[发明专利]一种拉力赛车手操作预测和路书辅助生成系统及实现方法

说明书

本发明公开了一种拉力赛车手操作预测和路书辅助生成系统及实现方法。本发明中车载端数据采集模块中RGB摄像头、IMU惯性测量单元、车辆控制数据采集单元连接车载端数据处理与存储模块，车载端数据处理与存储模块将采集到的图像以唯一标识ID‑三轴速度‑三轴加速度‑转向数值‑油门数值‑刹车数值‑当前档位‑升档‑降档命名并存储，供离线端模型训练使用。离线端模型训练模块使用Caffe深度学习框架搭建训练模型与预测模型，车载端车手操作预测和路书辅助生成模块使用离线端模型训练好的模型在墈路时实时预测车手操作和生成路书。本发明解决了拉力赛时墈路次数受限的问题，解决了车手和导航员因配合不默契导致的路书制作问题。

技术领域

本发明涉及驾驶控制领域，特别是封闭道路下输出车手个性化最佳操作的方法，提供一种拉力赛车手操作预测和路书辅助生成系统及实现方法。

背景技术

随着汽车发动机技术和控制技术的发展和不断成熟，在汽车竞速领域中已经出现了相当多的赛事：世界一级方程式锦标赛F1，世界拉力赛锦标赛WRC，世界房车锦标赛WTCC等。为了充分表现车手的实力和增加比赛的观赏性，这些比赛或多或少都有对车辆本身的限制(例如分组，限制一些技术的使用，要求车辆量产等)，和其他限制条件的使用(例如WRC中赛前只允许使用WRC N组车辆进行墈路，并且只有两次墈路机会)。

WRC的赛道大多数为砂石、尘土赛道，蒙特卡洛、法国、西班牙、意大利等一些国家是完全的铺装路面，但基本上也全是山路。这些道路上充满盲弯，车手是看不到出弯路线的，因此需要领航员对车手的过弯路线进行引导，例如路况，弯道缓急长度等。车手和领航员共同确认进行过弯路线引导的记录责备称为路书。

路书的重要性是毋庸置疑的。WRC比赛中会有各种盲弯、飞跃等，遇到大雾或者驶过水坑视线都会受到严重的影响，甚至弯心的石头、路面上的坑，都会损坏WRC战车，葬送一个赛段。要想在这样的恶劣情况下以100公里每小时左右的时速飞奔，车手需要对领航有绝对的信任。

在WRC每站比赛开始前都会有一个墈路环节，一共两次墈路。第一次墈路车手按规定速度驾驶，领航员记录路况；第二次从射手与领航核对路书。路书的制作每个车组的表示方式都有所不同，但基本上以left/right加数字1～6表示弯道的缓急和方向，short/long表弯道的大致长度。

由于墈路的次数，驾驶车辆和驾驶速度受到限制，车手记录的只是墈路时的路况，其驾驶自己车辆参赛时的情况和应该有的操作只能根据墈路时记录的路书进行想象。因而路书的制作非常重要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种拉力赛车手操作预测和路书辅助生成系统及实现方法。

本发明可以通过采集的路面视频信息、对应的加速度计信息和车手的转向、离合换挡、给油刹车信息使用基于Caffe深度学习框架的网络训练出车手的个性化模型。然后使用车手墈路时采集的路面视频信息和加速度信息可以通过预训练的模型输出车手的个人最优化操作信息，从而辅助路书的制作和在正赛时提示车手操作。

一种拉力赛车手操作预测和路书辅助生成系统，包括车载端数据采集模块、车载端数据处理与存储模块、离线端模型训练模块以及车载端车手操作预测和路书辅助生成模块。

所述车载端数据采集模块包含RGB摄像头、IMU惯性测量单元和车辆控制数据采集单元。RGB摄像头采集车头正前方道路连续帧图像并传回视频流至车载端数据处理与存储模块；IMU惯性测量单元采集车辆三轴速度与三轴加速度值并传至车载端数据处理与存储模块；车辆控制数据采集单元获取车辆控制信息，如方向盘角度、油门刹车幅值、当前档位及升降档。

所述车载端数据处理与存储模块，将采集到的图像以唯一标识ID-三轴速度-三轴加速度-转向数值-油门数值-刹车数值-当前档位-升档-降档命名并存储，以便离线端模型训练模块训练使用。