[发明专利]一种基于深度学习的无人驾驶系统及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的无人驾驶系统，其特征在于：所述系统包括：汽车车体、超声避障模块和视觉避障装置；所述汽车车体的底部装有四个驱动轮，实现原地全向旋转；所述汽车车体的头部两侧各装有一套所述超声避障模块，用于近距离防护性测距避障；所述汽车车体的头部中间装有视觉避障装置，所述超声避障模块和视觉避障装置二者构成综合避障系统；视觉避障装置用于检测道路场景中较远距离障碍物，超声避障模块用于检测近距离障碍物，二者所获取障碍物的距离信息统称为汽车的避障信息。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的无人驾驶系统，其特征在于，所述系统还包括：汽车内部结构；所述汽车内部结构包括：电机驱动模块、导航系统和能源模块；所述电机驱动模块用于驱动直流电机，再由直流电机带动皮带驱动驱动轮；所述导航系统用于根据视觉避障装置和超声避障装置的结果得到汽车导航方法；所述能源模块采用电池和汽油混合动力源为汽车系统供电。

3.如权利要求2所述的基于深度学习的无人驾驶系统，其特征在于，所述导航系统包括：图像导航单元和声音导航单元；所述图像导航单元包括：图像二值化单元、深度学习单元和图像识别单元；所述图像二值化单元信号连接于深度学习单元；所述深度学习单元信号连接于图像识别单元。

4.如权利要求3所述的基于深度学习的无人驾驶系统，其特征在于，所述声音导航单元包括：时间单元、计算单元和方向单元；所述时间单元和方向单元均信号连接于计算单元。

5.一种基于权利要求1至4之一所述的基于深度学习的无人驾驶系统的方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：

步骤1：通过超声避障模块和视觉避障装置对前方障碍物位置信息进行获取；

步骤2：导航系统通过获取的障碍物位置信息制定的汽车运行方向；

步骤3：电机驱动模块根据制定的汽车运行方向驱动直流电机的运行，进而控制汽车运行。

6.如权利要求5所述的基于深度学习的无人驾驶方法，其特征在于，所述导航系统通过获取的障碍物位置信息制定的汽车运行方向的方法执行以下步骤：

步骤2.1：通过超声避障模块获取的障碍物位置信息，制定第一运行方案；

步骤2.2：通过视觉避障装置获取的障碍物位置信息，制定第二运行方案；

步骤2.3：综合第一方案和第二方案，得到最终的运行方案。

7.如权利要求6所述的基于深度学习的无人驾驶方法，其特征在于，所述通过超声避障模块获取的障碍物位置信息，制定第一运行方案的方法执行以下步骤：

超声避障模块发出超声波，同时监听反射回来的超声波；

根据反射回来的超声波和发出的超声波的数据信息，得到障碍物的方向信息和距离信息，进而制定运行方案。

8.如权利要求7所述的基于深度学习的无人驾驶方法，其特征在于，所述通过视觉避障装置获取的障碍物位置信息，制定第二运行方案的方法执行以下步骤：

步骤2.4：通过获取的图像信息，进行深度学习；

步骤2.5：通过深度学习训练的模型，对待检测图像进行识别，进而得到障碍物的位置信息。