基于差分进化神经网络的汽车碰撞规避方法、系统及设备

本发明涉及车辆自动驾驶技术领域，具体为一种基于差分进化神经网络的汽车碰撞规避方法、系统及设备，分别获取车辆周围环境中障碍物的各车辆传感器的单角度图像；对获取的若干单角度图像进行图像分割，得到单角度图像中障碍物的标签信息；基于障碍物的标签信息计算车辆距离障碍物的欧式距离；建立差分进化神经网络模型，采用差分进化算法对所述模型的车辆染色体编码进行迭代优化；将新获取的不同角度的车辆距离障碍物的欧式距离输入差分进化神经网络模型，输出得到车辆的转向角度；基于输出的转向角度控制车辆进行碰撞规避。解决复杂交通场景下汽车碰撞规避算法的高避碰需求问题，适应动态变化的环境，提高车辆的避障能力和行车安全。