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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及车辆自动驾驶技术领域，具体为一种基于差分进化神经网络的汽车碰撞规避方法、系统及设备，分别获取车辆周围环境中障碍物的各车辆传感器的单角度图像；对获取的若干单角度图像进行图像分割，得到单角度图像中障碍物的标签信息；基于障碍物的标签信息计算车辆距离障碍物的欧式距离；建立差分进化神经网络模型，采用差分进化算法对所述模型的车辆染色体编码进行迭代优化；将新获取的不同角度的车辆距离障碍物的欧式距离输入差分进化神经网络模型，输出得到车辆的转向角度；基于输出的转向角度控制车辆进行碰撞规避。解决复杂交通场景下汽车碰撞规避算法的高避碰需求问题，适应动态变化的环境，提高车辆的避障能力和行车安全。
主权项：1.一种基于差分进化神经网络的汽车碰撞规避方法，其特征在于，包括：S1、基于车辆不同角度的车辆传感器，分别获取车辆周围环境中障碍物的各车辆传感器的单角度图像；S2、对获取的若干单角度图像进行图像分割，得到车辆单角度图像中障碍物的标签信息；并基于所述标签信息计算车辆距离障碍物的欧式距离；S3、建立差分进化神经网络模型，基于多角度的车辆距离障碍物的欧式距离进行模型训练，采用差分进化算法对所述模型的车辆染色体编码进行迭代优化，所述车辆染色体编码为差分进化神经网络模型中神经网络的车辆控制参数；S4、将新获取的不同角度的欧式距离输入差分进化神经网络模型，将迭代优化后的车辆控制参数赋值于所述神经网络各层神经元的权重参数和偏置值参数，根据输入的欧式距离计算输出得到车辆的转向角度；S4.1、将不同角度的欧式距离作为输入数据，通过神经网络输入层的每一层神经元进行计算，将输入数据与神经元的权重参数相乘，并考虑偏置值参数，由激活函数得到输入层各层的输出数据一；S4.2、将输入层各层的输出数据一输入至神经网络的隐藏层，通过神经网络隐藏层的每一层神经元进行计算，计算得到隐藏层各层神经元的输出数据二；S4.3、将输出数据二经神经网络输出层神经元计算得到输出数据三，所述输出数据三即为车辆的转向角度；S5、基于输出的转向角度控制车辆进行碰撞规避。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 基于差分进化神经网络的汽车碰撞规避方法、系统及设备
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