【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的自动驾驶车辆控制决策确定方法
[0001]本专利技术属于涉及车辆自动控制决策技术，具体是一种基于人工智能的自动驾驶车辆控制决策确定方法。
技术介绍
[0002]隧道内行车相比于其他道路环境，具有更高的危险性。这是因为隧道内的视野受限，气流较为复杂，车辆的速度和密度较高等因素的综合作用。因此，在隧道内行车时需要特别注意车速、距离和前后车辆的变化等因素。
[0003]隧道内行车的安全问题一直是人们关注的焦点。近年来，自动驾驶技术得到了广泛的应用和发展，为隧道内行车安全带来了新的解决方案。自动驾驶技术通过传感器、摄像头等设备采集隧道内的环境信息，以及车辆的状态信息，然后通过深度学习、强化学习等算法进行数据分析和处理，实现车辆的自主驾驶。
[0004]但是司机是具有主观意识的，在隧道中往往也需要进行手动操作，而因为隧道内环境复杂或司机疲劳驾驶，甚至带有情绪时，手动操作可能会产生一定的危险，因此需要一种决策是否遵循司机的行车操作的辅助自动驾驶的方法；为此，本专利技术提出一种基于人工智能的自动驾驶车辆控
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的自动驾驶车辆控制决策确定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：收集车辆在从隧道外行驶至隧道内的若干组历史行驶数据；步骤二：对于每组历史行驶数据中，司机每次进行行车操作时，对车辆在隧道中的实时环境数据进行环境安全系数的评估；步骤三：基于每组历史行驶数据，生成深度强化学习模型训练所需的每个时间步的数据样本；步骤四：将所有时间步的数据样本作为深度强化学习模型的输入，并对深度强化学习模型进行训练，获得在隧道中实时决策是否遵循司机对车辆的行车操作的深度强化学习模型；步骤五：将训练完成的深度强化学习模型载入车辆的智能控制系统中，并在车辆行驶过程中，实时判断车辆是否是在隧道外并向隧道内行驶，若是在隧道外并向隧道内行驶，转至步骤六；步骤六：在进入隧道前，车辆的图像捕获设备捕获隧道前的指引标志；并将指引标志发送图像发送至智能控制系统，由智能控制系统读取指引标志信息；智能控制系统根据指引标志信息控制车辆车速，并在隧道内通过智能控制系统对车辆进行自动驾驶；步骤七：车辆进入隧道后，智能控制系统实时获取隧道内的隧道环境，并对隧道环境进行环境安全系数进行评估；步骤八：智能控制系统根据环境安全系数、与隧道出口的距离以及司机进行的行车操作，实时决策是否遵循司机对车辆的行车操作。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的自动驾驶车辆控制决策确定方法，其特征在于，所述历史行驶数据包括车辆从隧道外行驶入隧道内的行程曲线以及实时环境数据。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的自动驾驶车辆控制决策确定方法，其特征在于，所述行程曲线包括车速曲线、车道曲线以及司机操作曲线；所述车速曲线为车辆在进入隧道时的车速随时间变化的曲线；所述车道曲线为车辆所在车道随时间变化的曲线；所述司机操作曲线为司机在各个时间节点所实施的行车操作。4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的自动驾驶车辆控制决策确定方法，其特征在于，所述实时环境数据包括隧道内的最高限速、实时可见距离、剩余弯道距离、车辆实时颠簸程度、周围车辆的实时距离以及周围车辆的实时车速；其中，所述周围车辆包括前方最近车辆、后方最近车辆以及相邻车道的最近车辆；实时可见距离可通过能见度仪获得；剩余弯道距离为根据车辆GPS定位的位置与卫星电子地图上弯道结束位置的距离；车辆实时颠簸程度可以通过震动传感器获得；周围车辆的实时距离以及周围车辆的实时车速可以分别通过距离传感器和速度传感器获得。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的自动驾驶车辆控制决策确定方法，其特征在于，对车辆所处隧道环境的环境安全系数进行评估的方式为：将每个时刻标记为t；将实时可见距离标记为kt；将隧道内的最高限速标记为x；将剩余弯道距离标记为wt；将车辆实时颠簸程度标记为dt；将周围车辆的编号标记为i，其中，将车
辆与第i辆周围车辆的距离标记为sit；将车辆的速度标记为vt；计算时刻t的环境安...
【专利技术属性】
技术研发人员：倪凯，于洪波，
申请(专利权)人：禾多科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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