一種自動化程度高的無人駕駛系統的製作方法

2023-06-04 23:27:51 2

本發明涉及無人駕駛
技術領域：
，具體涉及一種自動化程度高的無人駕駛系統。
背景技術：
：隨著人工智慧技術的發展，無人駕駛車輛成為未來汽車的發展方向，具有安全性高、高效便利的優勢，有助於彌補有人駕駛汽車的缺陷，有效減少交通事故。觀察者在觀看圖像時，只會對圖像中感興趣的區域的信息進行重點分析，而不會對圖像的全局信息都進行分析。傳統的圖像分析的方法大多是對圖像的全局信息進行分析處理，這不符合對圖像信息的處理過程，而且這種全局分析方法增加了許多次要信息的分析和處理，造成了很多不必要的計算上的浪費。技術實現要素：針對上述問題，本發明旨在提供一種自動化程度高的無人駕駛系統。本發明的目的採用以下技術方案來實現：提供了一種自動化程度高的無人駕駛系統，包括感知子系統、任務子系統、決策子系統、控制子系統和虛擬實境子系統，所述感知子系統用於感知車輛駕駛環境，包括全景攝像設備和圖像感興趣區域提取裝置，所述全景攝像設備用於獲取車輛周圍全景信息，所述圖像感興趣區域提取裝置用於獲取周圍環境的感興趣區域，所述任務子系統根據車輛駕駛環境下達任務，所述決策子系統用於接收下達的任務，並做出決策，所述控制子系統用於將接收到的決策轉換成實際對車進行控制的指令，所述虛擬實境子系統與所述感知子系統無線連接，用於顯示車輛駕駛環境信息。本發明的有益效果為：提供了一種自動化程度高的無人駕駛系統。附圖說明利用附圖對本發明作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發明的任何限制，對於本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發明的結構示意圖；附圖標記：感知子系統1、任務子系統2、決策子系統3、控制子系統4、虛擬實境子系統5。具體實施方式結合以下實施例對本發明作進一步描述。參見圖1，本實施例的一種自動化程度高的無人駕駛系統，包括感知子系統1、任務子系統2、決策子系統3、控制子系統4和虛擬實境子系統5，所述感知子系統1用於感知車輛駕駛環境，包括全景攝像設備和圖像感興趣區域提取裝置，所述全景攝像設備用於獲取車輛周圍全景信息，所述圖像感興趣區域提取裝置用於獲取周圍環境的感興趣區域，所述任務子系統2根據車輛駕駛環境下達任務，所述決策子系統3用於接收下達的任務，並做出決策，所述控制子系統4用於將接收到的決策轉換成實際對車進行控制的指令，所述虛擬實境子系統5與所述感知子系統1無線連接，用於顯示車輛駕駛環境信息。本實施例提供了一種自動化程度高的無人駕駛系統。優選的，所述虛擬實境子系統5包括通信模塊和全景顯示端，所述通信模塊用於感知子系統1向虛擬實境子系統5傳輸車輛駕駛環境信息，所述全景顯示端用於顯示車輛駕駛環境信息。本優選實施例實現了車輛駕駛信息的虛擬實境顯示。優選的，所述決策子系統3接收任務後，對任務合理性進行判斷，若任務合理，則做出決策傳給控制子系統4，若任務不合理，則返回任務子系統2。本優選實施例提高了決策子系統的決策能力。優選的，所述圖像感興趣區域提取裝置包括眼動生成模塊、特徵生成模塊和評價模塊，所述眼動生成模塊用於獲取圖像的第一感興趣區域，所述特徵生成模塊用於獲取圖像的第二感興趣區域，所述評價模塊用於根據第一感興趣區域對第二感興趣區域進行評價。所述圖像的第一感興趣區域採用眼動儀對測試者進行測試得到；所述特徵生成模塊包括特徵提取單元、顯著圖生成單元和感興趣區域生成單元，所述特徵提取單元用於提取圖像的顏色特徵和紋理特徵，所述顯著圖生成單元用於根據圖像的特徵生成圖像的特徵顯著圖，所述感興趣區域生成單元用於根據特徵顯著圖生成圖像的第二感興趣區域。所述顏色特徵採用以下方式提取：a、將圖像轉換為hsv模式；通過下式提取顏色特徵：式中,f(x,y)表示圖像的顏色特徵，bhd(x,y)表示圖像位於像素點(x,y)的飽和度，bhd表示圖像飽和度均值，ld(x,y)表示圖像位於像素點(x,y)的亮度，ld表示圖像亮度均值；b、將像素值的範圍歸一化為[0，255]，得到圖像的顏色特徵圖；所述紋理特徵採用以下方式提取：a、採用gabor濾波器組提取圖像5個尺度8個方向上的紋理特徵，得到圖像的40幅紋理圖；b、對圖像的40幅紋理圖進行歸一化處理，然後等權重疊加，得到最終的紋理特徵圖。本優選實施例圖像感興趣區域提取裝置設置特徵提取單元對圖像特徵進行提取，對圖像顏色特徵進行提取時，將只能反映顏色特徵的rgb值，轉換為反映多特徵的色調、飽和度和亮度信息，獲取了更為準確的顏色特徵圖，對圖像紋理特徵進行提取時，選取40幅紋理圖進行處理，得到了更為細緻的紋理信息。優選的，所述生成圖像的特徵顯著圖採用以下方式：a、根據顏色特徵圖和紋理特徵圖，採用itti視覺感知模型得到相應的顏色顯著圖和紋理顯著圖；b、採用下式確定圖像的特徵顯著圖：式中，x表示圖像的特徵顯著圖，y表示圖像的顏色顯著圖，w表示圖像的紋理顯著圖；採用以下方式生成所述圖像的第二感興趣區域：將像素值的範圍歸一化為[0，255]，設定閾值t，提取像素值大於t的像素點，得到圖像的第二感興趣區域de。本優選實施例基於圖像底層特徵提取感興趣區域，通過顏色特徵反映圖像全局特徵，紋理特徵反映圖像的局部特徵，獲取了更為準確的圖像的特徵顯著圖，從而得到的第二感興趣區域更為準確。優選的，所述評價模塊包括第一評價單元、第二評價單元、綜合評價單元，所述第一評價單元對第二感興趣區域進行一次評價，獲取第一評價值，所述第二評價單元對第二感興趣區域進行二次評價，獲取第二評價值，所述綜合評價單元根據第一評價值和第二評價值對第二感興趣區域進行綜合評價，得到綜合評價值；所述對第二感興趣區域進行一次評價採用第一評價值進行，第一評價值p1採用下式計算：式中，dy表示第一感興趣區域，dei和dyi分別表示第二感興趣區域和第一感興趣區域第i個像素點對應的像素值，m表示圖像中包含的像素個數；所述對第二感興趣區域進行二次評價採用第二評價值進行，第二評價值p2採用下式計算：式中，w和h分別表示是圖像的寬度和高度；所述對第二感興趣區域進行綜合評價採用綜合評價值進行，綜合評價值pc採用下式計算：綜合評價值越大，表明第二感興趣區域提取越準確。本優選實施例圖像感興趣區域提取裝置將第一感興趣區域作為評價標準，通過求取第二感興趣區域綜合評價值來反映第二感興趣區域的準確性和有效性，保證了第二感興趣區域的準確性，提高了無人駕駛系統的環境感知性能，從而提升了無人駕駛系統的安全性。採用本發明自動化程度高的無人駕駛系統進行自動駕駛，當駕駛路程不同時，對駕駛安全性和駕駛效率進行統計，同其它無人駕駛系統相比，產生的有益效果如下表所示：駕駛路程/km駕駛安全性提高駕駛效率提高10010％18％11012％23％12013％25％13015％28％14017％32％最後應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對本發明保護範圍的限制，儘管參照較佳實施例對本發明作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明技術方案的實質和範圍。當前第1頁12