[发明专利]一种汽车行驶智能预测系统

权利要求书

1.一种汽车行驶智能预测系统，包括交通信息处理模块、路径规划模块、云计算模块和反馈控制输出指令模块，其特征在于：所述交通信息处理模块包括GPS定位系统、毫米波雷达摄像头、4G网络和环境感知，所述环境感知包括行人识别、车辆识别、障碍识别和目标融合。

2.根据权利要求1所述的一种汽车行驶智能预测系统，其特征在于，所述环境感知技术使用车载传感设备及4G网络获取汽车所处的交通环境信息和车辆状态信息，并将多个传感器的输出信息统一在车辆坐标系下，建立具有时间标记的数据关联和融合的元信息，为智能预测的决策规划服务。

3.根据权利要求1所述的一种汽车行驶智能预测系统，其特征在于，所述路径规划模块包括路由寻径、交通预测、行为决策、动作规划和反馈控制信号输出。

4.根据权利要求1所述的一种汽车行驶智能预测系统，其特征在于，所述云计算模块包括环境感知模块，决策规划模块和控制执行模块，所述控制执行模块控制方法有PID控制、滑模控制、模糊控制、模型预测控制等，智能控制方法主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习方法。

5.根据权利要求1所述的一种汽车行驶智能预测系统，其特征在于，所述云计算模块是汽车行驶智能预测系统的核心部分，它结合机器学习、数据挖掘等相关技术，对感知融合信息进行分析，为车辆控制规划提供决策依据，车载嵌入式硬件平台因计算和存储能力有限，无法满足汽车行驶智能预测系统的需求，汽车行驶智能预测系统利用虚拟化技术及网络技术整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源完成汽车行驶智能预测系统的学习训练，能实现在云端训练，通过云计算模块将其部署到嵌入式平台，使汽车行驶智能预测系统在车端自动驾驶系统上得到深度应用。

6.根据权利要求1所述的一种汽车行驶智能预测系统，其特征在于，所述反馈控制输出指令模块包括转向控制、油门控制和制动控制。

7.根据权利要求1所述的一种汽车行驶智能预测系统，其特征在于，所述基于汽车行驶智能预测系统云计算模块需主要解决信息数据在车端与云平台之间的统一有效传递问题，车身传感器节点的采样数据包括数值型数据和多媒体数据，将这些传感器数据按一定频率传输到云端数据库，进行在线处理、离线处理、溯源处理和复杂数据分析。

8.根据权利要求1所述的一种汽车行驶智能预测系统，其特征在于，所述汽车行驶智能预测系统包括车端与云端两部分智能子系统，云端系统不仅能够存储海量的传感器实时采集数据，还可以存储采集历史数据，同时借助云计算完成这些海量数据的存储、传输、分析处理，基于汽车行驶智能预测系统集成应用算法的智能驾驶控制模型，为车辆决策提供可靠、高效的协同控制方案。

9.根据权利要求1所述的一种汽车行驶智能预测系统，其特征在于，所述构建面向汽车行驶智能预测系统，使自动驾驶的感知融合、决策控制等任务能够实时执行，汽车行驶智能预测系统除具有通用操作系统的所有功能，还应包括语音识别、机器视觉、执行器系统和认知行为系统，可分为基础设施层、技术研发层和集成应用层。