基于模型预测控制的无人驾驶轨迹控制系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115951692A(43)申请公布日2023.04.11(21)申请号202310245289.2(22)申请日2023.03.15(71)申请人珠海骏驰智联科技有限公司地址519000广东省珠海市高新区唐家湾镇智谷街18号8层801-802、808-811、9层902(72)发明人罗广旷顺利何津全(74)专利代理机构北京铁桦专利代理事务所(普通合伙)16060专利代理师杨阳(51)Int.Cl.G05D1/02(2020.01)权利要求书2页说明书7页附图1页(54)发明名称基于模型预测控制的无人驾驶轨迹控制系统(57)摘要本发明公开了基于模型预测控制的无人驾驶轨迹控制系统，具体涉及无人驾驶安全领域，用于解决现有的车辆行驶辅助导航不能及时有效地供驾驶员快速直观地观察、参考的问题，包括处理器、图像采集模块、信息处理模块、车辆测速模块、车辆预警模块以及视频显示模块，车辆预警模块根据信息处理模块发送的信息和车辆测速模块发送的信息，对车辆行驶中的各类行驶事故进行预警；本发明通过实时采集车辆周身的实时视频信息，并将该视频信息处理分析，实时展示在视频显示模块上，供驾驶员快速直观地观察、参考，驾驶员有足够的时间处理预警信息，超视距的观察信息保证了车辆行驶安全，配合AIS信息实时掌握车辆的行驶状态，提高了车辆的行驶安全。CN115951692ACN115951692A权利要求书1/2页1.基于模型预测控制的无人驾驶轨迹控制系统，其特征在于：包括处理器、图像采集模块、信息处理模块、车辆测速模块、车辆预警模块以及视频显示模块；处理器与图像采集模块、信息处理模块、车辆测速模块以及车辆预警模块均信号连接，用于发布控制指令并接收相关数据结果；图像采集模块，用于采集存储车辆自身周围的全景影像，并将获取的视频数据通过处理器发送至信息处理模块进行分析处理；信息处理模块，用于对图像采集模块采集的全景影像进行分析，并将分析结果通过处理器发送至车辆预警模块；车辆测速模块，用于实时检测车辆自身的行进方向和车速，并将其通过处理器发送至车辆预警模块；车辆预警模块根据信息处理模块发送的信息和车辆测速模块发送的信息，对车辆行驶中的各类行驶事故进行预警；视频显示模块由多块显示器组成，用于显示叠加各类行驶信息后的视频。2.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的无人驾驶轨迹控制系统，其特征在于：所述信息处理模块包括视频处理模块与AR数据处理模块；视频处理模块用于对图像采集模块采集的视频信息进行优化处理，其包括视频优化模块与视频防抖稳定模块；视频优化模块用于实时提高模糊视频成像质量；视频防抖稳定模块用于对抖动强烈视频进行实时防抖；AR数据处理模块包括行驶信息叠加模块和车辆周边信息叠加模块；行驶信息叠加模块将导航图的路径的宽度、经纬度、不可行驶区域、路标、车道线以及标志性建筑叠加在视频内容上，根据车辆自身的位置，将导航图上的信息换算到视频上，并实时叠加展示在视频上；车辆周边信息叠加模块用于将车辆周围的AIS信息，周围车辆的位置距离自身车辆的距离方位，换算到视频数据上，并实时叠加在视频内容上。3.根据权利要求2所述的基于模型预测控制的无人驾驶轨迹控制系统，其特征在于：所述视频处理模块还包括视频质量评估模块；视频质量评估模块用于根据视频优化模块与视频防抖稳定模块的优化情况来分析判断不同车道路段的拍摄状况，具体分析过程如下：处理器将车辆预定车道按照路段划分为n个行驶区域，n为正整数，且n大于等于1；车辆测速模块根据车辆车速计算通过各行驶区域的行驶时间t，并将其通过处理器发送至车辆预警模块与视频质量评估模块；视频质量评估模块分别获取n个行驶区域内视频优化模块的优化处理次数与优化处理时长占比值，以及分别获取n个行驶区域内视频防抖稳定模块的防抖处理次数与防抖处理时长占比值；视频质量评估模块根据优化处理次数、优化处理时长占比值、防抖处理次数与防抖处理时长占比值通过公式计算行驶稳定系数S，并将行驶稳定系数S与标准稳定阈值进行比较，计算稳定比值S0；同时将计算得出的稳定比值S0通过处理器发送至车辆预警模块进行预警分析。2CN115951692A权利要求书2/2页4.根据权利要求3所述的基于模型预测控制的无人驾驶轨迹控制系统，其特征在于：所述车辆预警模块接收到视频质量评估模块发送的各行驶区域的稳定比值S0与各行驶区域的行驶时间t后，通过公式计算得出各行驶区域行驶风险系数K；车辆预警模块将行驶风险系数K与预设风险阈值进行比较；若行驶风险系数K大于等于预设风险阈值，则车辆预警模块将该行驶区域标记为风险行驶区域，反之则将其标定为正常行驶区域，并进行保存。5.根据权利要求4所述的基于模型预测控制的无人驾驶轨迹控制系统，其特征在于：所述车辆预警模