一种汽车智能限速器制造技术

本发明专利技术涉及车辆控制技术领域，公开了一种汽车智能限速器，包括：路径信息采集模块，其用于以第一车辆在

【技术实现步骤摘要】
一种汽车智能限速器


[0001]本专利技术涉及车辆控制
，更具体地说，它涉及一种汽车智能限速器
。

技术介绍

[0002]一般的限速是根据前车速度和所要保持的安全距离来进行限制，但是其他车辆在对当前车辆进行超车时，超车的车辆将会作为当前车辆的新的前车，按照当前速度继续行驶可能无法在超车的车辆超车时与其保持安全距离，根据前车速度和所要保持的安全距离来进行限速的方法不再适用
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种汽车智能限速器，解决相关技术中不能够适应超车情况提供限速的技术问题
。
[0004]本专利技术提供了一种汽车智能限速器，包括：
[0005]路径信息采集模块，其用于以第一车辆在
t
时间点的位置划定半径为第一半径的生成区域，定义
t
时间点位于生成区域内的除第一车辆之外的车辆为第二车辆；
[0006]采集生成区域内的车辆的位置信息和过去的一个长度为
C
的时间段的路径信息；
[0007]图结构生成模块，基于采集的信息构建图结构数据，图结构数据包括节点以及节点的初始向量；
[0008]图结构数据的节点与生成区域内的车辆一一对应；
[0009]图结构数据的第
i
个节点的邻域节点集合为
N
i
，
M≥i≥1
，
M
为节点的总数，
N
i
中的节点均与第
i/>个节点存在边，
N
i
中的节点对应的车辆在
t
时间点位于第
i
个节点为中心的第一区域内，第一区域的半径为第二半径；
[0010]图像采集模块，采集
t
时间点的第一车辆的正前方的图像作为第一图像；
[0011]限速值生成模块，将图结构数据和第一图像输入第一模型，第一模型包括
GNN
层
、
卷积层
、
拼接层和全连接层，其中
GNN
层输入图结构数据，输出节点的嵌入向量，卷积层输入第一图像，输出第一图像特征，拼接层将对应于第一车辆的节点的嵌入向量与第一图像特征拼接后输入全连接层，全连接层输出第一车辆的在
t
时间点之后的长度为
D
的时间段内的限速值；
[0012]限速控制模块，检测第一车辆的速度是否超过限速值，如果超过限速值则对第一车辆进行减速，并限制其速度超过限速值
。
[0013]进一步地，卷积层单独的连接输出能见度值的全连接层进行预训练
。
[0014]进一步地，限速控制模块连接第一车辆的动力源的控制器，向其发送限速信号
。
[0015]进一步地，通过车载传感器采集生成区域内的车辆的过去的一个长度为
C
的时间段的路径信息，路径信息表示为：其中分别表示第
i
个车辆的第
t
‑
C
个时间点到第
t
个时间点的特征向量，个时间点的特征向量，其中和分别表示
第
i
个车辆的第
t
个时间点的经度
、
纬度
。
[0016]进一步地，图结构数据的节点的初始向量通过将车辆的过去的一个长度为
C
的时间段的路径信息向量化表示
。
[0017]进一步地，
GNN
层的计算公式如下：
[0018][0019]其中，
O
i
表示第
i
个节点的节点更新矢量，
θ
i
表示第
i
个节点的聚合指数，
N
i
表示与第
i
个节点存在边的节点的集合，
σ
表示非线性激活函数，
W2表示第二权重，
E
j
分别表示第
j
个节点的节点矢量；
[0020]第
i
个节点的聚合指数的计算公式如下：
[0021][0022]其中，
Z
i
＝
W1E
i
，
Z
j
＝
W1E
j
，
E
i
和
E
j
分别表示第
i
个和
j
个节点的节点矢量，
W1表示第一权重，表示第三权重，
T
表示转置操作，
exp
表示自然指数函数，
LeakyReLU
表示
LeakyRelu
激活函数，
N
i
表示与第
i
个节点存在边的节点的集合
。
[0023]进一步地，对第一模型的
GNN
层
、
卷积层
、
拼接层进行独立的训练，拼接层之后连接第二拼接层，第二拼接层的输入还连接起始特征生成器，第二拼接层连接生成器，生成器连接判别器，判别器的输入还连接终止特征生成器；
[0024]t
时间点之后的长度为
D
的时间段内对第一车辆进行超车的第二车辆标记为超车车辆；
[0025]起始特征生成器根据超车车辆在
t
时间点过去的一个长度为
C
的时间段内的路径信息生成起始特征；
[0026]终止特征生成器根据超车车辆在
t
时间点之后的长度为
D
的时间段内超车到第一车辆同一车道时的位置信息生成终止特征；
[0027]第二拼接层用于将拼接层输出的拼接特征与起始特征拼接构成组合向量输入到生成器，生成器输出生成向量，生成向量的维数与终止特征的维数一致
。
[0028]进一步地，生成器训练的损失函数为：
[0029]L
＝
1*logD(x1)+0*logD(x0)+1*logD(G(z1))+0*logD(G(z0))
[0030]其中
L
表示损失值，
D(x0)、(x1)
分别是判别器判断输入判别器的特征是生成终止特征还是生成向量的概率；其中
D(G(z1))、D(G(z0))
分别是判断器判断输入判别器的样本是生成终止特征还是生成向量的概率
。
[0031]本专利技术提供了一种汽车智能限速方法，包括以下步骤：
[0032]S201
，以第一车辆在
t
时间点的位置划定半径为第一半径的生成区域，定义
t
时间点位于生成区域内的除第一车辆之外的车辆为第二车辆；
[0033]S202
，采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种汽车智能限速器，其特征在于，包括：路径信息采集模块，其用于以第一车辆在
t
时间点的位置划定半径为第一半径的生成区域，定义
t
时间点位于生成区域内的除第一车辆之外的车辆为第二车辆；采集生成区域内的车辆的位置信息和过去的一个长度为
C
的时间段的路径信息；图结构生成模块，基于采集的信息构建图结构数据，图结构数据包括节点以及节点的初始向量；图结构数据的节点与生成区域内的车辆一一对应；图结构数据的第
i
个节点的邻域节点集合为
N
i
，
M≥i≥1
，
M
为节点的总数，
N
i
中的节点均与第
i
个节点存在边，
N
i
中的节点对应的车辆在
t
时间点位于第
i
个节点为中心的第一区域内，第一区域的半径为第二半径；图像采集模块，采集
t
时间点的第一车辆的正前方的图像作为第一图像；限速值生成模块，将图结构数据和第一图像输入第一模型，第一模型包括
GNN
层
、
卷积层
、
拼接层和全连接层，其中
GNN
层输入图结构数据，输出节点的嵌入向量，卷积层输入第一图像，输出第一图像特征，拼接层将对应于第一车辆的节点的嵌入向量与第一图像特征拼接后输入全连接层，全连接层输出第一车辆的在
t
时间点之后的长度为
D
的时间段内的限速值；限速控制模块，检测第一车辆的速度是否超过限速值，如果超过限速值则对第一车辆进行减速，并限制其速度超过限速值
。2.
根据权利要求1所述的一种汽车智能限速器，其特征在于，卷积层单独的连接输出能见度值的全连接层进行预训练
。3.
根据权利要求1所述的一种汽车智能限速器，其特征在于，限速控制模块连接第一车辆的动力源的控制器，向其发送限速信号
。4.
根据权利要求1所述的一种汽车智能限速器，其特征在于，通过车载传感器采集生成区域内的车辆的过去的一个长度为
C
的时间段的路径信息，路径信息表示为：其中分别表示第
i
个车辆的第
t
‑
C
个时间点到第
t
个时间点的特征向量，其中和分别表示第
i
个车辆的第
t
个时间点的经度
、
纬度
。5.
根据权利要求1所述的一种汽车智能限速器，其特征在于，图结构数据的节点的初始向量通过将车辆的过去的一个长度为
C
的时间段的路径信息向量化表示
。6.
根据权利要求1所述的一种汽车智能限速器，其特征在于，
GNN
层的计算公式如下：其中，
O
i
表示第
i
个节点的节点更新矢量，
θ
i
表示第
i
个节点的聚合指数，
N
i
表示与第
i
个节点存在边的节点的集合，
σ
表示非线性激活函数，
W2表示第二权重，
E
j
分别表示第
j
个节点的节点矢量；第
i
个节点的聚合指数的计算公式如下：
其中，
Z
i
＝
W1E
i
，
Z
j
＝
W1E
j
，
E
i
和
E
j
分别表示第
i
个和
j
个节点的节点矢量，
W1表示第一权重，表示第三权重，
T
表示转置操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢宝建，
申请(专利权)人：广州市双宝电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：