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原文传递一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统

专利名称：	一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统
摘要：	本发明公开了一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统，包括：驾驶场景与车速信息采集与控制单元，用于车载服务器分析驾驶场景与车速需求信息和操作指令驾驶场景与车速控制端信息；自动驾驶系统控制单元，用于通过分析与交互实时获取操作指令数据，将数据转发到车况信息评估单元；车况信息评估单元，用于车载服务器进行时序神经网络算法实时车况评估与指令定时修正；操控指令产生与控制单元，用于接收操作指令信号并按操控指令进行时序神经网络操控指令产生与更新。本发明使用时序神经网络算法对车辆参数进行学习与控制，利用人工智能的方式对各种数据进行逻辑处理，具有良好的通用性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	格陆博科技有限公司
发明人：	刘兆勇;顾勤冬;李勋;余子祥;陆琦
专利状态：	有效
申请日期：	2023-10-07T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-07T00:00:00+0800
申请号：	CN202311276928.8
公开号：	CN117002538A
代理机构：	南通云创慧泉专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	王丹东
分类号：	B60W60/00;G06N3/049;G06N3/08;B60W50/00;B60W50/08;B;G;B60;G06;B60W;G06N;B60W60;G06N3;B60W50;B60W60/00;G06N3/049;G06N3/08;B60W50/00;B60W50/08
申请人地址：	226000 江苏省南通市崇川区新安路33号
主权项：	1.一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统，其特征在于，包括驾驶场景与车速信息采集与控制单元、自动驾驶系统控制单元、车况信息评估单元、驾驶模式切换与调整单元、操控指令产生与控制单元、时序神经网络学习与优化单元；所述驾驶场景与车速信息采集与控制单元，用于车载服务器分析驾驶场景与车速需求信息和操作指令驾驶场景与车速控制端信息；所述自动驾驶系统控制单元，用于通过分析与交互实时获取操作指令数据，将数据转发到车况信息评估单元；所述车况信息评估单元，用于车载服务器进行时序神经网络算法实时车况评估与指令定时修正，由不同车载信息采集传感器和边缘计算网关组成；所述驾驶模式切换与调整单元储存有车辆的行驶时的参数和参数调控的区间；所述驾驶模式切换与调整单元，用于从自动驾驶控制系统调控数据存储库中选取单位时间进行车辆行驶操控的时序神经网络算法动态变化参数和变化时间，并发送给车载服务器工作集群进行单位时间操作指令；所述操控指令产生与控制单元，用于接收操作指令信号并按操控指令进行时序神经网络操控指令产生与更新，反馈操作指令结果；所述时序神经网络学习与优化单元，用于根据所述时序神经网络算法数据训练请求对应的时序神经网络算法输入参数、时序神经网络算法输出参数获取访问所述时序神经网络算法数据训练请求对应的时序神经网络算法输入参数，通过所述时序神经网络算法输入参数访问预存的数据信息并按照所述控制命令进行相应的操作。 2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统，其特征在于，所述操作指令驾驶场景与车速控制端信息存储在时序神经网络算法数据调控器；所述时序神经网络算法数据调控器，用于接收驾驶场景与车速发送的时序神经网络算法调控请求；所述时序神经网络算法调控请求包括时序神经网络算法数据训练请求包括时序神经网络算法控制程序、时序神经网络算法输入参数、时序神经网络算法输出参数、时序神经网络算法数据、控制命令，将所述时序神经网络算法数据训练请求按照时序神经网络算法输入参数、时序神经网络算法输出参数发送至对应的驾驶模式切换与调整单元。 3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统，其特征在于，所述驾驶场景与车速发送的操作指令驾驶场景与车速控制端信息，转换为智能分析结果及车辆行驶条件写入驾驶场景与车速信息采集与控制单元中，将操作指令驾驶场景与车速控制端信息发送至终端调控器；所述终端调控器接收驾驶场景与车速控制端信息，写入车况信息评估单元中，接收操控指令产生与控制单元的执行智能分析结果命令时向车载服务器远程控制平台发送操作指令驾驶场景与车速控制端信息，接收操控指令产生与控制单元的操作指令异常时返回操作指令信息不一致报警信号；所述车载服务器远程控制平台接收驾驶场景与车速控制端信息，写入车况信息评估单元中，接收操控指令产生与控制单元的执行智能分析结果命令时向车载服务器发送操作指令驾驶场景与车速控制端信息，接收操控指令产生与控制单元的操作指令异常时返回操作指令信息不一致报警信号。 4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统，其特征在于，所述操控指令产生与控制单元接收操作指令驾驶场景与车速控制端信息，写入车况信息评估单元，接收时序神经网络学习与优化单元的执行智能分析结果命令时按照需求内容转移时序神经网络算法修改与更新权，接收时序神经网络学习与优化单元的操作指令异常时返回操作指令信息不一致报警信号；自动驾驶控制系统接收操作指令细节，写入车况信息评估单元，接收时序神经网络学习与优化单元的执行智能分析结果命令时按照需求内容修改、重新编写控制程序，接收时序神经网络学习与优化单元的操作指令异常时返回操作指令信息不一致报警信号；自动驾驶控制系统接收转移时序神经网络算法修改与更新权，重新编写控制程序的信息，写入车况信息评估单元。 5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统，其特征在于，所述时序神经网络学习与优化单元在操作指令过程中调用车况信息评估单元中的信息与当前操作指令驾驶场景与车速控制端信息相反馈，判断操作指令驾驶场景与车速控制端信息是否满足智能分析结果的车辆行驶条件，如果驾驶模式切换与调整单元存储的驾驶模式切换次数等于智能分析结果中约定的驾驶模式切换次数；驾驶模式切换与调整单元存储的更新时间等于智能分析结果中约定的更新时间；驾驶模式切换与调整单元的更新内存调控种类等于智能分析结果中约定的更新内存调控种类；驾驶模式切换与调整单元存储的操作指令时间等于智能分析结果中约定的操作指令时间，是则发送执行智能分析结果命令，否则发送操作指令异常。 6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统，其特征在于，所述车况信息评估单元对每个操作指令工作端操作过程进行调控管理，同时还对数据过滤网的操作指令信息集合进行调控管理；在初始状态下，车载服务器登录调控控制单元，根据政策规定及操作指令调控维护标准，对时序神经网络算法及操作指令过程的调控维护标准进行初始设定，包括触发事件标准设定，限制区间的区间设定和限制区间的初始值设定；所述操作指令数据解析调控器中还包括调控维护解析单元；所述数据采集装置定期将调控维护信息相关数据发送到所述操作指令数据解析调控器；由所述驾驶模式切换与调整单元根据实际车辆行驶操控数据统计情况与历史操作指令数据统计情况，对实时的调控维护标准限定区间进行优化，生成新的调控维护标准，并将该新的调控维护标准发送到所述调控控制单元，实现对时序神经网络算法及操作指令过程的调控维护优化。 7.根据权利要求1-6所述的一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统，该自动驾驶控制系统的运行包括如下步骤： 101、驾驶场景与车速向驾驶场景与车速信息采集与控制单元录入驾驶场景与车速信息和操作指令驾驶场景与车速控制端信息； 102、时序神经网络算法数据调控器接收驾驶场景与车速发送的时序神经网络算法调控请求； 103、时序神经网络算法数据调控器按照转换为智能分析结果及车辆行驶条件写入驾驶场景与车速信息采集与控制单元中； 104、操控指令产生与控制单元的执行智能分析结果命令时向车载服务器远程控制平台发送操作指令驾驶场景与车速控制端信息； 105、操控指令产生与控制单元的执行智能分析结果命令时向车载服务器发送操作指令驾驶场景与车速控制端信息； 106、时序神经网络学习与优化单元的执行智能分析结果命令时按照需求内容转移时序神经网络算法修改与更新权； 107、自动驾驶控制系统接收操作指令细节，写入车况信息评估单元，接收时序神经网络学习与优化单元的执行智能分析结果命令时按照需求内容修改、重新编写控制程序； 108、时序神经网络学习与优化单元在操作指令过程中调用车况信息评估单元中的信息与当前操作指令驾驶场景与车速控制端信息相反馈，负反馈成功，则完成时序神经网络算法计算； 109、车况信息评估单元对每个操作指令工作端操作过程进行调控管理。 8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习算法的自动驾驶控制系统，其特征在于，所述步骤S1中，驾驶场景与车速信息采集与控制单元包括用于管理驾驶场景与车速实时信息的驾驶场景与车速实时管理单元和和用于管理操作指令驾驶场景与车速控制端信息的操作指令驾驶场景与车速端管理单元。
所属类别：	发明专利