本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，具體涉及基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，其在復(fù)雜交通環(huán)境中的應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，傳統(tǒng)感知系統(tǒng)依賴單一傳感器，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的交通場(chǎng)景；路徑規(guī)劃算法多為靜態(tài)預(yù)設(shè)，無(wú)法動(dòng)態(tài)響應(yīng)實(shí)時(shí)路況變化；決策系統(tǒng)缺乏高效的學(xué)習(xí)優(yōu)化能力，導(dǎo)致應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的反應(yīng)速度不足；控制執(zhí)行環(huán)節(jié)精度有限，難以實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的高效穩(wěn)定操控。這些問(wèn)題嚴(yán)重制約了自動(dòng)駕駛技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境下的可靠性和安全性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶谌斯ぶ悄艿淖詣?dòng)駕駛決策方法及系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有自動(dòng)駕駛技術(shù)在復(fù)雜交通環(huán)境下存在環(huán)境感知不全面、路徑規(guī)劃靜態(tài)化、決策實(shí)時(shí)性不足的技術(shù)問(wèn)題。
2、本申請(qǐng)的第一個(gè)方面，提供了基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策方法，所述方法包括：獲取目標(biāo)車(chē)輛的初始車(chē)輛定位和目的地信息，基于所述初始車(chē)輛定位和目的地信息，生成目標(biāo)車(chē)輛的目標(biāo)行駛路線；通過(guò)智能傳感模組，獲取目標(biāo)車(chē)輛的環(huán)境感知數(shù)據(jù)，所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括但不限于圖像數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和gps數(shù)據(jù)；對(duì)所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行多元特征提取，生成環(huán)境特征信息；基于所述環(huán)境特征信息，對(duì)所述目標(biāo)行駛路線進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)優(yōu)化，生成實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)駕駛策略；根據(jù)所述實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)駕駛策略，進(jìn)行目標(biāo)車(chē)輛的自動(dòng)駕駛控制。
3、本申請(qǐng)的第二個(gè)方面，提供了基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：行駛路線生成模塊，所述行駛路線生成模塊用于獲取目標(biāo)車(chē)輛的初始車(chē)輛定位和目的地信息，基于所述初始車(chē)輛定位和目的地信息，生成目標(biāo)車(chē)輛的目標(biāo)行駛路線；環(huán)境感知模塊，所述環(huán)境感知模塊用于通過(guò)智能傳感模組，獲取目標(biāo)車(chē)輛的環(huán)境感知數(shù)據(jù)，所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括但不限于圖像數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和gps數(shù)據(jù)；環(huán)境特征提取模塊，所述環(huán)境特征提取模塊用于對(duì)所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行多元特征提取，生成環(huán)境特征信息；動(dòng)態(tài)駕駛策略生成模塊，所述動(dòng)態(tài)駕駛策略生成模塊用于基于所述環(huán)境特征信息，對(duì)所述目標(biāo)行駛路線進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)優(yōu)化，生成實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)駕駛策略；自動(dòng)駕駛控制模塊，所述自動(dòng)駕駛控制模塊用于根據(jù)所述實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)駕駛策略，進(jìn)行目標(biāo)車(chē)輛的自動(dòng)駕駛控制。
4、本申請(qǐng)中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：
5、本申請(qǐng)?zhí)峁┑幕谌斯ぶ悄艿淖詣?dòng)駕駛決策方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)獲取車(chē)輛初始定位和目的地生成行駛路線，利用多源傳感器采集環(huán)境數(shù)據(jù)并提取特征，基于環(huán)境特征動(dòng)態(tài)優(yōu)化路線，生成實(shí)時(shí)駕駛策略，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛控制，解決了現(xiàn)有自動(dòng)駕駛技術(shù)在復(fù)雜交通環(huán)境下存在環(huán)境感知不全面、路徑規(guī)劃靜態(tài)化、決策實(shí)時(shí)性不足的技術(shù)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的全面感知和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃的技術(shù)效果。
1.基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策方法，其特征在于，基于所述初始車(chē)輛定位和目的地信息，生成目標(biāo)車(chē)輛的目標(biāo)行駛路線，包括：
3.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策方法，其特征在于，通過(guò)智能傳感模組，獲取目標(biāo)車(chē)輛的環(huán)境感知數(shù)據(jù)，包括：
4.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策方法，其特征在于，對(duì)所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行多元特征提取，生成環(huán)境特征信息，包括：
5.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策方法，其特征在于，基于所述環(huán)境特征信息，對(duì)所述目標(biāo)行駛路線進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)優(yōu)化，生成實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)駕駛策略，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策方法，其特征在于，基于駕駛參數(shù)優(yōu)化向量對(duì)所述目標(biāo)行駛路線進(jìn)行優(yōu)化，生成實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)駕駛策略，包括：
7.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策方法，其特征在于，根據(jù)所述實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)駕駛策略，進(jìn)行目標(biāo)車(chē)輛的自動(dòng)駕駛控制，包括：
8.基于人工智能的自動(dòng)駕駛決策系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：