

权利要求书

1.一种基于多传感器的智能汽车自主组合控制方法，所述的多传感器包括单目摄像头、电感电容谐振滤波传感器、光电编码器和姿态传感器，其中单目摄像头和姿态传感器安装于车身中轴线上，姿态传感器位于单目摄像头之前，电感电容谐振滤波传感器安装于车辆前轮主轴之前，光电编码器安装于后轮齿轮上；其特征在于步骤如下：

步骤1：通过单目摄像头感知环境信息，校正图像畸变，对图像阈值分割提取车道边界特征；

步骤2：通过电感电容谐振滤波传感器检测车道上不同位置的电动势；所述的电感电容谐振滤波传感器包括一段导线以及位于导线两端的电感，导线的铺设位于车道中线上；

令两个电感之间的中点坐标为(x_E,y_E)，可以计算左右电感的电动势分别为

式中，K为比例系数，L为导线的长度，h为电磁传感器离地高度，θ为电感在赛道上的投影与赛道中心线的夹角；

步骤3：结合姿态传感器采集的数据，基于互补滤波算法感知车辆姿态；

步骤4：组合方向及姿态信息的转向控制和速度控制；

首先将车道边界特征线性化，在像素坐标系下将像素点使用下式所示的最小二乘法拟合为直线：

式中，N为需要拟合的边界线点数，x_ci表示需要拟合的横坐标点值，y_ci表示需要拟合的纵坐标值，a、b分别为车道边界线的直线斜率和截距；通过预设参数t₁、t₂计算相机获取的方向信息d：

d＝t₁*a+t₂*b

通过下式描述的比值计算方法，获取偏差值e表示电感电容谐振滤波传感器获取的方向信息：

式中，k_e表示尺度参数；

结合步骤3得到的车身姿态，最终的方向数据dir写作下式以实现智能车转向控制

dir＝w*d+(1-w)*e

式中，w表示权重系数，C₁和C₂分别表示阈值分割时被分割为前景和背景的像素数量，pitch表示车身姿态的俯仰角度；

车速v决策通过下式给出

式中，v_max、v_min表示预设的最大和最小速度，dir为方向数据，k_v为尺度参数；读取光电编码器数据作为速度反馈，使用PID算法进行车速的闭环控制。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器的智能汽车自主组合控制方法，其特征在于：步骤1中采用自适应阈值分割方法分割提取车道边界特征。

3.根据权利要求1所述的基于多传感器的智能汽车自主组合控制方法，其特征在于：步骤3具体如下：

姿态传感器中集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪；分别表示姿态传感器中加速度计采集的线加速度数据和陀螺仪采集的角速度数据；

在三维空间中刚体姿态的四元数表示如下

式中，q为四元数，q_w、q_x、q_y、q_z为四元数各分量，为相互正交的单位方向向量；

n表示当前采样时刻，采样时间为T，用q(n)表示当前时刻的四元数，向量之间的误差用向量叉乘来表示；互补滤波过程可以表示为

q(n)＝q_w(n)+q_x(n)i+q_y(n)j+q_z(n)k

其中，为当前加速度量测值与预测值间的误差，为上个采样时刻的误差，为当前时刻的误差，表示加速度的预测值，为修正后的角速度数据，K_p和K_i为给定的调节参数；的预测过程为

得到滤波后的姿态四元数表示后，通过四元数与欧拉角的转换关系可得到当前时刻三轴姿态的欧拉角pitch、yaw、roll，转换关系为：

首先进行四元数归一化

再转换为欧拉角

yaw＝sin^-1(-2(q_x(n)q_z(n)-q_ω(n)q_y(n)))

式中，yaw、pitch、roll分别为车身姿态的偏航、俯仰、翻滚角度。