[发明专利]一种基于混合增强智能的自动驾驶车辆实现方法

权利要求书

1.一种基于混合增强智能的自动驾驶车辆实现方法，包括自动驾驶车辆，其特征是：

所述自动驾驶车辆上安装有车载传感器以及导航定位地图设备，以实现对道路环境的感知、导航、决策规划和控制技术；所述自动驾驶车辆上还安装有人类智能处理系统；

在路边靠近自动驾驶车辆的位置装有边缘计算服务器、路边智能传感器；

车载传感器主要对环境进行实时性感知，而路边智能传感器是对道路交通环境进行全方位的全方位实时数据感知；

所述自动驾驶车辆通过车载传感器进行道路环境的感知，并且将信息融合后的传感器数据发送到边缘计算服务器中，同时，路边的路边智能传感器对道路行驶环境进行全方位的实时感知，并且将感知后的数据发送到临近的边缘计算服务器，在边缘计算服务器中进行车辆的决策行为数据提取工作和车辆的行驶预测，边缘计算服务器将决策行为数据和车辆的行驶预测结果发送到车辆、云计算中心；

所述人类智能处理系统接受来自边缘计算服务器的行驶行为的预测结果和路边传感器感知的全方位的数据信息，进行车辆的决策行为的实时推理和预测，并且将人类智能处理系统推理的信息发送给自动驾驶车辆决策，为自动驾驶车辆的行驶决策提供重要信息；

人类智能处理系统通过路边智能传感器探测到自动驾驶车辆自身的决策导致的行驶行为有趋向危险性时候，人类智能处理系统通过接收来自边缘计算服务器的数据信息，进行数据的推理和推断分析，并且将推理结果发送给边缘计算服务器和车辆的决策系统，进行自动驾驶车辆的决策行为的调整或者纠正，便于车辆的安全行驶；

人类智能处理系统对自动驾驶车辆传感器设备进行实时监控以及与路边服务器进行信息交互的作用，当自动驾驶车辆传感器存在设备故障时，人类智能处理系统根据车载传感器信息和路边传感器数据信息进行推理后得出推断性的结论，并且将推断性结论发送给边缘计算服务器和云计算中心，以确保自动驾驶车辆的安全性；

基于混合增强智能的自动驾驶车辆实现方法包括以下步骤：

①边缘计算服务器不断接收来自自动驾驶车辆的车载传感器数据，对前后每组车载传感器数据进行对比分析，将分析后的数据信息发送到人类智能处理系统中；

②人类智能处理系统根据发送来数据信息进行推理、推断，当发现某种车载传感器探测的环境数据信息误差在未来一段时间内误差较大时，推断某种车载传感器设备存在故障的可能性，并提出进行设备故障维修的可行性时间，将自动驾驶车辆在此种车载传感器故障的前提下，车辆可能感知道路环境的运行周期进行预估，并将预估结果发送给边缘计算服务器，然后边缘计算服务器将数据信息卸载到云计算中心中；

③自动驾驶车辆的环境感知和决策行为，更多通过路边传感器对道路环境的感知后，在边缘计算服务器中将计算完毕的数据信息发送给人类智能处理系统，人类智能处理系统根据数据信息进行推理、推断，并且将推理、推断的数据结果发送到自动驾驶车辆的决策行为，作为主要决策行为的参考依据，并且实时纠正车辆自身的决策行为；

④云计算中心接收到人类智能处理系统推理的传感器故障的存在性，在后台将故障车辆信息对其余车辆发出预警，并且提供给未来自动驾驶车辆可以安全停止在某监测中心的实时性路径规划信息，通过边缘计算服务器发送给自动驾驶车辆；

⑤自动驾驶车辆根据云计算中心接受的实时性路径规划数据，和自身车辆的规划的路径进行误差的合理性对比，将根据最终安全的路径行驶，根据规划的路径停靠在自动驾驶车辆监测站中，以便更换坏掉的传感器及其设备；

⑥边缘计算服务器对来自自动驾驶车辆的所有传感器的数据采用机器学习方法进行数据理解，并且将处理完毕后实时性局部数据信息发送给人类智能控制器，人类智能控制器根据发送来局部数据信息进行推理、推断，当发现所有传感器探测的环境数据信息误差在未来一段时间内误差较大时，推断所有传感器设备存在故障的可能性时，将预估结果发送给边缘计算服务器，然后边缘计算服务器将数据信息卸载到云计算中心；

⑦自动驾驶车辆的环境感知和决策行为，依靠路边传感器、边缘计算服务器、人类智能处理系统和云计算中心实现；路边传感器将感知的数据发送给边缘计算服务器，边缘计算服务器快速计算完毕后，将处理完毕的数据信息发送给人类智能处理系统，同时，云计算中心将实时性的前方道路环境地图和边缘计算服务器存储的实时性高清地图数据信息发送给人类智能处理系统，人类智能处理系统根据处理完毕的数据信息进行道路环境的行驶决策行为，此时自动驾驶车辆的决策行为全都依靠人类智能处理系统的决策结果行驶；

⑧在自动驾驶车辆所有传感器失效的情况下，其路径规划会在边缘计算服务器中，根据人类智能处理系统发送的决策行为，进行路径规划，并且将路径规划的数据信息发送到车辆中，保证自动驾驶车辆的行驶安全性，进一步确保车辆安全停靠在路边。