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申请/专利权人：中山大学;中广核工程有限公司
摘要：本发明针对现有技术的局限性，提出了一种面向特殊场景的无人运输车辆横纵向决策控制方法，针对路面环境恶劣、光照条件多变、运输道路复杂下的特殊应用环境，运用了双路平行的网络互补结构进行特征挖掘与控制预测，相比现有技术的单输入CNN网络更具丰富感知特征，其决策效果的良好鲁棒性，能够有效覆盖多变的天气情况及复杂的光照场景，适用于在矿井、岩洞等无人运输车辆的工业应用。
主权项：1.一种面向特殊场景的无人运输车辆横纵向决策控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取受控对象在当前时刻采集到的环境道路图像、受控对象在过去若干帧的速度序列以及方向盘转角序列；S2，将所述环境道路图像输入预设的双路平行CNN空间特征提取网络中，获得表示受控对象在复杂光照条件下视觉信息的空间特征；包括：以所述环境道路图像作为原始的RGB图像，通过增大所述RGB图像中车道线与路面之间对比度的预处理，获得所述环境道路图像的HSV图像；将所述RGB图像以及HSV图像输入所述双路平行CNN空间特征提取网络中经过提取、压缩、激活以及融合后，得到表示受控对象在复杂光照条件下视觉信息的空间特征；S3，将所述速度序列以及方向盘转角序列输入预设的双路平行LSTM时间特征提取网络中，获取表示受控对象内部连续运动学状态的时间特征；S4，将空间特征以及时间特征输入预设的横纵向预测网络中，获得受控对象未来时刻的速度预测值以及方向盘转角预测值；其中，所述横纵向预测网络包括两组由特征融合层以及全连接层组成的、分别用于进行横向预测与纵向预测的子网络；所述横纵向预测网络的子网络中的全连接层数量分别为4个，所述横纵向预测网络的子网络中的4个全连接层的神经元个数依序为200、100、50以及1；S5，根据所述速度预测值以及方向盘转角预测值，控制所述受控对象的运行。
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权利要求：
百度查询： 中山大学 中广核工程有限公司 面向特殊场景的无人运输车辆横纵向决策控制方法
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