[发明专利]判断道路交通状况是否符合汽车自动驾驶的方法

摘要

本发明公开了一种判断道路交通状况是否符合汽车自动驾驶的方法，本方法通过收集自动驾驶汽车车载传感器回传的数据、当前全路网道路交通状况数据以及当前道路是否适合自动驾驶数据，采用机器学习的方法生成自学习样本数据集，根据自学习样本数据集采用决策树算法建立决策模型，并且决策模型根据所采集的数据变化定期更新，由决策模型以及实时的全路网交通状况数据生成全路网道路的自动驾驶标识并发布。本方法通过采集自动驾驶汽车回传的数据并结合全路网道路的交通状况数据，实时生成全路网每条道路是否符合汽车自动驾驶标识并发布，便于做出道路交通状况是否符合汽车自动驾驶的判断。

主权项

一种判断道路交通状况是否符合汽车自动驾驶的方法，其特征在于本方法包括如下步骤：步骤一、自动驾驶汽车通过车载视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器设备采集汽车周边范围的交通状况数据，并由车载主控电脑根据采集的交通状况数据判断当前所在道路是否适合自动驾驶；步骤二、自动驾驶汽车通过无线通讯系统将采集的交通状况数据、当前位置数据、当前所在道路是否适合无人驾驶数据实时回传到信息处理中心；步骤三、通过浮动车、移动终端、摄像头采集设备经无线通讯系统将所采集的数据实时回传信息处理中心，信息处理中心通过实时计算和处理得到全路网道路的交通状况数据；步骤四、由自动驾驶汽车回传的交通状况数据、当前所在道路是否适合无人驾驶数据和全路网道路的交通状况数据生成自学习样本数据集，自学习样本数据集的数学表达式为：(X, Y) = (X1, X2, X3…, Xk, Y)其中：Y 表示是否适合自动驾驶， X1, X2, X3…, Xk为影响道路是否适合自动驾驶的因素，X为X1, X2, X3…, Xk的集合；步骤五、通过决策树算法建立变量X［X1, X2, X3…, Xk］到变量Y的映射关系，由自学习样本数据集生成决策模型，决策模型对于任意输入的变量X得到对应变量Y的值；步骤六、根据自动驾驶汽车回传的交通状况数据、当前所在道路是否适合无人驾驶数据和全路网道路的交通状况数据的增量更新自学习样本数据集，根据更新后的自学习样本数据集自动更新决策模型；步骤七、根据决策模型和实时全路网道路的交通状况数据生成全路网道路的自动驾驶标识，并且由信息处理中心通过无线通讯系统发布。