【技术实现步骤摘要】
本专利技术仿真预测领域，尤其涉及一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法。
技术介绍
1、随着自动驾驶汽车的推广和自动驾驶汽车采集技术的发展，自动驾驶感知模块采集信息冗余的问题愈发严重。由于自动驾驶车辆各采集装置的采集能力、采集速度以及采集条件等存在差异，因此针对通过计算机仿真在不同交通场景采用不同采集装置能有效解决采集信息冗余问题和减少信息等待处理的时间，在此过程中需要先预测感知模块的使用情况才能进行控制。综上，目前亟需一种方法能够针对不同的环境条件下进行感知模块的使用预测，减少采集信息的冗余。
技术实现思路
1、有鉴于此，为了解决现有自动驾驶中采集信息冗余的问题，本专利技术提出了一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法，所述方法包括以下步骤：
2、根据实际交通场景搭建车载感知信息流程；
3、基于车载感知信息流程，进行仿真模拟并统计感知模块的使用情况，得到统计数据；
4、根据统计数据确定arima模型参数，得到最终模型；
...【技术保护点】
1.一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法，其特征在于，所述车载感知信息流程包括启动感知、采集设备判别、设备选择、信息处理和信息存储的过程，所述感知模块包括车载摄像头、激光雷达、超声波雷达和红外探测器。
3.根据权利要求1所述一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法，其特征在于，所述基于车载感知信息流程，进行仿真模拟并统计感知模块的使用情况，得到统计数据这一步骤，其具体包括：
4.根据权利要求3所述一种基...
【技术特征摘要】
1.一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法，其特征在于，所述车载感知信息流程包括启动感知、采集设备判别、设备选择、信息处理和信息存储的过程，所述感知模块包括车载摄像头、激光雷达、超声波雷达和红外探测器。
3.根据权利要求1所述一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法，其特征在于，所述基于车载感知信息流程，进行仿真模拟并统计感知模块的使用情况...
【专利技术属性】
技术研发人员：王萍，韩瑜，钱军，刘万泉，胡天江，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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