CN108196535B - 基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统，包括：感知系统、控制系统和执行系统。感知系统通过深度学习网络，高效处理激光雷达、摄像头及GPS导航仪实现实时识别行车周围车辆、行人、车道线、交通标志及信号灯的识别及理解，通过增强学习技术将激光雷达与全景影像匹配融合，形成实时三维街景地图，及可行驶区域的判断，结合GPS导航器实现实时导航，控制系统采用增强学习网络处理感知系统收集的信息，对周围车辆的人、车物进行预测，根据车身状态数据，并与驾驶员动作的记录进行配对，做出当下最优的行动选择，通过执行系统完成执行动作。本发明对激光雷达数据和视频进行融合，进行可行驶区域识别和目的路径最优规划。
Description
技术领域
本发明属于人工智能及自动驾驶技术领域，具体地涉及一种基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统。
背景技术
自动驾驶技术受到世界汽车企业、互联网企业以及各高校研究机构的重视，各方积极推进自动驾驶的发展。奔驰、奥迪为代表的汽车企业通过应用超声波、雷达、夜视仪、立体摄影机、LED等先进技术，实现人车交互、车车交互及车路协同。然而国内在自动驾驶领域起步较晚，突破性成果较少，需要不断创新，结合新技术，在自动驾驶领域努力突破。
自动驾驶汽车应一套完整的感知系统、代替驾驶人的感知、提供周围环境信息，感知系统需要不断提高获取周边环境信息的全面性、准确性和高效性，它是自动驾驶基础。因此，需要多种传感器融合，多角度、多方位感受车辆周围环境。由此产生大量数据需要及时处理，因此，自动驾驶系统应有一套集成智能算法、高性能硬件于一体的控制系统，代替驾驶人的大脑，指定驾驶指令、规划行驶路径。本发明因此而来。
发明内容
为了解决上述存在的技术问题，本发明提供了一种基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统，采用专业司机的经验数据训练增强学习网络模型，处理来自感知系统的环境信息，对激光雷达数据和视频进行融合，进行可行驶区域识别和目的路径最优规划。
本发明的技术方案是：
一种基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统，包括：感知系统、控制系统和执行系统，所述感知系统通过深度学习网络处理激光雷达、图像采集模块及GPS导航仪的数据，实时识别车辆周围的车辆、行人、车道线、交通标志及信号灯的识别及理解，将激光雷达数据与图像进行匹配融合，形成实时三维街景地图，并判断可行驶区域；
所述控制系统采用增强学习网络处理感知系统收集的信息，对车辆周围的人、车、物进行预测，根据车身状态数据与驾驶员动作的记录进行配对，作出行动选择；
所述执行系统根据控制系统的指令执行相应操作，并将操作结果反馈给控制系统。
优选的，所述感知系统利用卷积神经网络训练图片样本，每一个网络层都被训练到局部提取一个由先前网络层产生的车辆、行人、车道线、交通信号灯和交通标志的特征点的子集，每一层都预测了明确的几何约束修正当前网络层的输入，通过由粗到精级联和几何优化的组合，实时定位识别车辆周围的车辆、行人、车道线、交通标志及信号灯的识别及理解。
优选的，所述感知系统形成实时三维街景地图，并判断可行驶区域的方法包括：
采用PointNet网络构架的多层感知机提取激光雷达获取的三维点云数据的特征点，进一部获得特征物体的轮廓线，将轮廓线进行拼接，构建物体模型；
对图像采集模块采集的图像制作图片物体轮廓特征标签；
将激光雷达获得特征物体轮廓与图片标签作为输入，通过卷积神经网络将二者特征轮廓进行匹配，输出物体模型的彩色纹理信息；
以同样视场角采集激光雷达数据和视频图像，将激光雷达数据转变为激光雷达深度图，通过单帧射线遍历，形成可行驶区域边界，在视频图像上的相同位置以色彩标出该可行驶区域边界，对车辆周围障碍物分析，使用随机场优化算法，通过多次迭代逼近真实图像边界实现可行驶区域检测。
优选的，所述控制系统对于由近及远的目标使用增强学习网络初始化区域，在线检测、学习、跟踪，对于由远及近的目标，使用逆序跟踪方法对检测目标进行持续跟踪，通过距离估算得到车辆和行人的相对速度信息、实现车辆周围的人、车、物的预测。
与现有技术相比，本发明的优点是：
1、采用专业司机的经验数据训练增强学习网络模型，实现对车辆自身的精确定位，周围环境准确理解，可持续学习优化，自动进化驾驶系统。
2、将激光雷达数据与图像进行匹配融合，形成实时三维街景地图，得到逼近真实的可行驶区域边界，实现可行驶区域检测，对道路进行可行驶区域规划，对下一步行动准确判断和规划。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
实施例：
下面结合附图，对本发明的较佳实施例作进一步说明。
如图1所示，本发明的自动驾驶系统包括三个子系统，具体包括：感知系统、控制系统与执行系统。使用深度学习和增强学习技术，构建一个能够与环境交互，对外界环境进行自主判断并做出驾驶决策的自动驾驶系统，在探索车辆驾驶行为动态过程中不断进化，提高车辆环境感知及决策能力。
感知系统，通过深度学习网络模型，处理摄像头、激光雷达和GPS信息，获取实时车辆、行人信息、3维街景地图。
控制系统，通过增强学习网络模型，处理来自感知系统的环境信息，进行可行驶区域识别、目的路径最优规划，对周围车辆的人、车物进行预测，根据车身状态数据，并与驾驶员动作的记录进行配对，做出当下最优的行动选择，包括加速、刹车、变换车道、转弯等指令。
执行系统：控制系统给出的控制方向盘、油门和刹车的指令，执行相应操作，并将操作结果反馈给控制系统。
摄像头获取行车周围的图片，利用卷积神经网络（CNN）训练图片样本，每一个网络层都被训练到局部提取一个由先前网络层产生的车辆、行人、车道线、交通信号灯和指示牌特征点的子集。另外，每一层都预测了明确的几何约束修正当前网络层的输入。由粗到精级联和几何优化的组合实现车道线识别及分类、交通信号灯及指示牌理解，使系统可以去定位大量的车辆、行人、车道线、交通信号灯和指示牌的相对位置。对于由近及远的目标，使用深度学习初始化区域，在线检测、学习、跟踪；对于由远及近的目标，使用逆序跟踪方法，增强自动标注能力。对检测目标进行持续跟踪，通过距离估算得到车辆、行人的、相对速度信息、实现对周围车辆的人、车、物进行预测。
首先由激光雷达对场景进行扫描，获得3维点云数据，对原始点云数据进行去噪、滤波处理，输出预处理后的点云数据；
采用PointNet网络构架，输入3维点云，利用网络的多层感知机，提取特征点，进而获得特征物体的轮廓线，将轮廓线进行拼接，构建物体模型。
摄像头同时拍摄场景图片，制作图片物体轮廓特征标签（建筑物、人、车等）；
将激光雷达获得特征物体轮廓与图片标签作为输入，通过CNN神经网络，将二者特征轮廓进行匹配，输出3物体模型彩色纹理信息。
再次，通过激光雷达与视频图像实现可行驶区域划分，以同样视场角采集激光雷达数据和摄像头数据，将激光数据转变为激光雷达深度图，再通过单帧射线遍历，形成可行驶区域边界，在视频图像上，在相同位置以醒目色彩标出该可行驶区域边界，对行车周围障碍物分析，使用随机场优化算法，通过多次迭代逼近真实图像边界，实现可行驶区域检测，完成激光雷达数据和视频融合。
根据自身的车辆状态与获取行车一定范围内车辆、行人的状态数据，路口红绿灯情况，结合GPS导航器，实现行驶路径最优规划，根据导航指引，是否准确进入对应车道线。
增强学习网络处理感知系统收集的信息，系统自动将上述收集到的感知行车周围环境信息与驾驶者动作的纪律进行配对，通过对驾驶行为的马尔科夫过程建模，进行基于Q学习的自动驾驶车辆方向盘转角控制决策，最后将感知信息处理为控制方向盘、油门和刹车等的指令。
如果探测行车前方有障碍物，行车会自动控制与障碍物的距离，适当减慢测速，并判断自行判断可行驶区域，实现超车或跟车决策。如果与障碍物超过距离超过安全距离，行车会紧急制动。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (2)
1.一种基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统，包括：感知系统、控制系统和执行系统，其特征在于，所述感知系统通过深度学习网络处理激光雷达、图像采集模块及GPS导航仪的数据，实时识别车辆周围的车辆、行人、车道线、交通标志及信号灯的识别及理解，将激光雷达数据与图像进行匹配融合，形成实时三维街景地图，并判断可行驶区域；
所述控制系统采用增强学习网络处理感知系统收集的信息，对车辆周围的人、车、物进行预测，根据车身状态数据与驾驶员动作的记录进行配对，通过对驾驶行为的马尔科夫过程建模，进行基于Q学习的自动驾驶车辆方向盘转角控制决策，最后将感知信息处理为控制方向盘、油门和刹车等的指令，作出行动选择；所述控制系统对于由近及远的目标使用增强学习网络初始化区域，在线检测、学习、跟踪，对于由远及近的目标，使用逆序跟踪方法对检测目标进行持续跟踪，通过距离估算得到车辆和行人的相对速度信息，实现车辆周围的人、车、物的预测；
所述执行系统根据控制系统的指令执行相应操作，并将操作结果反馈给控制系统；
所述感知系统形成实时三维街景地图，并判断可行驶区域的方法包括：
采用PointNet网络构架的多层感知机提取激光雷达获取的三维点云数据的特征点，进一部获得特征物体的轮廓线，将轮廓线进行拼接，构建物体模型；
对图像采集模块采集的图像制作图片物体轮廓特征标签；
将激光雷达获得特征物体轮廓与图片标签作为输入，通过卷积神经网络将二者特征轮廓进行匹配，输出物体模型的彩色纹理信息；
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2.根据权利要求1所述的基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统，其特征在于，所述感知系统利用卷积神经网络训练图片样本，每一个网络层都被训练到局部提取一个由先前网络层产生的车辆、行人、车道线、交通信号灯和交通标志的特征点的子集，每一层都预测了明确的几何约束修正当前网络层的输入，通过由粗到精级联和几何优化的组合，实时定位识别车辆周围的车辆、行人、车道线、交通标志及信号灯的识别及理解。
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