摘要
本发明公开了基于人工智能的自动驾驶环境感知方法及系统,方法包括多源数据采集、原始数据优化、环境感知模型构建、决策优化算法设计和自动驾驶决策。本发明涉及自动驾驶环境感知技术领域,具体是指基于人工智能的自动驾驶环境感知方法及系统,本发明通过多源数据采集得到原始数据;采用传感器校准、动静态数据分离、数据归一化、数据增强和数据集分割的原始数据优化方法;采用双分支变压器模型作为环境感知模型,通过双分支架构分别捕捉运动目标的非规则行为模式和道路结构的几何拓扑约束;采用改进蚁群优化算法作为决策优化算法,将多维风险场转化为可计算的优化目标,通过精英蚁群全局探索与非精英局部优化,实现最优决策。
技术关键词
环境感知模型
驾驶环境感知方法
优化算法设计
变压器模型
决策
动态时空特征
动态障碍
蚁群优化算法
驾驶环境感知系统
传感器校准
变压器模块
分支
道路结构
像素
预计行驶时间
数据采集模块
线性迭代聚类
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