本發(fā)明涉及輔助駕駛，具體為一種基于人工智能的車路協(xié)同輔助駕駛方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、車路協(xié)同是指車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施之間，通過無線通信技術(shù)進行實時的信息交互和協(xié)同工作，這種技術(shù)旨在提高道路的通行效率和安全性，實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和運營，包括，車輛對車輛、車輛對基礎(chǔ)設(shè)施、車輛對行人以及車輛對網(wǎng)絡(luò)等多種形式的交互和協(xié)同。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，一般通過“車輛感知+路側(cè)感知”結(jié)合的車路協(xié)同感知網(wǎng)絡(luò)方式實現(xiàn)交互和協(xié)同的功能，包括在交叉口、彎道的路側(cè)和車輛頭部安裝廣域雷達感知設(shè)備，全方位立體式采集區(qū)域道路內(nèi)人和車的實時信息，對行人和車輛的軌跡進行分析判斷，通過無線網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，實現(xiàn)視線盲區(qū)或相鄰車輛的避撞預(yù)警，使人、車、路有效協(xié)同；這種方式不僅需要在車輛上安裝多種傳感器，還需要廣泛的在道路上安裝能夠配套車輛傳感器交互協(xié)同的感知設(shè)備，一方面增加了基建的消耗，另一方面“車輛感知+路側(cè)感知”的場景化更復(fù)雜，不僅需要穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)資源支撐，還需要設(shè)計有效的交互方式，增加了交互和協(xié)同的難度，也不利于后期的設(shè)備維護。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于人工智能的車路協(xié)同輔助駕駛方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于人工智能的車路協(xié)同輔助駕駛系統(tǒng)，本系統(tǒng)包括依次順序連接的數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)云管理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和輔助駕駛反饋模塊；

4、所述數(shù)據(jù)采集模塊，通過雷達傳感器感應(yīng)車輛不同方位處的道路障礙物情況，當(dāng)感應(yīng)到道路障礙物時，采集雷達傳感器的感應(yīng)行為特征標(biāo)簽；

5、所述數(shù)據(jù)云管理模塊，用于構(gòu)建車路協(xié)同數(shù)據(jù)云，并對接收到的各雷達傳感器的感應(yīng)行為特征標(biāo)簽進行預(yù)處理，輸出感應(yīng)行為數(shù)據(jù)集和雷達感應(yīng)行為圖；

6、所述數(shù)據(jù)分析模塊，用于構(gòu)建車路協(xié)同分析中心，計算特征標(biāo)簽值，并基于雷達感應(yīng)行為圖，標(biāo)定出雷達觸發(fā)值，計算首位觸發(fā)對象間的誤差值；

7、所述輔助駕駛反饋模塊，用于判定雷達傳感器之間是否存在感應(yīng)協(xié)同關(guān)系，基于感應(yīng)協(xié)同關(guān)系，輸出輔助駕駛決策。

8、進一步的，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括傳感器單元和數(shù)據(jù)采集單元；

9、所述傳感器單元，用于連接安裝在車輛不同方位處的雷達傳感器，并調(diào)整雷達傳感器的工作頻率；

10、所述數(shù)據(jù)采集單元，用于采集雷達傳感器的工作頻率和雷達傳感器感應(yīng)到的道路障礙物的距離。

11、進一步的，所述數(shù)據(jù)云管理模塊包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計單元和數(shù)據(jù)圖刻畫單元；

12、所述數(shù)據(jù)統(tǒng)計單元，用于調(diào)取每一次產(chǎn)生感應(yīng)行為時，記錄的感應(yīng)行為特征標(biāo)簽，以生成感應(yīng)行為數(shù)據(jù)集；

13、所述數(shù)據(jù)圖刻畫單元，用于建立雷達感應(yīng)行為圖模型，以生成每一次產(chǎn)生感應(yīng)行為時的雷達感應(yīng)行為圖。

14、進一步的，所述數(shù)據(jù)分析模塊包括特征標(biāo)簽量化單元和協(xié)同誤差量化單元；

15、所述特征標(biāo)簽量化單元，基于感應(yīng)行為數(shù)據(jù)集，建立感應(yīng)反饋模型，計算特征標(biāo)簽值；

16、所述協(xié)同誤差量化單元，基于特征標(biāo)簽值，選取首位觸發(fā)對象，標(biāo)定出雷達觸發(fā)值，并計算首位觸發(fā)對象間的誤差值。

17、進一步的，所述輔助駕駛反饋模塊包括協(xié)同關(guān)系判定單元和決策反饋單元；

18、所述協(xié)同關(guān)系判定單元，基于誤差值，判定雷達傳感器之間是否存在感應(yīng)協(xié)同關(guān)系；

19、所述決策反饋單元，基于感應(yīng)協(xié)同關(guān)系，使存在協(xié)同關(guān)系的雷達傳感器之間保持工作頻率的同頻性。

20、一種基于人工智能的車路協(xié)同輔助駕駛方法，本方法包括以下步驟：

21、步驟s1：連接安裝在車輛不同方位處的雷達傳感器，調(diào)整雷達傳感器的工作頻率，使得各雷達傳感器的工作頻率具備協(xié)同性，所述雷達傳感器用于感知并反饋車輛不同方位處是否存在道路障礙物；

22、步驟s2：當(dāng)不同方位處安裝的雷達傳感器感應(yīng)到道路障礙物時，記錄各雷達傳感器的感應(yīng)行為特征標(biāo)簽，并上傳至車路協(xié)同數(shù)據(jù)云，所述感應(yīng)行為特征標(biāo)簽中記錄有雷達傳感器的工作頻率和雷達傳感器感應(yīng)到的道路障礙物的距離；

23、步驟s3：基于雷達傳感器的感應(yīng)行為，車路協(xié)同數(shù)據(jù)云對接收到的各雷達傳感器的感應(yīng)行為特征標(biāo)簽進行預(yù)處理，量化雷達傳感器的特征標(biāo)簽值，得到產(chǎn)生感應(yīng)行為時的雷達感應(yīng)行為圖；

24、步驟s4：基于雷達感應(yīng)行為圖，標(biāo)定出雷達觸發(fā)值；通過車路協(xié)同分析中心分析雷達傳感器之間的感應(yīng)協(xié)同關(guān)系，基于感應(yīng)協(xié)同關(guān)系，輸出輔助駕駛決策。

25、進一步的，所述感應(yīng)行為特征標(biāo)簽的產(chǎn)生方式包括：

26、對雷達傳感器進行統(tǒng)一編號，將第i個雷達傳感器記為，其中，一個方位處對應(yīng)安裝一個雷達傳感器；

27、當(dāng)產(chǎn)生感應(yīng)行為時，獲取雷達傳感器的工作頻率和雷達傳感器感應(yīng)到的道路障礙物的距離，并形成雷達傳感器的感應(yīng)行為特征標(biāo)簽，記為。

28、進一步的，所述車路協(xié)同數(shù)據(jù)云對接收到的各雷達傳感器的感應(yīng)行為特征標(biāo)簽進行預(yù)處理包括：

29、調(diào)取第x次產(chǎn)生感應(yīng)行為時，記錄的感應(yīng)行為特征標(biāo)簽，并生成感應(yīng)行為數(shù)據(jù)集，記為，其中，表示第i個雷達傳感器的工作頻率，表示第i個雷達傳感器感應(yīng)到的道路障礙物的距離，i表示雷達傳感器的總數(shù)量；

30、建立雷達感應(yīng)行為圖模型，所述雷達感應(yīng)行為圖模型為正多邊形圖，且正多邊形圖的邊的總數(shù)量等于雷達傳感器的總數(shù)量，其中，一個雷達傳感器對應(yīng)多邊形的一條邊；

31、標(biāo)定所述正多邊形圖的中心點，以中心點為頂點，向各邊引射線，射線的長度為量化的特征標(biāo)簽值；依次順序連接各射線的終點，圍成第x次產(chǎn)生感應(yīng)行為的雷達感應(yīng)行為圖，記為。

32、進一步的，所述特征標(biāo)簽值的量化方式包括：

33、調(diào)取感應(yīng)行為數(shù)據(jù)集，建立感應(yīng)反饋模型，計算所述特征標(biāo)簽值：

34、；

35、式中，表示雷達傳感器的特征標(biāo)簽值，表示第x次產(chǎn)生感應(yīng)行為時各雷達傳感器的均值，且，表示第x次產(chǎn)生感應(yīng)行為時各雷達傳感器感應(yīng)到的道路障礙物的距離的均值，且，表示工作頻率的標(biāo)準(zhǔn)差，且，表示距離的標(biāo)準(zhǔn)差，且；

36、根據(jù)上述方法，特征標(biāo)簽值是基于面積法來量化的，傳感器的工作頻率影響其感應(yīng)的有效范圍，不同的工作頻率觸發(fā)的感應(yīng)效果是不同的，面積值越大標(biāo)簽值越大，但并不是工作頻率越大越好，過大的工作頻率識別的距離更遠，進而觸發(fā)的無效感應(yīng)就越多，在傳感器協(xié)同感應(yīng)的過程中，本發(fā)明通過選取最小的特征標(biāo)簽值，研究并控制傳感器在適當(dāng)?shù)墓ぷ黝l率內(nèi)觸發(fā)，進而使不同雷達傳感器之間能夠保持工作頻率的同頻性。

37、進一步的，所述步驟s4的具體實施過程包括：

38、選取最小的特征標(biāo)簽值對應(yīng)的第i個雷達傳感器，作為第x次產(chǎn)生感應(yīng)行為的首位觸發(fā)對象；將識別到的第x次產(chǎn)生感應(yīng)行為的雷達感應(yīng)行為圖的面積值，作為所述首位觸發(fā)對象的雷達觸發(fā)值，記為；

39、在全部感應(yīng)行為中，分別獲取雷達傳感器和雷達傳感器作為首位觸發(fā)對象時的雷達觸發(fā)值的均值，計算兩個均值之間的誤差值，式中，表示第x次產(chǎn)生感應(yīng)行為時雷達傳感器作為首位觸發(fā)對象時的雷達觸發(fā)值；

40、若誤差值小于等于誤差閾值，則雷達傳感器和雷達傳感器之間產(chǎn)生輔助駕駛協(xié)同，否則不產(chǎn)生輔助駕駛協(xié)同；

41、對于產(chǎn)生輔助駕駛協(xié)同的雷達傳感器和雷達傳感器，若雷達傳感器感應(yīng)到道路障礙物時，使雷達傳感器與雷達傳感器保持工作頻率的同頻性。

42、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達到的有益效果是：本發(fā)明提供的一種基于人工智能的車路協(xié)同輔助駕駛方法及系統(tǒng)中，包括，數(shù)據(jù)采集模塊通過雷達傳感器感應(yīng)車輛不同方位處的道路障礙物情況，生成感應(yīng)行為特征標(biāo)簽；數(shù)據(jù)云管理模塊用于對接收到的感應(yīng)行為特征標(biāo)簽進行預(yù)處理，輸出感應(yīng)行為數(shù)據(jù)集和雷達感應(yīng)行為圖；數(shù)據(jù)分析模塊用于計算特征標(biāo)簽值，基于雷達感應(yīng)行為圖，標(biāo)定出雷達觸發(fā)值，計算首位觸發(fā)對象間的誤差值；輔助駕駛反饋模塊用于判定雷達傳感器之間是否存在感應(yīng)協(xié)同關(guān)系，輸出輔助駕駛決策；本發(fā)明能夠利用車輛自身安裝的傳感器資源，實現(xiàn)車輛傳感器的交互和協(xié)同，能夠自適應(yīng)調(diào)整傳感器的工作頻率，以改變傳感器的監(jiān)測距離，進而提高道路的通行效率和安全性。