一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法技术

本发明专利技术提供了一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，包括以下步骤：S1、利用传感器收集周边环境数据；S2、对收集到的原始数据进行滤波、去噪音和数据融合处理，形成处理后的环境数据；S3、分析处理后的环境数据，提取所需的关键特征；S4、针对提取到的关键特征，预测其他车辆和行人的潜在行为；S5、以预测到的潜在行为为依据，对车辆发送控制信号；S6、将上述涉及的组件集成到辅助驾驶系统中，并在模拟环境和实车中进行测试，完成可靠性测试。本发明专利技术有益效果：通过集成先进的深度学习和机器学习技术，显著提高了数据处理的效率和准确性，同时提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性，从而为驾驶者和行人带来更高的安全保障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于辅助驾驶领域，尤其是涉及一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法。

技术介绍

1、在自动驾驶技术的快速发展中，环境感知是实现高级辅助驾驶系统(adas)和自动驾驶系统(ads)关键的技术之一。

2、传统的环境感知技术依赖于各类传感器如摄像头、雷达和激光扫描器等来收集环境数据，虽然这些技术在一定程度上提升了驾驶安全性和舒适性，但仍存在一些显著的局限性。

3、首先，现有的环境感知系统在数据处理效率和准确性方面常常不足，特别是在极端天气条件下或在复杂的交通环境中。数据的滤波、去噪音和融合处理往往不能达到实时和高效的标准，影响了系统的整体响应速度和决策准确性。其次，现有系统在特征提取和行为预测方面也显示出局限性。虽然能够识别一些基本的道路元素，但在复杂场景下，如动态障碍物识别和行为预测，仍然挑战重重。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术旨在提出一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，以至少解决
技术介绍
中的至少一个问题。

2、为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，在步骤S3中，通过深度学习或机器学习模型分析环境数据，提取所需的关键特征。

3.根据权利要求2所述的一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，在步骤S3中，所需的关键特征包括道路、障碍物、行人关键特征。

4.根据权利要求2所述的一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，在步骤S3中，实时更新环境模型，以适应动态变化的驾驶条件。

5.根据权利要求1所述的一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，在步骤s3中，通过深度学习或机器学习模型分析环境数据，提取所需的关键特征。

3.根据权利要求2所述的一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，在步骤s3中，所需的关键特征包括道路、障碍物、行人关键特征。

4.根据权利要求2所述的一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，在步骤s3中，实时更新环境模型，以适应动态变化的驾驶条件。

5.根据权利要求1所述的一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，预先结合当前的交通法规和驾驶策略制定预设的驾驶决策，在步骤s4中，当预测到潜在行为后，执行预设的驾驶决策。

6.根据权利要求5所述的一种用于辅助驾驶的环境感知增强方法，其特征在于，在步骤s5中，将步骤s4中预设的驾驶决策输出的决...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭永胜，杜垚琼，湛国轩，
申请(专利权)人：奥特贝睿天津科技有限公司，
类型：发明
国别省市：