基于人工智能的无人平台路径规划算法制造技术

本发明专利技术公开了基于人工智能的无人平台路径规划算法，包括S1.获取起点和终点位置，每个座位底下装有压力传感器；S2.选择其中一条路径，利用贪心算法算出局部最优路线；S3.无人车上在行驶过程中，通过360°全景热感摄像头分辨无人车四周的活体障碍物(人员和动物)和路障；S4.根据360°热感摄像反馈的信息，筛选出小孩和动物的图像，并模拟出他们的运动轨迹，提前鸣笛预警并绕开保证安全距离；S5.判断人员的肢体动作是否属于拦车，有空闲压力传感器时停车载人，重新启动运行S2，此基于人工智能的无人平台路径规划算法大大减小了无人车在内部的避障难度，且对人员的肢体动作进行判断，做到招手即停，给人员提供便利。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的无人平台路径规划算法
本专利技术涉及人工智能路径规划
，具体为基于人工智能的无人平台路径规划算法。
技术介绍
无人平台路径规划就是指在综合考虑运行时间、机动性能、环境条件等约束因素下,寻找一条可以使无人平台从起点到达目标点的可行或者最优的轨迹。对于无人驾驶的无人车，路径规划和避障是其关键组成部分，在环境中由于道路环境曲折，人员较多，对小孩的运动轨迹的不确定性，大大增加了无人驾驶车辆避障的风险，且在无人驾使的无人车，还需要做到招手即停。为此，我们提出基于人工智能的无人平台路径规划算法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供基于人工智能的无人平台路径规划算法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于人工智能的无人平台路径规划算法，包括以下步骤；S1.获取起点和终点位置，无人车上装有GPS系统、360°全景热感摄像头和全方位雷达，对车辆进行定位和环境信息模拟，且还装有空气湿度传感器，来控制全方位雷达工作；每个座位底下装有压力传感器；S2.选择其中一条路径，利用贪心算法算出局部最优路线；S3.无人车上在行驶过程中，通过360°全景热感摄像头分辨无人车四周的活体障碍物(人员和动物)和路障；S4.根据360°热感摄像反馈的信息，筛选出小孩和动物的，并模拟出他们的运动轨迹，提前鸣笛预警并绕开保证安全距离；S5.判断人员的肢体动作是否属于拦车，有空闲压力传感器时停车载人，重新启动运行S2。优选的，所述贪心算法为是做出当前环境最好的选择；A)建立数学模型来描述问题，建立X轴和Y轴坐标系，每个活体路障和路障都会在坐标系中代表一个点；B)把求解的问题分成若干个子问题，避障和停车载人；C)避障：将活体路障和运行轨迹在坐标系中画出，且画出活体路障的可能会发生的运行轨迹；f(c)≠f(n)，其中f(c)为无人车的运行轨迹；D)载人：f(c)＝f(n)，其中f(c)为无人车禁止状态；E)构造路径，通过贪心算法，得到局部路径的最优路径，进入S2。优选的，所述载人阶段无人车停下，在再次启动时，当压力传感器的重量一端时间没有变化时，对无人车进行延时启动；优选的，所述S5中判断活体路障的手势，需要对控制电脑进行大量的照片和视屏模拟训练，以此来减小手势的判断错误率。优选的，所述S2中的最优路径规划，经过贪心算法模拟出多个活体障碍的运动轨迹，同时也标记路障的位置，在路径规划时，绕开路障，且远离活体障碍的运动轨迹，选择一条当下最优的路径，同时在判断手势拦车后，在做出停车决定时，路径规划以方便人员上车为最优路线，无人车会停靠在乘车旅客附近，方便乘客乘坐，在旅客上车后，继续根据贪心算法算出的最优路径行走。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提出一种基于人工智能的无人平台路径规划算法，其中贪心算法对做出当前环境中最好的选择，模拟人工驾驶，在复杂的内部驾驶，对内部小孩的运动轨迹进行模拟，大大减小了无人车在内部的避障难度，且对人员的肢体动作进行判断，做到招手即停，给人员提供便利。附图说明图1为本算法整体框架示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术提供一种技术方案：基于人工智能的无人平台路径规划算法，包括以下步骤；S1.获取起点和终点位置，无人车上装有GPS系统、360°全景热感摄像头和全方位雷达，对车辆进行定位和环境信息模拟，且还装有空气湿度传感器，来控制全方位雷达工作；每个座位底下装有压力传感器，来判断无人车有没有满载，通过湿度传感器在雨天摄像不清楚时，可以打开雷达辅助；S2.选择其中一条路径，利用贪心算法算出局部最优路线；S3.无人车上在行驶过程中，通过360°全景热感摄像头分辨无人车四周的活体障碍物(人员和动物)和路障；S4.根据360°热感摄像反馈的信息，筛选出小孩和动物的，并模拟出他们的运动轨迹，提前鸣笛预警并绕开保证安全距离；S5.判断人员的肢体动作是否属于拦车，有空闲压力传感器时停车载人，重新启动运行S2。所述贪心算法为是做出当前环境最好的选择；A)建立数学模型来描述问题，建立X轴和Y轴坐标系，每个活体路障和路障都会在坐标系中代表一个点；B)把求解的问题分成若干个子问题，避障和停车载人；C)避障：将活体路障和运行轨迹在坐标系中画出，且画出活体路障的可能会发生的运行轨迹；f(c)≠f(n)，其中f(c)为无人车的运行轨迹；D)载人：f(c)＝f(n)，其中f(c)为无人车禁止状态；E)构造路径，通过贪心算法，得到局部路径的最优路径，进入S2。载人阶段无人车停下，在再次启动时，当压力传感器的重量一端时间没有变化时，对无人车进行延时启动；S5中判断活体路障的手势，需要对控制电脑进行大量的照片和视屏模拟训练，以此来减小手势的判断错误率。所述S2中的最优路径规划，经过贪心算法模拟出多个活体障碍的运动轨迹，同时也标记路障的位置，在路径规划时，绕开路障，且远离活体障碍的运动轨迹，选择一条当下最优的路径，同时在判断手势拦车后，在做出停车决定时，路径规划以方便人员上车为最优路线，无人车会停靠在乘车旅客附近，方便乘客乘坐，在旅客上车后，继续根据贪心算法算出的最优路径行走。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。尽管已经示出和描述了本专利技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本专利技术的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本专利技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于人工智能的无人平台路径规划算法，其特征在于，包括以下步骤；/nS1.获取起点和终点位置，无人车上装有GPS系统、360°全景热感摄像头和全方位雷达，对车辆进行定位和环境信息模拟，且还装有空气湿度传感器，来控制全方位雷达工作；每个座位底下装有压力传感器；/nS2.选择其中一条路径，利用贪心算法算出局部最优路线；/nS3.无人车上在行驶过程中，通过360°全景热感摄像头分辨无人车四周的活体障碍物(人员和动物)和路障；/nS4.根据360°热感摄像反馈的信息，筛选出小孩和动物的，并模拟出他们的运动轨迹，提前鸣笛预警并绕开保证安全距离；/nS5.判断人员的肢体动作是否属于拦车，有空闲压力传感器时停车载人，重新启动运行S2。/n

【技术特征摘要】
1.基于人工智能的无人平台路径规划算法，其特征在于，包括以下步骤；
S1.获取起点和终点位置，无人车上装有GPS系统、360°全景热感摄像头和全方位雷达，对车辆进行定位和环境信息模拟，且还装有空气湿度传感器，来控制全方位雷达工作；每个座位底下装有压力传感器；
S2.选择其中一条路径，利用贪心算法算出局部最优路线；
S3.无人车上在行驶过程中，通过360°全景热感摄像头分辨无人车四周的活体障碍物(人员和动物)和路障；
S4.根据360°热感摄像反馈的信息，筛选出小孩和动物的，并模拟出他们的运动轨迹，提前鸣笛预警并绕开保证安全距离；
S5.判断人员的肢体动作是否属于拦车，有空闲压力传感器时停车载人，重新启动运行S2。


2.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人平台路径规划算法，其特征在于：所述贪心算法为是做出当前环境最好的选择；
A)建立数学模型来描述问题，建立X轴和Y轴坐标系，每个活体路障和路障都会在坐标系中代表一个点；
B)把求解的问题分成若干个子问题，避障和停车载人；
C)避障：将活体路障和运行轨迹在坐标系中画出，且画出活体路障的可能会发生的运行轨迹；

构造路径；
f(c)...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玺栋，
申请(专利权)人：张玺栋，
类型：发明
国别省市：北京;11