[发明专利]一种自动驾驶减速停车方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种自动驾驶减速停车方法，其特征在于，包括：

分别建立离散的车速集合、距离集合和减速度集合；

根据所述离散的车速集合、距离集合和减速度集合，构建神经网络模型的输入输出样本集合，并通过所述输入输出样本集合离线训练所述神经网络模型，得到所述神经网络模型的权值向量和偏置向量；

获取当前车辆的实时速度、到目标位置的实时距离，将实时速度和实时距离输入至训练后的所述神经网络模型，并将实时在线计算的减速度发送至驾驶控制模块以制动减速。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别建立离散的车速集合、距离集合和减速度集合具体为：

确定车辆行驶速度范围为[0,v_max]，将所述车辆行驶速度范围离散为m个元素构成的速度集合V＝{v₁,v₂…v_i,…,v_m}，其中，m≥12，0≤v₁＜v₂＜…＜v_i＜…＜v_m＝v_max，v_max≥v_limit，v_limit为车辆在自动驾驶模式下允许的最高车速；

确定车辆到目标位置的距离范围为[0,d_max]，将所述车辆到目标位置的距离范围离散为n个元素构成的距离集合D＝{d₁,d₂…d_j,…,d_n}，其中，n≥9，0≤d₁＜d₂＜…＜d_j＜…＜d_n＝d_max，d_max≥min{d_perception,d_requirement,Tv_limit}，d_perception为自动驾驶车辆稳定探测距离、d_requirement为速度规划要求的最低探测距离、Tv_limit为速度规划的最大动态探测时距，T≥10s；

确定自动驾驶车辆在非紧急制动模式时的制动减速度范围为[0,a_max]，将所述制动减速度范围离散为l个元素构成的减速度集合A＝{a₁,a₂…a_k,…,a_l}，其中，l≥8，0≤a₁＜a₂＜…＜a_k＜…＜a_l＝a_max，a_max≤min{a_limit,a_threshold,a_allow}，a_limit为自动驾驶车辆所能提供的最大制动减速度，a_threshold为速度规划中最大制动减速度限幅、a_allow为用户限定的最大制动减速度。