【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人驾驶车辆控制领域，尤其涉及一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的发展，无人驾驶技术逐渐成为研究的热点。其中，无人驾驶车辆的驾驶路线决策是其核心技术之一，直接关系到车辆行驶的安全性和效率。传统的驾驶路线决策方法主要依赖于预先设定的规则和算法，无法根据实时变化的路况做出适应性调整。此外，对于复杂的道路和环境，这些方法往往难以做出准确的判断和决策，导致行驶路径不准确或不合理；因此现有无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法在实时性、路况识别精度、智能化程度、数据安全与隐私保护以及环境适应性等方面存在显著不足，亟待改进。
2、如授权公告号为cn108973990b的中国专利公开了一种用于为车辆提供自动驾驶控制的计算机实施的方法、非暂时性机器可读介质以及数据处理系统。系统包括用于提供决策过程的框架，其中，所述决策过程可以从周围车辆和交通流学习以确定适合的响应动作。系统可观察其它车辆以及确定供车辆遵循的轨迹。系统可依赖于专门的拥堵探测和决策部件，其中，所述拥堵探测和决策部件可提供用于闪避绕过阻障的一...
【技术保护点】
1.一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法，其特征在于，所述S1中的实时感知数据包括车辆运行时不同时间点的位置数据，运行环境实时分类检测数据和移动障碍轨迹预测数据；所述路况实时信息数据包括但不限于实时交通流量数据、道路状况数据和运行位置气象数据；所述运行环境实时检测数据，采用了一种多目标跟踪检测的策略进行获取，其中，多目标跟踪检测的策略具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法，其特征在于，所述S201中的多目标跟踪检测分类模型，...
【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法，其特征在于，所述s1中的实时感知数据包括车辆运行时不同时间点的位置数据，运行环境实时分类检测数据和移动障碍轨迹预测数据；所述路况实时信息数据包括但不限于实时交通流量数据、道路状况数据和运行位置气象数据；所述运行环境实时检测数据，采用了一种多目标跟踪检测的策略进行获取，其中，多目标跟踪检测的策略具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法，其特征在于，所述s201中的多目标跟踪检测分类模型，采用了一种目标匹配机制，用于对运动状态和距离相近的移动障碍进行区别检测，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法，其特征在于，所述s2中虚拟环境构建的行为决策模型，采用了一种强化学习策略，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法，其特征在于，所述s2中虚拟环境构建的局部决策模型，采用了融合bezier曲线的局部路径规划策略，具体包括：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤敬华，孙琪，郑波，
申请(专利权)人：上海声通信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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