一种基于AI无人驾驶智能调度系统及自动驾驶方法技术方案

本发明专利技术适用于计算机技术领域，提供了一种基于AI无人驾驶智能调度系统及自动驾驶方法，所述方法包括实时获取车辆的位置信息；实时获取车辆的周边图像信息；分析所述周边图像信息，以确定车辆所处位置处的路况信息，生成关于车辆的实时模型地图；根据所述实时模型地图和车辆的位置信息，确定车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中，在野外或者地图未及时更新的路段，根据现场的路况信息，仍然可以保证车辆的正常自动行驶，有效解决现有技术中，在野外或者地图未及时更新的路段，车辆无法根据实际情况自动调整行驶状态的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI无人驾驶智能调度系统及自动驾驶方法
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于AI无人驾驶智能调度系统及自动驾驶方法。
技术介绍
无人驾驶车辆是一种新型的智能汽车，主要通过控制装置(即，车载智能大脑)对车辆中各个部分进行精准的控制与计算分析，并最终通过向ECU(ElectronicControlUnit，电子控制单元)发出指令来分别控制无人驾驶车辆中的不同设备，从而实现车辆的全自动运行，达到车辆无人驾驶的目的。现有技术中，特别是在野外或者路况信息比较复杂的路况中，电子地图由于更新不及时等原因难以较好的反馈路况信息，车辆无法根据实际路段情况自动调整行驶状态，只能依靠本身具备的传感器结构实现避障、减速行驶等，易导致车身失稳等问题的发生，影响司乘人员的体验。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种基于AI无人驾驶智能调度系统及自动驾驶方法，旨在解决
技术介绍
中确定的现有技术存在的技术问题。本专利技术实施例是这样实现的，一种基于AI自动驾驶方法，包括以下步骤：实时获取车辆的位置信息；实时获取车辆的周边图像信息；分析所述周边图像信息，以确定车辆所处位置处的路况信息，生成关于车辆的实时模型地图；根据所述实时模型地图和车辆的位置信息，确定车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中。作为本专利技术进一步的方案：所述实时获取车辆的周边图像信息的步骤，具体包括：获取多个图像，多个所述图像分别由车辆上的多个摄像头得到；根据多个所述图像生成关于车辆的周边合成影像。作为本专利技术再进一步的方案：所述分析所述周边图像信息，以确定车辆所处位置处的路况信息，结合车辆的位置信息，生成关于车辆的实时模型地图的步骤，具体包括：输入周边图像信息，并获取周边图像信息中的标注信息，所述标注信息至少包括道路特征信息和道路标志信息；将所述标记信息输入至预设的分类模型进行分类识别，输出得到关于所述标注信息的属性信息，所述属性信息用于表征标注信息的内容属性；将所述标注信息和属性信息标定在周边图像信息上，结合车辆的位置信息，生成具有标注信息和属性信息的实时模型地图。作为本专利技术再进一步的方案：所述将所述标注信息和属性信息标定在周边图像信息上，生成具有标注信息和属性信息的实时模型地图的步骤，具体包括：根据车辆行驶方向确定视角方位；根据所述视角方位在周边图像信息上进行标注信息和属性信息的标定；根据车辆的位置信息，生成具有标注信息和属性信息的实时模型地图。作为本专利技术再进一步的方案：所述根据所述实时模型地图和车辆的位置信息，确定车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中的步骤，具体包括：根据车辆的位置信息，确定当前车辆行驶路线上的标注信息和属性信息；分析所述属性信息，从决策库中获取对应所述属性信息的决策方案；根据与标注信息对应的决策方案，生成车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中，使所述车辆执行对应动作。作为本专利技术再进一步的方案：所述分析所述属性信息，从决策库中获取对应所述属性信息的决策方案的步骤，具体包括：分析所述属性信息，以确定所述属性信息的特征信息；将所述属性信息的特征信息输入至决策库中；输出对应所述属性信息的决策方案。本专利技术实施例的另一目的在于提供一种基于AI无人驾驶智能调度系统，包括：位置确定模块，用于实时获取车辆的位置信息；图像获取模块，用于实时获取车辆的周边图像信息；模型地图生成模块，用于分析所述周边图像信息，以确定车辆所处位置处的路况信息，生成关于车辆的实时模型地图；以及行驶状态确定模块，用于根据所述实时模型地图和车辆的位置信息，确定车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中。作为本专利技术进一步的方案：所述图像获取模块包括：摄像头，数量为多个，用于获取多个图像；以及图像合成单元，用于根据多个所述图像生成关于车辆的周边合成影像。作为本专利技术再进一步的方案：所述模型地图生成模块包括：标注信息生成单元，用于输入周边图像信息，并获取周边图像信息中的标注信息，所述标注信息至少包括道路特征信息和道路标志信息；分类识别单元，用于将所述标记信息输入至预设的分类模型进行分类识别，输出得到关于所述标注信息的属性信息，所述属性信息用于表征标注信息的内容属性；以及标定单元，用于将所述标注信息和属性信息标定在周边图像信息上，结合车辆的位置信息，生成具有标注信息和属性信息的实时模型地图。作为本专利技术再进一步的方案：所述行驶状态确定模块包括：信息确定单元，用于根据车辆的位置信息，确定当前车辆行驶路线上的标注信息和属性信息；决策生成单元，用于分析所述属性信息，从决策库中获取对应所述属性信息的决策方案；以及目标行驶状态确定单元，用于根据与标注信息对应的决策方案，生成车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中，使所述车辆执行对应动作。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：通过实时获取车辆的位置信息；实时获取车辆的周边图像信息；分析所述周边图像信息，以确定车辆所处位置处的路况信息，生成关于车辆的实时模型地图；根据所述实时模型地图和车辆的位置信息，确定车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中，在野外或者地图未及时更新的路段，根据现场的路况信息，仍然可以保证车辆的正常自动行驶，有效解决现有技术中，在野外或者地图未及时更新的路段，车辆无法根据实际情况自动调整行驶状态的问题。附图说明图1为一种基于AI自动驾驶方法的流程图。图2为实时获取车辆的周边图像信息的流程图。图3为生成关于车辆的实时模型地图的流程图。图4为生成具有标注信息和属性信息的实时模型地图的流程图。图5为确定车辆的目标行驶状态的流程图。图6为从决策库中获取对应所述属性信息的决策方案的流程图。图7为一种基于AI无人驾驶智能调度系统的结构示意图。图8为一种基于AI无人驾驶智能调度系统中图像获取模块的结构示意图。图9为一种基于AI无人驾驶智能调度系统中模型地图生成模块的结构示意图。图10为一种基于AI无人驾驶智能调度系统中行驶状态确定模块的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。以下结合具体实施例对本专利技术的具体实现进行详细描述。如图1所示，为本专利技术一个实施例提供的一种基于AI自动驾驶方法的流程图，包括以下步骤：S200，实时获取车辆的位置信息。本专利技术实施例中，获取车辆位置信息的目的在于后续以确定车辆的目标行驶状态。在实际应用时，获取车辆位置信息可以通过车辆本身自带的GPS等装置来实现，本实施例在此不进行具体的限定。S400，实时获取车辆的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于AI自动驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：/n实时获取车辆的位置信息；/n实时获取车辆的周边图像信息；/n分析所述周边图像信息，以确定车辆所处位置处的路况信息，生成关于车辆的实时模型地图；/n根据所述实时模型地图和车辆的位置信息，确定车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于AI自动驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：
实时获取车辆的位置信息；
实时获取车辆的周边图像信息；
分析所述周边图像信息，以确定车辆所处位置处的路况信息，生成关于车辆的实时模型地图；
根据所述实时模型地图和车辆的位置信息，确定车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中。


2.根据权利要求1所述的一种基于AI自动驾驶方法，其特征在于，所述实时获取车辆的周边图像信息的步骤，具体包括：
获取多个图像，多个所述图像分别由车辆上的多个摄像头得到；
根据多个所述图像生成关于车辆的周边合成影像。


3.根据权利要求1所述的一种基于AI自动驾驶方法，其特征在于，所述分析所述周边图像信息，以确定车辆所处位置处的路况信息，结合车辆的位置信息，生成关于车辆的实时模型地图的步骤，具体包括：
输入周边图像信息，并获取周边图像信息中的标注信息，所述标注信息至少包括道路特征信息和道路标志信息；
将所述标记信息输入至预设的分类模型进行分类识别，输出得到关于所述标注信息的属性信息，所述属性信息用于表征标注信息的内容属性；
将所述标注信息和属性信息标定在周边图像信息上，结合车辆的位置信息，生成具有标注信息和属性信息的实时模型地图。


4.根据权利要求3所述的一种基于AI自动驾驶方法，其特征在于，所述将所述标注信息和属性信息标定在周边图像信息上，生成具有标注信息和属性信息的实时模型地图的步骤，具体包括：
根据车辆行驶方向确定视角方位；
根据所述视角方位在周边图像信息上进行标注信息和属性信息的标定；
根据车辆的位置信息，生成具有标注信息和属性信息的实时模型地图。


5.根据权利要求1所述的一种基于AI自动驾驶方法，其特征在于，所述根据所述实时模型地图和车辆的位置信息，确定车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中的步骤，具体包括：
根据车辆的位置信息，确定当前车辆行驶路线上的标注信息和属性信息；
分析所述属性信息，从决策库中获取对应所述属性信息的决策方案；
根据与标注信息对应的决策方案，生成车辆的目标行驶状态，下发目标行驶状态至车辆中，使所述车辆...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦峰，
申请(专利权)人：安徽蓝鸟智能停车科技产业化有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34