[发明专利]人工智能大数据下粒子化无人车组、控制方法及介质有效
申请号: | 202010023463.5 | 申请日: | 2020-01-09 |
公开(公告)号: | CN111208820B | 公开(公告)日: | 2023-01-03 |
发明(设计)人: | 石帅 | 申请(专利权)人: | 上海逍遨软件科技有限公司 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 安徽盟友知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34213 | 代理人: | 邓立忠 |
地址: | 201500 上海市金山区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 人工智能 数据 粒子 无人 车组 控制 方法 介质 | ||
本发明属于无人车控制领域,具体涉及一种基于粒子化分数阶的人工智能大数据下粒子化无人车组、控制方法及介质。本发明中若干无人车均由车身、供电装置、图像采集系统、距离传感器以及无人车控制系统组成,供电装置给整个无人车供电,由无人车组云控制系统和无人车控制系统对无人车组进行路径规划和行程控制。本发明以分数阶无人车控制策略展开研究,实现无人车控制系统的设计和稳定性分析,同时在控制律的基础上,对控制律中的参数进行优化,省去人工选取参数的问题。从而简化无人车组控制的难度,实现无人车的稳定控制。
技术领域
本发明属于无人车控制领域,具体涉及一种基于粒子化分数阶的人工智能大数据下粒子化无人车组、控制方法及介质。
背景技术
随着科技发展,技术不断推动创新,无人驾驶汽车应运而生,成为了解决交通一系列问题的重要方法之一,是当前以及未来汽车行业发展的重要趋势。无人驾驶汽车,也叫自动驾驶智能汽车,一般简称无人车,其原理是指在没有驾驶员参与的情况下,安装在汽车上的传感器感知车辆周围环境,集成在汽车内的计算机系统根据感知的车辆、道路、行人、障碍物等信息自主规划出一条安全可行的路径,并控制车辆的速度和转向,从而到达预定目标。无人驾驶汽车的研究,对于交通拥堵问题可以得到了有效的缓解,同时也降低了交通事故的发生概率,从根本上提高了整个交通运行系统的效率,保证了行车安全。
无人车的核心的模块包括,环境感知,决策规划,路径规划,运动控制等。环境感知主要是指无人驾驶系统通过各种传感器以及高精度地图从环境中提取有效信息,比如车辆自身的定位,障碍物的定位和分类等,决策规划主要是通过环境感知提供的信息,路径规划的结果以及运动控制反馈会回来的信息进行指令的下发,比如跟车,超车,加速,减速,转向,停车等;运动规划主要是根据决策规划模块下发的指令对车辆进行控制,比如油门的控制,方向盘的控制,刹车的控制等。
无人车环境感知模块中的目标检测使用的传感器是激光雷达和摄像头,但由于激光雷达价格比较昂贵,所以常用的传感器是摄像头,而且多摄像头采集的图像信息进行融合后,可以有效地模拟人的双眼生成三维立体图像,对于研究无人车模拟驾驶员进行自主驾驶具有重要价值。另一方面,近些年来图像处理器的迅猛发展以及卷积神经网络的提出,让深度学习在各类工程实践领域得到了广泛的应用,利用深度学习进行图像目标检测也成为了热门的研究方向之一。对无人车而言,如何从车载摄像头拍摄的图像中提取有效的信息是一项富有挑战性、极具价值的研究,使用深度学习进行图像目标检测的研究具有重要的意义。路径规划是无人车领域的核心技术之一,是很多企业和学者研究的重要课题。路径规划作为连接环境感知,决策规划和运动控制的桥梁,在无人车整个模块中起着重要的作用。路径规划算法的好坏直接决定着无人车能否在复杂环境中自主规划出一条可行的路径,并且得保证该路径安全可行,与周围障碍物不会发生碰撞,同时满足车辆非完整性约束的条件。因此,实现无人车在复杂的环境中自主完成路径规划具有重要的研究意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种控制精度更高、避障性能更强的人工智能大数据下粒子化无人车组。
本发明的目的还在于提供一种人工智能大数据下粒子化无人车组控制方法。
本发明的目的还在于提供一种人工智能大数据下粒子化无人车组控制介质。
本发明的目的是这样实现的:
人工智能大数据下粒子化无人车组,若干无人车均由车身、供电装置、图像采集系统、距离传感器以及无人车控制系统组成,供电装置给整个无人车供电,由无人车组云控制系统和无人车控制系统对无人车组进行路径规划和行程控制,无人车采用如下方法控制:
(1)无人车的图像采集系统采集图像,对采集的图像进行去噪处理后通过路径边缘点做最优路径规划;
(2)对无人车组进行行程控制,使无人车在规划的路径通道内行进;
(3)对行程中的无人车组进行姿态监控;
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