基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法及系统，首先基于时空动态图模型TSDG进行分时路径规划并获得分时路径规划数据，接着利用图神经网络GNN根据实时交通状况变化动态调整分时路径规划数据并获得调整后分时路径规划数据；本发明专利技术实现了具有分时路径优化选择的功能，还具有对视觉数据与激光雷达数据进行融合处理的功能，也具有从执行路径优化和执行轨迹优化中进行快速精准选择并执行的功能，也还具有对优化结果进行实时监控调整的功能，不仅能适应不同的应用场景需求，且利用路径优化和轨迹优化的优势还能提高路径规划的效率与安全性，适合被广泛推广和使用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人驾驶路径优化选择，具体涉及基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法及系统。

技术介绍

1、无人驾驶技术是一种通过多种先进技术集成实现的汽车自主行驶技术；无人驾驶技术作为未来交通的一部分，其背后集成了先进的人工智能、感知计算和数据通信技术，这些技术共同为无人驾驶汽车提供了感知环境、做出决策和执行操作的能力。

2、目前，车辆无人驾驶模组在不确定的环境中难以进行快速的路径优化选择，导致车辆无人驾驶模组在使用过程中存在路径规划效率较差的情况，且不能适应不同应用场景的需求，如检测到动态障碍物时无法生成满足车辆动力学约束的精度轨迹，这就使得路径规划的效率及安全性偏低；因此，需要设计基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法及系统。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是克服现有技术的不足，为更好的有效解决目前车辆无人驾驶模组由于在不确定的环境中难以进行快速的路径优化选择，从而导致车辆无人驾驶模组在使用过程中存在路径规划效率较差的情况，且不能适应不同应用场景的需求，如检测到动态障碍物时无法生成满足本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法，其特征在于：步骤A，基于时空动态图模型TSDG进行分时路径规划，获得分时路径规划数据，具体步骤如下，

3.根据权利要求2所述的基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法，其特征在于：步骤B，利用图神经网络GNN根据实时交通状况变化动态调整分时路径规划数据，获得调整后分时路径规划数据，具体步骤如下，

4.根据权利要求3所述的基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法，其特征在于：步骤C，利用多感官融合学习框架MGLF对视...

【技术特征摘要】

1.基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法，其特征在于：步骤a，基于时空动态图模型tsdg进行分时路径规划，获得分时路径规划数据，具体步骤如下，

3.根据权利要求2所述的基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法，其特征在于：步骤b，利用图神经网络gnn根据实时交通状况变化动态调整分时路径规划数据，获得调整后分时路径规划数据，具体步骤如下，

4.根据权利要求3所述的基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法，其特征在于：步骤c，利用多感官融合学习框架mglf对视觉数据与激光雷达数据进行融合处理，获得处理后视觉与激光雷达融合数据，具体步骤如下，

5.根据权利要求4所述的基于分时规划与雷视融合的路径优化选择方法，其特征在于：步骤d，根据调整后分时路径规划数据和处理后视觉与激光雷达融合数据从执行路径优化和执行轨迹优化中进行选择，获得优化结果，具体步骤如下，

6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，任飞，陈鹏宇，
申请(专利权)人：南京智慧交通信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：