[发明专利]一种基于深度学习的个性化车道保持辅助方法及装置有效
| 申请号： | 202110638942.2 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113548047B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 孙棣华;赵敏;袁尔会 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | B60W30/12 | 分类号： | B60W30/12;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 武君 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的个性化车道保持辅助方法，包括：获取驾驶人驾驶过程中的车辆运动状态信息、道路环境信息作为轨迹模型的参数表征；基于深度卷积模糊系统和轨迹模型的参数，建立轨迹模型；对所述轨迹模型进行优化，根据驾驶人的驾驶特性设定约束条件；获取时实车辆运动状态信息和实时道路环境信息，并基于轨迹模型输出驾驶员的横向位置信息，控制车辆对横向位置进行跟踪。本发明利用深度学习这种端到端的方法，学习驾驶人在轨迹上的驾驶习性，实现个性化的车道保持驾驶辅助，能够提高驾驶人对车道保持系统的接受度，降低人机冲突，改善驾驶人的舒适性，也有利于减轻辅助系统规划层的负荷，保证驾驶安全，进一步提高行驶效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 个性化 车道 保持 辅助 方法 装置 | ||
【主权项】：
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