[發明專利]機器人自動導航方法及裝置、電子設備、存儲介質

在審

• 申請號: 202110359116.4
• 申請日: 2021-04-02
• 公開（公告）號: CN113029155A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 吳海騰;鄧成呈;熊俊杰;黎勇躍;陳如申
• 申請（專利權）人: 杭州申昊科技股份有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請提供一種機器人自動導航方法及裝置、電子設備、存儲介質，該方法包括：接收機器人的行駛狀態參數；根據所述行駛狀態參數，判斷所述機器人進入的換道決策狀態；按照預設分組條件，將預設個數的所述行駛狀態參數合成為一個向量輸入組；將所述向量輸入組輸入與所述換道決策狀態對應的神經網絡模型，得到所述神經網絡模型的輸出結果；其中，每個所述的輸出結果作為一個換道決策樣本；根據所述神經網絡模型的輸出結果，執行換道動作。該方法實現了機器人自動導航自動化，提高了機器人自動換道的精準性。

技術領域

本申請涉及人工智能領域，特別涉及一種機器人自動導航方法及裝置、電子設備、存儲介質。

背景技術

搭載人工智能的自動行駛設備其使用的自動駕駛系統是一個可以模擬人類駕駛行為的自動化系統。在這些設備的行駛過程中，為了更方便通行或者一些外部因素，常常需要換道。目前，自動駕駛系統在進行換道決策時要面臨很多復雜的情況，換道決策的精準性還有待提高。

發明內容

本申請實施例提供了一種機器人自動導航方法，可以實現機器人自動導航自動化，提高了機器人自動換道的精準性。

本申請實施例提供了一種機器人自動導航方法，所述方法包括：

接收機器人的行駛狀態參數；

根據所述行駛狀態參數，判斷所述機器人進入的換道決策狀態；

按照預設分組條件，將預設個數的所述行駛狀態參數合成為一個向量輸入組；

將所述向量輸入組輸入與所述換道決策狀態對應的神經網絡模型，得到所述神經網絡模型的輸出結果；其中，每個所述的輸出結果作為一個換道決策樣本；

根據所述神經網絡模型的輸出結果，執行換道動作。

在一實施例中，所述接收機器人的行駛狀態參數包括：

獲取預設的任務信息；

獲取對應所述任務信息的道路信息；

藉由雷達和視覺傳感器獲取所述機器人周圍的環境信息；

通過車載傳感器和導航系統獲取所述機器人的位姿信息；

將所述任務信息、所述道路信息、所述環境信息和位姿信息進行整合，獲得行駛狀態參數。

在一實施例中，所述按照預設分組條件，將預設個數的所述行駛狀態參數合成為一個向量輸入組，包括：

清洗所述形式狀態參數，根據預設分組條件，去除異常和錯誤數據；

根據所述行駛狀態參數的編號，將預設個數的行駛狀態參數合成一個所述向量輸入組。

在一實施例中，所述將所述向量輸入組輸入與所述換道決策狀態對應的神經網絡模型，得到所述神經網絡模型的輸出結果，包括：

建立卷積塊；

所述卷積塊按照預設步長值，對任一個所述向量輸入組進行訓練；

提取該所述向量輸入組的粒度特征數據；

使用后想傳遞算法計算每個所述粒度特征數據的誤差值；

使用梯度下降檢查算法檢查梯度下降的正確性，輸出正確的所述神經網絡模型的輸出結果。

在一實施例中，所述根據所述神經網絡模型的輸出結果，執行換道動作，包括：

判斷所述輸出結果是否為換道；

若所述輸出結果為換道，判斷所述輸出結果是否滿足動力學條件和舒適度條件；

若滿足，執行換道動作；否則，保持原道行駛或者停止。

在一實施例中，在所述根據所述神經網絡模型的輸出結果，執行換道動作之后，所述方法還包括：

在所述神經網絡模型中增加一個殘差鏈接。

進一步的，本申請實施例還提供看一種機器人自動導航裝置，該裝置包括：

參數接收模塊，用于接收機器人的行駛狀態參數；