[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛車輛、自動(dòng)駕駛控制裝置及自動(dòng)駕駛控制方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201810896066.1 | 申請(qǐng)日: | 2018-08-08 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN109388138A | 公開(kāi)(公告)日: | 2019-02-26 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 任海昇;鄭圣熹;李在殷 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 株式會(huì)社萬(wàn)都 |
| 主分類號(hào): | G05D1/02 | 分類號(hào): | G05D1/02 |
| 代理公司: | 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002 | 代理人: | 張晶;趙赫 |
| 地址: | 韓國(guó)*** | 國(guó)省代碼: | 韓國(guó);KR |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 自動(dòng)駕駛 自動(dòng)駕駛控制裝置 學(xué)習(xí) 控制目標(biāo) 車輛行駛 結(jié)構(gòu)物 | ||
1.一種基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,其包括:
深度學(xué)習(xí)算法執(zhí)行部,輸出對(duì)檢測(cè)車輛周圍的檢測(cè)信號(hào)執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)果;
自動(dòng)駕駛控制部,當(dāng)所述車輛處于自動(dòng)行駛狀態(tài)時(shí),根據(jù)所述深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行結(jié)果,控制所述車輛的自動(dòng)行駛;以及
深度學(xué)習(xí)處理部,參照駕駛員的駕駛信息,變更所述深度學(xué)習(xí)算法。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,其中,
所述自動(dòng)駕駛控制部利用與所述深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行結(jié)果對(duì)應(yīng)的加減速控制量及加減速控制與否中的一種以上,判斷是否需要對(duì)所述車輛進(jìn)行加減速控制。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,其中,
當(dāng)判斷需要對(duì)所述車輛進(jìn)行加減速控制時(shí),所述自動(dòng)駕駛控制部將所述加減速控制量設(shè)定為所述車輛的目標(biāo)控制量,從而對(duì)所述車輛進(jìn)行加減速控制。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,其中,
所述深度學(xué)習(xí)處理部利用相當(dāng)于所述深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行結(jié)果的運(yùn)算的控制量與所述駕駛員的駕駛信息中包含的駕駛員輸入的控制量之間的差來(lái)計(jì)算誤差值,并且調(diào)整所述深度學(xué)習(xí)算法中的加權(quán)值,以減少計(jì)算的誤差值。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,其中,
當(dāng)所述車輛不處于自動(dòng)行駛狀態(tài)時(shí),所述深度學(xué)習(xí)處理部使用根據(jù)所述深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行結(jié)果計(jì)算的加減速控制量作為所述運(yùn)算的控制量,并且使用駕駛員操作的加減速量作為所述駕駛員輸入的控制量,從而計(jì)算所述誤差值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,其中,
所述深度學(xué)習(xí)算法執(zhí)行部通過(guò)對(duì)所述檢測(cè)信號(hào)執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法,并基于所述檢測(cè)信號(hào),判斷車輛前方的物體是否為用于自動(dòng)駕駛控制的控制目標(biāo)物體,并輸出包含控制與否、運(yùn)算的控制量及控制目標(biāo)物體的識(shí)別結(jié)果中的一種以上的所述深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行結(jié)果。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,其存儲(chǔ)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù),所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括:
輸入層,具有多個(gè)輸入節(jié)點(diǎn);
輸出層,具有多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn);
隱藏層,具有用于連接所述多個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)與所述多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的多個(gè)連接節(jié)點(diǎn);以及
多個(gè)權(quán)重線,連接所述多個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)與所述多個(gè)連接節(jié)點(diǎn),并且,連接所述多個(gè)連接節(jié)點(diǎn)與所述多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn),
所述多個(gè)權(quán)重線分別具有加權(quán)值,
所述檢測(cè)信號(hào)被輸入至所述輸入層,
所述深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行結(jié)果與所述輸出層的所述多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的值對(duì)應(yīng)。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,其中,
所述深度學(xué)習(xí)處理部與利用相當(dāng)于所述深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行結(jié)果的運(yùn)算的控制量與所述駕駛員的駕駛信息中包含的駕駛員輸入的控制量之差來(lái)計(jì)算的誤差值成比例地更新與所述輸出層對(duì)應(yīng)的所述權(quán)重線的加權(quán)值,并更新與所述隱藏層對(duì)應(yīng)的權(quán)重線的加權(quán)值,從而調(diào)整所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的加權(quán)值。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,其中,
所述檢測(cè)信號(hào)包含雷達(dá)信號(hào)和激光雷達(dá)信號(hào)中的至少一種信號(hào)。
10.一種基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛車輛,包括:
傳感器,檢測(cè)車輛周圍并輸出檢測(cè)信號(hào);
基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛控制裝置,對(duì)所述檢測(cè)信號(hào)執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法,當(dāng)所述車輛處于自動(dòng)行駛狀態(tài)時(shí),基于深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行結(jié)果,輸出控制所述車輛的自動(dòng)行駛的控制信號(hào),并參照駕駛員的駕駛信息,變更所述深度學(xué)習(xí)算法;以及
驅(qū)動(dòng)裝置,根據(jù)所述控制信號(hào),驅(qū)動(dòng)所述車輛。
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