一种基于改进深度学习的自动驾驶换道轨迹规划方法
基本信息
| 申请号 | CN202110349255.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113033902A | 公开（公告）日 | 2021-06-25 |
| 申请公布号 | CN113033902A | 申请公布日 | 2021-06-25 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 熊明强;陈涛;夏芹;谯杰 | 申请（专利权）人 | 中汽院智能网联科技有限公司 |
| 代理机构 | 重庆强大凯创专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 范淑萍 |
| 地址 | 400000 重庆市两江新区金渝大道22号金泰智能产业园一期12栋3层C区 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及车辆智能驾驶技术领域，具体涉及一种基于改进深度学习的自动驾驶换道轨迹规划方法，包括：S1、构建数学模型：根据针对的问题和已有的数据训练若干个BP神经网络，将这些神经网络以替换的方式对经典的BP神经网络中的激活函数进行替换，包括前向传播过程和反向传播过程；S2、规划最优轨迹：利用多项式曲线来模拟车辆换道过程中的行驶轨迹，得到最优轨迹曲线；S3、执行避障算法：在经典Gipps模型的基础上加入车身长度进行改进，作为最优轨迹曲线的约束条件，求解得到最小安全距离和最大安全速度。本发明能够确保换道车辆能够对突发情况做出反应，保障了车辆换道过程的安全性，解决了现有技术安全性不足的技术问题。 |
