[发明专利]基于人工智能的无人平台路径规划算法

说明书

本发明公开了基于人工智能的无人平台路径规划算法，包括S1.获取起点和终点位置，每个座位底下装有压力传感器；S2.选择其中一条路径，利用贪心算法算出局部最优路线；S3.无人车上在行驶过程中，通过360°全景热感摄像头分辨无人车四周的活体障碍物(人员和动物)和路障；S4.根据360°热感摄像反馈的信息，筛选出小孩和动物的图像，并模拟出他们的运动轨迹，提前鸣笛预警并绕开保证安全距离；S5.判断人员的肢体动作是否属于拦车，有空闲压力传感器时停车载人，重新启动运行S2，此基于人工智能的无人平台路径规划算法大大减小了无人车在内部的避障难度，且对人员的肢体动作进行判断，做到招手即停，给人员提供便利。

技术领域

本发明涉及人工智能路径规划技术领域，具体为基于人工智能的无人平台路径规划算法。

背景技术

无人平台路径规划就是指在综合考虑运行时间、机动性能、环境条件等约束因素下,寻找一条可以使无人平台从起点到达目标点的可行或者最优的轨迹。

对于无人驾驶的无人车，路径规划和避障是其关键组成部分，在环境中由于道路环境曲折，人员较多，对小孩的运动轨迹的不确定性，大大增加了无人驾驶车辆避障的风险，且在无人驾使的无人车，还需要做到招手即停。为此，我们提出基于人工智能的无人平台路径规划算法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于人工智能的无人平台路径规划算法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于人工智能的无人平台路径规划算法，包括以下步骤；

S1.获取起点和终点位置，无人车上装有GPS系统、360°全景热感摄像头和全方位雷达，对车辆进行定位和环境信息模拟，且还装有空气湿度传感器，来控制全方位雷达工作；每个座位底下装有压力传感器；

S2.选择其中一条路径，利用贪心算法算出局部最优路线；

S3.无人车上在行驶过程中，通过360°全景热感摄像头分辨无人车四周的活体障碍物(人员和动物)和路障；

S4.根据360°热感摄像反馈的信息，筛选出小孩和动物的，并模拟出他们的运动轨迹，提前鸣笛预警并绕开保证安全距离；

S5.判断人员的肢体动作是否属于拦车，有空闲压力传感器时停车载人，重新启动运行S2。

优选的，所述贪心算法为是做出当前环境最好的选择；

A)建立数学模型来描述问题，建立X轴和Y轴坐标系，每个活体路障和路障都会在坐标系中代表一个点；

B)把求解的问题分成若干个子问题，避障和停车载人；

C)避障：将活体路障和运行轨迹在坐标系中画出，且画出活体路障的可能会发生的运行轨迹；

f(c)≠f(n)，其中f(c)为无人车的运行轨迹；

D)载人：

f(c)＝f(n)，其中f(c)为无人车禁止状态；

E)构造路径，通过贪心算法，得到局部路径的最优路径，进入S2。

优选的，所述载人阶段无人车停下，在再次启动时，当压力传感器的重量一端时间没有变化时，对无人车进行延时启动；

优选的，所述S5中判断活体路障的手势，需要对控制电脑进行大量的照片和视屏模拟训练，以此来减小手势的判断错误率。