[发明专利]一种小车自动驾驶方法

说明书

本发明公开了一种小车自动驾驶方法。自动驾驶技术就是深度学习与汽车驾驶的结合，这是国际上正在进行研发且拥有巨大潜力的项目。本发明采用的自动驾驶车包括车身、车轮、电机和控制模块。本发明的步骤如下：一、搭建卷积神经网络。二、自动驾驶车放置到工作场地上，并通过人为控制的方式驱动自动驾驶车沿目标路线行驶，从而建立路径图像集。三、用路径图像集训练步骤一中建立的卷积神经网络。四、将自动驾驶车放置到工作场地的目标路径上行驶。本发明能够同时存储多个路径数据集，从而能够使得小车能够在多条轨迹中自由切换，克服了常规的沿轨迹自动驾驶小车只能沿固定轨迹的缺陷。

技术领域

本发明属于自动化控制技术领域，具体涉及一种小车自动驾驶方法。

背景技术

随着深度学习于2012-2013年在计算机视觉领域成为新的最优算法，并且最终在所有 感知任务上都成为最优算法，业界开始将重心偏向它，而深度学习所属的人工智能因为硬 件、算法、数据三种技术的飞跃，其已经进入了几十年来发展的最好时期。利用深度学习 算法可以在农业养殖、安防保险、智能制造、汽车驾驶和交通等方面有深入的应用，不仅可以提高效率解决现有难题，更能拓展出新的产业。其中自动驾驶技术就是深度学习与汽车驾驶的结合，这是国际上正在进行研发且拥有巨大潜力的项目。社会各方面对于此项技术都抱有很大的关注和期望，主要体现在以下几个方面：

1.个体需求：开车本质上是一个需要保持长久视觉分析和肌肉反应的机械重复运动， 这并非人类的长处也容易使人感到厌烦，而这恰恰是机器所擅长的。

2.市场需求：自动驾驶不仅可以应用于交通出行，对于物流运输、城市规划等都将产 生根本性的革新。

3.资本需求：面前已经有大量资本流入自动驾驶涉及的大数据、新型传感器、深度学 习技术等，资本的流动往往是行业发展最关键的催化剂，有投入就会要求回报，投资者会 竭尽全力推动自动驾驶的发展。

4.社会需求：从现阶段美国、德国、中国等国家针对自动驾驶的政策来看，社会需求 强烈，国家重视度极高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种实现电动小车自动驾驶的方法。

本发明一种小车自动驾驶方法，采用的自动驾驶车包括车身、车轮、电机和控制模块。 四个车轮两两一组对中支承的车身上。四个车轮由四个电机分别驱动。CSI摄像头安装在 车身的头端。控制模块包括树莓派系统、CSI摄像头和电机驱动电路。CSI摄像头拍摄照片并传输给树莓派系统。电机驱动电路通过电机驱动器在树莓派系统控制下驱动电机。

该小车自动驾驶方法具体如下：

步骤一、搭建卷积神经网络。所述的卷积神经网络包括依次排列的输入层、五个卷积 层、两个无状态层和两个密集层。

步骤二、将自动驾驶车放置到工作场地上，并通过人为控制的方式驱动自动驾驶车沿 目标路线行驶。自动驾驶车行驶过程中摄像头每隔预设时间段拍摄一张路径图像，组成路 径图像集。并将各路径图像分为四组，与四个标签分别对应。标签分别为前进、左转、右 转、停止。

若路径图像在拍摄时四个电机同步等速正转，则该路径图像归入前进标签对应的图像 组；若路径图像在拍摄时位于车身左侧的两个电机的转速低于车身右侧的两个电机的转速， 则该路径图像归入左转标签对应的图像组；若路径图像在拍摄时位于车身右侧的两个电机 的转速低于车身左侧的两个电机的转速，则该路径图像归入右转标签对应的图像组；若路 径图像在拍摄时四个电机均停转，则该路径图像归入停止标签对应的图像组。

步骤三、用路径图像集训练步骤一中建立的卷积神经网络。

步骤四、将自动驾驶车放置到工作场地的目标路径上；摄像头持续拍摄被测照片。将 被测照片输入卷积神经网络；卷积神经网络对被测图像进行识别和分类，确定被测图像与 前进、左转、右转、停止标签各自的匹配概率。