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申请/专利权人：博雷顿科技股份公司

摘要：本发明涉及一种多工种车辆无人驾驶协同作业设计方法、系统及车辆，该多工种车辆无人驾驶协同作业设计方法包括以下步骤：设计预协同流程；基于语言信号交互、视觉识别，关联预协同流程；设计微流程，并应用神经网络算法处理微流程；在预协同流程基础上预测最佳微流程；操控车辆的具体动作。其优点在于：基于语言信号交互技术、场景识别以及人工智能算法，应用在无人驾驶智能控制软件领域，以及无人驾驶相关的多车辆协同作业、车辆编队指挥调度与任务分配、协同管理软件系统领域，应用在无人驾驶软件设计开发领域，解决无人驾驶多车辆协同技术难题以及无人驾驶车辆编队指挥调度问题。

主权项：1.一种多工种车辆无人驾驶协同作业设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：设计预协同流程；S2：基于语言信号交互、视觉识别，关联预协同流程；S3：设计微流程，并应用神经网络算法处理微流程；S4：在预协同流程基础上预测最佳微流程；S5：操控车辆的具体动作；所述步骤S1包括：S11：基于工程施工标准，预先定义施工协同流程，并命名流程模型名；S12：基于施工场景、施工目标倾向设计流程模型分类；S13：将流程模型中的所有过程动作按照动作类型、作用倾向指标分类；S14：将多个动作分类在一个动作集中，将多个动作集分类到一个动作分组中，再将多个动作分组分类到一个流程模型中；S15：基于动作集中的具体动作组合成模型主体形成一连串完整的动作体系；基于应用场景、使用倾向描述模型；所述步骤S2包括：S21：设计信号编码机制，并在无人驾驶应用软硬件系统设计信号通信接口，基于接收到的其它车辆发来的语言信号以及主动视觉识别，智能导出预协同流程；所述步骤S21包括：S211：定义无人驾驶信号通信协同编码机制；S212：基于预协同流程、应用场景、实时状态，设计信号编码机制；S213：基于通信协同编码机制、视觉识别，开启决策与控制模式；所述步骤S213包括：位置与体态识别，实时识别判断和预协同流程任务完成结束；所述位置与体态识别包括基于视觉识别判断自身与对方的相对位置、体态，检索决策预协同流程，每个预协同流程设有开启阈值，当车辆间的位置、体态处于阈值开启范围时，则可决策是否开发预备流程；所述实时识别判断包括基于预协同流程中的每一步过程，实时判别过程的完成状态，并基于实时场景、自身与对方车辆状态决策是否进入下一步过程；所述预协同流程任务完成结束包括判别任务完成程度，直至预协同流程的完成，并通过语言信号互动方式告知对方任务已完成；所述步骤S3中所述微流程为微动作的有序集合；所述步骤S3包括将每一个微动作当作一个神经元，一个微流程中的所有微动作有序列连接关系，神经网络算法训练识别微流程特征，进而基于场景、对方车辆动作预测其随后的微流程；同时将微流程的效果作为微流程特征，进而基于预想效果预测最佳微流程；所述步骤S3还包括设计微动作流控制方式；所述设计微动作流控制方式包括：设计智能微流程预览模式，机器预先想象微流程效果；基于场景及目标执行一连串的微调节动作，并穿插于上述步骤S2的协同决策与控制中；设计微流程智能算法，设计数学公式表达微流程特征；所述微流程特征的公式为：输入值xi为微流程中的具体动作；输出值为微流程类型特征值，设计微流程分类识别特征指标，通过wi、xi和bi的卷积区分微流程类型特征值；参数wi为具体微动作的权重系数，参数bi是与xi关联的配置调节变量，bi是在xi选项基础上的细分配置参数；所述步骤S3还包括将微流程全部微动作集分组为Mg，每个微动作集组特征为CFg，g＝1,2,…,N，Mg其下属全部动作的有序组合所代表的模型特征为CFg，则

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