[發明專利]半透明自動駕駛人工智能系統及車輛

有效

• 申請號: 201711047603.7
• 申請日: 2017-10-31
• 公開（公告）號: CN107826105B
• 公開（公告）日: 2019-07-02
• 發明（設計）人: 趙雪軒;朱子霖;施炯明;鄭鋼鐵
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: B60W30/09
• 分類號: B60W30/09;B60W40/06;B60W50/14
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張潤

本發明公開了一種半透明自動駕駛人工智能系統及車輛，其中系統包括：傳感器模塊，用于采集多種環境信息，其中，傳感器模塊包括直接傳感器模塊和間接傳感器模塊，多個直接傳感器模塊采集多種環境信息中當前車輛信息，間接傳感器模塊獲取多種環境信息中當前道路信息及其他車輛信息；決策模塊，用于根據多種環境信息通過添加人類專業知識的深度學習網絡使得車輛的決策半透明化。該系統可以通過添加人類專業知識的深度學習網絡使得車輛的決策半透明化，不僅降低自動駕駛所需的硬件條件，而且提高訓練效率，進而有效保證車輛的安全性和可靠性，增強車輛的魯棒性。

技術領域

本發明涉及人工智能系統技術領域，特別涉及一種半透明自動駕駛人工智能系統及車輛。

背景技術

隨著人工智能技術的發展，自動駕駛系統無疑是未來汽車行業的重點發展方向，其具有穩定性較高、不會疲勞的優勢，可彌補有人駕駛系統的一些缺陷和不足，可有效減少交通事故的發生。

自動駕駛系統是一種利用計算機信息技術控制汽車的駕駛系統。國外從上世紀末就開始了自動駕駛技術的研究，許多汽車企業已經能搭建自己的自動駕駛系統，并且國內近幾年也在重點發展自動駕駛的相關技術，而且已經實現了自動駕駛汽車的上路測試。

然而，相關技術中的自動駕駛解決方案仍存在很大問題，網絡的訓練速度慢，不同車輛的在線訓練以及用戶對于自動駕駛的不信任等問題仍然阻礙著自動駕駛的市場化。其問題在于目前市場上多采用的端到端(End to End)的模式，即通過數據流輸入直接獲得車輛的操作信息，這種方法似乎真的實現了讓機器思考，也就是人工智能，也是許多從事人工智能的科學家與研究人員的美好愿望。但是，這種思想束縛了自動駕駛從學術研究走向日常生活。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。

為此，本發明的一個目的在于提出一種半透明自動駕駛人工智能系統，該系統不僅可以降低自動駕駛所需的硬件條件，而且提高訓練效率，進而有效保證車輛的安全性和可靠性，增強車輛的魯棒性。

本發明的另一個目的在于提出一種車輛。

為達到上述目的，本發明一方面實施例提出了一種半透明自動駕駛人工智能系統，包括：傳感器模塊，用于采集多種環境信息，其中，所述傳感器模塊包括直接傳感器模塊和間接傳感器模塊，所述直接傳感器模塊采集所述多種環境信息中當前車輛信息，所述間接傳感器模塊獲取所述多種環境信息中當前道路信息及其他車輛信息；決策模塊，用于根據所述多種環境信息通過添加人類專業知識的深度學習網絡使得車輛的決策半透明化。

本發明實施例的半透明自動駕駛人工智能系統，可以利用傳統的車輛動力學公式，并將得到的精確解通過時域差分方程的輸入網絡，從而簡化剩余系統所需完成的任務，并有足夠強的解釋性，同時可以降低系統的網絡規模，而且可以通過添加人類專業知識的深度學習網絡使得車輛的決策半透明化，實現在緊急情況下即時做出制動等操作，或提醒駕駛人員重新掌握操作等，從而不僅降低自動駕駛所需的硬件條件而且提高訓練效率，進而有效提高車輛的安全性和可靠性，增強車輛的魯棒性。

另外，根據本發明上述實施例的半透明自動駕駛人工智能系統還可以具有以下附加的技術特征：

進一步地，在本發明的一個實施例中，其中，所述間接傳感器模塊包括視覺模塊、輔助測距模塊和精確定位模塊，以分別作為網絡輸出對應任務所需得到的可解釋的特定量，并輸出為經過深度學習網絡處理過的傳感器信號，以得到所述當前道路信息及所述其他車輛信息；所述直接傳感器模塊用于檢測車輛當前狀態得到所述當前車輛信息。

進一步地，在本發明的一個實施例中，所述直接傳感器模塊包括編碼器、加速度傳感器、陀螺儀中的一個或多個傳感器。

進一步地，在本發明的一個實施例中，其中，所述視覺模塊用于獲取車道信息可移動物體信息；所述輔助測距模塊用于獲取距離參數和障礙物參數；所述精確定位模塊用于獲取當前車輛位置路段信息。