一种驾驶模拟器AI行人的方法及系统与流程

本发明涉及驾驶模拟，具体地说，涉及一种驾驶模拟器ai行人的方法及系统。

背景技术：

1、驾驶模拟器座舱由驾驶舱座，视景计算机，视屏(19寸显示器)，操作传感器，数据采集卡，耳机和话筒等组成。座舱包含了与真实车辆相同的操作部件，"五大"操纵机构：方向盘、离合器，脚刹，油门和手刹。真车变速器：倒档、一档、二档、三档、四档、五档和空挡(自动档只含前进档、倒车档和驻车档)。真车操作开关：左转向灯、右转向灯、应急灯、喇叭、点火开关、总电开关、安全带、车门、雨刷、远光灯、近光灯、远近光交替。座舱既可以进行联网训练，也可以进行单机训练；

2、然而目前的驾驶模拟器场景单一，导致与实际驾驶有出入，造成驾驶人得不到很好的练习额，特别是模拟驾驶至靠近人行道时，在人行道蹲守交通法则和避让行人都是实际驾驶最重要的过程，若驾驶人在空旷的ai场景下进行练习，导致真实性差，对驾驶感的培养有限，鉴于此，我们提出一种驾驶模拟器ai行人的方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供驾驶模拟器ai行人的方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供驾驶模拟器ai行人的方法，包括以下步骤：

3、s1、确定驾驶模拟的ai行人场景，框选划分模拟区域，模拟区域包括等待区、车道区、行人区和背景区；

4、s2、通过ai诞生算法在等待区生成ai行人，基于深度学习得到运动转换运用到ai行人模型上；

5、s3、确定ai行人的行走特征，实现对ai行人的路线和速率进行设置；

6、s4、在车道区和行人区重叠区域建立红绿灯，用于设置ai行人运动的优先规则，并将ai行人的行走特征与红绿灯关联依赖进行驾驶模拟。

7、通过用户在驾驶模拟器进行模拟练习驾驶时，在模拟车辆靠近模拟区域，形成ai行人场景，使ai行人模拟实际的行走特征过马路，同时，ai行人通过红绿灯关联依赖，进一步符合实际情况，用户可以身临其境的练习驾驶在行人区规避碰撞，实现培养驾驶感更准确，也增加了练习的真实性和趣味性。

8、作为本技术方案的进一步改进，所述s1的模拟区域采用3d建模技术，包括以下步骤：

9、输入场景图片，提取模型特征点；

10、搭建三角网格，生成三维网格模型；

11、纹理映射：求得模型顶点在二维纹理空间的纹理坐标，是一个从三维空间点到二维平面点的映射过程；

12、提供实现3d模型的编辑功能的接口，对3d模型进行调整后展现出模拟区域的3d模型。

13、作为本技术方案的进一步改进，所述s2中的ai诞生算法包括以下步骤：

14、在3d建模技术的基础上生成ai行人模型；

15、基于视觉捕获的人体运动传递到ai行人模型上，使ai行人模拟真实行人走路。

16、作为本技术方案的进一步改进，所述s3的行走特征包括行走区域、行走路线、行走速率、行走间隔和行走逻辑，其中：

17、行走区域用于确定ai行人沿着行人区行走；

18、行走路线用于根据人行道宽度划定可行走路线数量；

19、行走速率用于根据不同年龄、性别设置行走速率和奔跑速率；

20、行走间隔用于通过间隔随机算法设置每两个ai行人之间的间隔；

21、行为逻辑用于通过障碍物避让算法调整。

22、作为本技术方案的进一步改进，所述间隔随机算法包括以下步骤：

23、预设间隔因子输入，使两个相同年龄、性别的ai行人之间间距保持相同，同理，若两个不同年龄、性别的ai行人行走速率和奔跑速率不同，在间隔因子不变的情况下，使两个ai行人之间的间隔不同，实现间隔随机性。

24、作为本技术方案的进一步改进，所述障碍物避让算法包括以下步骤：

25、编写函数isintriangle()用于判定点与三角形的位置关系。

26、以ai行人m为例，用不规则图形代表障碍物(行驶车辆)，障碍物可用一系列的点表示，封装到point类中；

27、ai行人m可用一系列三角形表示，封装到triangle类中，物体碰撞检测简化为判断点在三角形内外的问题；

28、设ai行人m的坐标为m(x,y)，若ai行人m的isintriangle()返回值为真，则发生碰撞，重置m的坐标为m＝m(x+1，y+1)；若返回值为假，未发生碰撞。

29、作为本技术方案的进一步改进，红绿灯采用仿真红绿灯设备，包括红灯、绿灯和黄灯，用于在一定时间内切换红灯和绿灯亮起，黄灯用于在红灯和绿灯切换的临界值时亮起。

30、作为本技术方案的进一步改进，所述s4中在进行驾驶模拟时，以红绿灯作为优先规则，包括以下事件：

31、事件一、ai行人到达行人区端部，红绿灯显示绿灯，控制ai行人沿着路线走到行人区另一端；

32、事件二、ai行人到达行人区端部，红绿灯显示黄灯和绿灯，控制ai行人停止在等待区。

33、本发明的目的之二在于，提供了用于实现驾驶模拟器ai行人的系统，包括上述所述的驾驶模拟器ai行人的方法，包括模拟区域划分模块、ai行人模型生成模块、行走特征设置模块和红绿灯关联模块；

34、所述模拟区域划分模块用于确定驾驶模拟的ai行人场景，框选划分模拟区域；

35、所述ai行人模型生成模块用于通过ai诞生算法在等待区生成ai行人，基于深度学习得到运动转换运用到ai行人模型上；

36、所述行走特征设置模块用于确定ai行人的行走特征，实现对ai行人的路线和速率进行设置，有利于符合实际不同人产生不同的运动效果，提高驾驶模拟器的真实性；

37、所述红绿灯关联模块用于在车道区和行人区重叠区域建立红绿灯，用于设置ai行人运动的优先规则，并将ai行人的行走特征与红绿灯关联依赖进行驾驶模拟。

38、与现有技术相比，本发明的有益效果：通过用户在驾驶模拟器进行模拟练习驾驶时，在模拟车辆靠近模拟区域，形成ai行人场景，使ai行人模拟实际的行走特征过马路，同时，ai行人通过红绿灯关联依赖，进一步符合实际情况，用户可以身临其境的练习驾驶在行人区规避碰撞，实现培养驾驶感更准确，也增加了练习的真实性和趣味性。

技术特征：

1.一种驾驶模拟器ai行人的方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的驾驶模拟器ai行人的方法，其特征在于：所述s1的模拟区域采用3d建模技术，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的驾驶模拟器ai行人的方法，其特征在于：所述s2中的ai诞生算法包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的驾驶模拟器ai行人的方法，其特征在于：所述s3的行走特征包括行走区域、行走路线、行走速率、行走间隔和行走逻辑，其中：

5.根据权利要求4所述的驾驶模拟器ai行人的方法，其特征在于：所述间隔随机算法包括以下步骤：

6.根据权利要求4所述的驾驶模拟器ai行人的方法，其特征在于：所述障碍物避让算法包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的驾驶模拟器ai行人的方法，其特征在于：红绿灯采用仿真红绿灯设备，包括红灯、绿灯和黄灯，用于在一定时间内切换红灯和绿灯亮起，黄灯用于在红灯和绿灯切换的临界值时亮起。

8.根据权利要求7所述的驾驶模拟器ai行人的方法，其特征在于：所述s4中在进行驾驶模拟时，以红绿灯作为优先规则，包括以下事件：

9.用于实现驾驶模拟器ai行人的系统，包括权利要求1-8中任意一项所述的驾驶模拟器ai行人的方法，其特征在于：包括模拟区域划分模块、ai行人模型生成模块、行走特征设置模块和红绿灯关联模块；

技术总结
本发明涉及驾驶模拟技术领域，具体地说，涉及一种驾驶模拟器AI行人的方法及系统。包括以下步骤：确定驾驶模拟的AI行人场景，框选划分模拟区域，通过AI诞生算法在等待区生成AI行人，基于深度学习得到运动转换运用到AI行人模型上，确定AI行人的行走特征，实现对AI行人的路线和速率进行设置，在车道区和行人区重叠区域建立红绿灯，用于设置AI行人运动的优先规则，并将AI行人的行走特征与红绿灯关联依赖进行驾驶模拟。本发明用户可以身临其境的练习驾驶在行人区规避碰撞，实现培养驾驶感更准确，也增加了练习的真实性和趣味性。

技术研发人员：张建林,李斌锋
受保护的技术使用者：武汉未来幻影科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13