智能驾驶汽车对路面坑洼拥包预警方法、系统及智能驾驶汽车

    公开(公告)号:CN110749457A

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201911062854.1

    申请日:2019-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶汽车对路面坑洼拥包预警方法、系统及智能驾驶汽车,包括:步骤1、利用车载激光雷达对车辆前方路况进行实时扫描,以获取路面的点云数据集;利用车辆差分GPS实现车道级定位,利用轮编码器和方向盘转角传感器分别读取轮脉冲信号和偏航角速度信号,并推算出车辆航迹;步骤2、计算出坑洼或拥包的几何中心位置及最大半径;结合车辆位置来预测车辆车轮是否会压过坑洼或拥包,并将坑洼或拥包的几何中心位置转换为全局坐标位置并发送至道路养护系统;步骤3、判断车辆是否处于人类驾驶员接管条件下,如果是,系统发出预警提示,以提示前方有坑洼或拥包;如果车辆处于ACC或IACC辅助驾驶条件下,车辆则进行路径规划,以实现避障功能。

    车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆

    公开(公告)号:CN110906923B

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN201911192614.3

    申请日:2019-11-28

    Abstract: 本发明公开了一种车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆,包括:步骤1.获取激光雷达、GPS、IMU以及底盘数据,并对激光雷达、IMU、GPS以及底盘数据进行时间同步和空间同步;步骤2.对激光雷达数据和IMU数据进行紧耦合处理,并匹配计算得到车辆位置姿态;步骤3.对车辆底盘数据进行运动学推算,得到车辆位置姿态;步骤4.获取GPS定位数据,并对GPS数据进行UTM转换,得到车辆位置姿态;步骤5.建立卡尔曼状态和观测模型,并进行融合运算,得到车辆的最终定位结果。本发明能够保证自动驾驶汽车在较高速度的运动状态下或者恶劣环境下,依然能够稳定获得精度较高的定位数据。

    车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆

    公开(公告)号:CN110906923A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911192614.3

    申请日:2019-11-28

    Abstract: 本发明公开了一种车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆,包括:步骤1.获取激光雷达、GPS、IMU以及底盘数据,并对激光雷达、IMU、GPS以及底盘数据进行时间同步和空间同步;步骤2.对激光雷达数据和IMU数据进行紧耦合处理,并匹配计算得到车辆位置姿态;步骤3.对车辆底盘数据进行运动学推算,得到车辆位置姿态;步骤4.获取GPS定位数据,并对GPS数据进行UTM转换,得到车辆位置姿态;步骤5.建立卡尔曼状态和观测模型,并进行融合运算,得到车辆的最终定位结果。本发明能够保证自动驾驶汽车在较高速度的运动状态下或者恶劣环境下,依然能够稳定获得精度较高的定位数据。

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