[發明專利]一種智能車的智能交通仿真系統及其仿真方法

在審

• 申請號: 201911024609.1
• 申請日: 2019-10-25
• 公開（公告）號: CN110837697A
• 公開（公告）日: 2020-02-25
• 發明（設計）人: 趙克剛;李梓棋;朱盈璇
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F16/26
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 黃國亮

1.一種智能車的智能交通仿真系統，其特征在于，包括：

三維虛擬駕駛環境模塊，用于對智能汽車的行駛狀態進行仿真；

獲取訓練數據模塊，用于從所述三維虛擬駕駛環境模塊獲取訓練數據；

訓練模型模塊，用于根據所述訓練數據訓練駕駛模型；

所述三維虛擬駕駛環境模塊設有外部控制接口，用于對智能汽車進行控制。

2.根據權利要求1所述的智能車的智能交通仿真系統，其特征在于，所述三維虛擬駕駛環境模塊包括：

環境模型子模塊，用于對環境和環境中的車輛進行仿真；

汽車模型子模塊，用于在所述環境模型子模塊中運動，以實現對智能汽車的行駛狀態進行仿真。

3.根據權利要求2所述的智能車的智能交通仿真系統，其特征在于，所述環境中的車輛為含智能駕駛控制的汽車模型單元。

4.根據權利要求2所述的智能車的智能交通仿真系統，其特征在于，所述汽車模型子模塊包括：

外觀模型單元，用于對所述智能汽車的外觀進行仿真；

動力學模型單元，用于對所述智能汽車的動力學特性進行仿真，配合外觀模型單元，構成智能汽車模型；

駕駛模型單元，用于對所述智能汽車模型進行控制；

所述外部控制接口設置在駕駛模型單元上。

5.根據權利要求1所述的智能車的智能交通仿真系統，其特征在于，所述獲取訓練數據模塊包括：

指令獲取子模塊，用于獲取所述三維虛擬駕駛環境模塊中智能汽車的指令數據；

狀態獲取子模塊，用于獲取所述三維虛擬駕駛環境模塊中的環境狀態數據和智能汽車的狀態數據；

所述三維虛擬駕駛環境模塊中的環境狀態數據、智能的汽車指令數據和智能汽車的狀態數據共同構成訓練數據。

6.根據權利要求1所述的智能車的智能交通仿真系統，其特征在于，所述訓練模型模塊包括：

圖像修正子模塊，用于修正所述訓練數據中的圖片的零點和畸變；

數據擴充子模塊，用于根據所述圖像修正子模塊修正后的訓練數據，擴充所述駕駛模型的數據樣本；

深度學習子模塊，用于根據所述駕駛模型的數據樣本，訓練駕駛模型；

模型保存子模塊，用于保存所述深度學習子模塊訓練得到的駕駛模型。

7.根據權利要求1所述的智能車的智能交通仿真系統，其特征在于，還包括模型輸入模塊，所述模型輸入模塊包括：

汽車模型輸入模塊，用于向所述三維虛擬駕駛環境模塊輸入外觀模型和動力學模型；

駕駛模型輸入模塊，用于向所述三維虛擬駕駛環境模塊輸入已經訓練好的駕駛模型。

8.根據權利要求7所述的智能車的智能交通仿真系統，其特征在于，所述模型輸入模塊還包括真實數據輸入子模塊，用于向所述三維虛擬駕駛環境模塊輸入實車采集數據。

9.根據權利要求1所述的智能車的智能交通仿真系統，其特征在于，還包括駕駛模型可視化模塊，所述駕駛模型可視化模塊包括：

反卷積神經網絡子模塊，用于根據所述駕駛模型生成可視化數據；

顯示子模塊，用于根據所述可視化數據生成識別結果。

10.一種如權利要求1-9任一項所述的智能車的智能交通仿真系統的仿真方法，其特征在于，包括以下步驟：

從三維虛擬駕駛環境模塊獲取訓練數據；

利用深度學習訓練得到駕駛模型；

將駕駛模型輸入到智能駕駛控制器中；

在三維虛擬駕駛環境模塊進行仿真。