[發明專利]基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統

在審

• 申請號: 201910396591.1
• 申請日: 2019-05-14
• 公開（公告）號: CN110091875A
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發明（設計）人: 鄒勇松;王進;陳華;張建民;盧佳順
• 申請（專利權）人: 長沙理工大學
• 主分類號: B60W50/00
• 分類號: B60W50/00;G08G1/0967
• 代理公司: 北京成實知識產權代理有限公司 11724
• 代理人: 張焱

1.基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：包括感知系統和智能駕駛車輛，所述感知系統包括感知層和認知層，所述智能駕駛車輛上設置有決策層和控制層，所述感知層用于數據采集，且感知層包括雷達單元、慣性導航單元、定位單元和攝像單元，所述認知層用于數據分析，所述決策層用于將認知層傳來的信息和路線規劃，用算法進行處理，并向控制層輸出調整車速和方向的指令，所述控制層接收決策層的指令，并控制車輛的剎車、油門和檔位。

2.根據權利要求1所述的基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：所述雷達單元、慣性導航單元、定位單元和攝像單元可安裝于道路兩側的路燈上，所述認知層包括對行人、車輛、交通物品、交通標識和車道線的分析。

3.根據權利要求1所述的基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：所述雷達單元包括激光雷達和毫米波雷達。

4.根據權利要求3所述的基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：所述激光雷達為禁止，其掃射的環境為固定。

5.根據權利要求4所述的基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：所述激光雷達首先獲取環境數據并以數組形式存儲于計算機中，對獲取的環境數據進行預處理，剔除樹木，地面等信息，對激光雷達的距離信息、反射強度信息同時進行非平面算法的環境數據分割聚類處理，提取障礙物外接矩形輪廓特征。

6.根據權利要求5所述的基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：激光雷達采用多假設跟蹤模型算法對連續兩幀的障礙物信息進行數據關聯，并利用卡爾曼濾波算法對動態障礙物進行連續地預測和跟蹤。

7.根據權利要求1所述的基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：所述感知系統與智能駕駛車輛之間采用無線通信。

8.根據權利要求1所述的基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：所述雷達單元、慣性導航單元、定位單元和攝像單元的傳感器數據融合包括空間融合、時間融合和傳感器數據融合算法，且傳感器數據融合算法采用擴展卡爾馬濾波算法。

9.根據權利要求2所述的基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：所述雷達單元、慣性導航單元、定位單元和攝像單元安裝于固定距離的相鄰路燈上。

10.根據權利要求9所述的基于物聯網的深度學習型智能駕駛環境感知系統，其特征在于：相鄰所述路燈上的雷達單元、慣性導航單元、定位單元和攝像單元之間采用并聯的連接方式。