一种智能车融合机器视觉的运动规划及控制方法和系统

本申请提出一种智能车融合机器视觉的运动规划及控制方法和系统，其中，方法包括:根据预设任务，利用建图信息和自动驾驶需求生成原始运动规划轨迹；利用深度神经网络处理智能车的视觉图像感知结果，得到前方驾驶路段的路面分类结果，完成路面粗分类；对路面分类结果进行附着条件判断，将其二次归类为高、中、低三种类型，并分配相应的路面附着系数；基于路面附着系数，对原始运动规划轨迹进行重新判断并动态修正，得到二次运动规划轨迹结果，并结合车辆动力学模型开展运动控制，实现自动驾驶任务。本申请能有效提升车辆主动安全性，通过利用多源传感信息并引入底盘二次运动规划机制，增强了复杂路面条件下的智能车运动安全性和适应性。