[發明專利]一種基于深度學習的無人駕駛車輛控制系統

在審

• 申請號: 201710361098.7
• 申請日: 2017-05-22
• 公開（公告）號: CN107200017A
• 公開（公告）日: 2017-09-26
• 發明（設計）人: 劉元盛;楊建鎖;韓璽;路銘;張文娟;郝天翔
• 申請（專利權）人: 北京聯合大學
• 主分類號: B60W30/14
• 分類號: B60W30/14;B60W30/182;B60W40/105
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司11203
• 代理人: 張慧

1.一種基于深度學習的無人駕駛車輛控制系統，其特征在于，包括：控制器、學習單元，其中，所述控制器，包括：采集單元和更新單元，

采集單元，用于采集人工駕駛模式下駕駛員的控制動作信息、車輛的環境變量信息和預定路線行駛預瞄點和車身方向夾角；

學習模塊，用于根據上述采集數據通過深度學習的方式來進行優化車輛控制算法：

更新單元，用于將深度學習得到的優化控制算法加載在控制器的嵌入式處理器中。

2.如權利要求1所述的基于深度學習的無人駕駛車輛控制系統，其特征在于，所述控制動作信息包含：油門控制開度、制動等級、方向盤轉角、方向盤扭矩，車輛的環境變量信息包含：車輛位置、航向、速度、四輪胎壓、四輪轉速、俯仰角、橫滾角和傾斜角。

3.如權利要求2所述的基于深度學習的無人駕駛車輛控制系統，其特征在于，學習模塊的工作流程包括以下步驟：

步驟1、利用駕駛員進行數據采集

首先，設計需要的訓練路段，在訓練路段的預定路線畫出明顯白線，并利用差分導航設備在人工駕駛模式下采集該訓練路段的地圖信息；其次，開始人工駕駛，駕駛員按白線指引的訓練路段按自己駕駛習慣駕駛，實時記錄由采集單元獲取的每個時刻駕駛員的控制動作信息、車輛自身與環境狀態信息以及預設的路線信息；

步驟2、在離線數據學習階段，利用離線學習工具對在上述采集數據進行訓練，優化控制算法，形成控制算法內核。