基于机器学习模型的自动驾驶决策平台的制作方法

本发明涉及汽车工业，尤其涉及基于机器学习模型的自动驾驶决策平台。

背景技术：

1、随着科技的不断进步，自动驾驶技术已成为当今汽车工业和智能交通领域的研究热点。自动驾驶技术的核心在于使汽车能够在无人干预的情况下自主行驶，从而提高交通效率、减少交通事故并提升行车安全。为实现这一目标，自动驾驶系统需具备高效、准确的决策能力，以应对复杂的交通环境和多变的驾驶情况。

2、目前，自动驾驶决策平台主要依赖于各种传感器获取的环境信息以及先进的机器学习算法。这些算法能够对环境进行感知、理解，并据此做出驾驶决策。然而，现有的自动驾驶决策平台在处理复杂交通情况、预测他车行为以及优化自身驾驶策略等方面仍存在诸多挑战。

3、本发明旨在解决以下问题：如何构建一个基于机器学习模型的自动驾驶决策平台系统，该系统能够实时、准确地处理多源传感器数据，有效融合环境信息，并通过先进的机器学习算法做出最优驾驶决策，以适应复杂多变的交通环境，提高自动驾驶的安全性和舒适性。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，解决了现有技术中自动驾驶决策平台主要依赖于各种传感器获取的环境信息以及先进的机器学习算法。这些算法能够对环境进行感知、理解，并据此做出驾驶决策。然而，现有的自动驾驶决策平台在处理复杂交通情况、预测他车行为以及优化自身驾驶策略等方面仍存在诸多挑战的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，包括数据预处理模块，用于处理多源传感器的原始数据，提供高质量的输入数据给机器学习决策模块。

4、优选的，机器学习决策模块采用深度学习或强化学习算法，对预处理后的数据进行实时分析，并做出最优驾驶决策。

5、优选的，控制输出模块根据机器学习决策模块的输出结果生成控制指令，通过车辆控制系统执行这些指令。

6、优选的，还包括反馈优化模块，用于收集并记录行驶数据，对机器学习模型进行持续训练和优化。

7、优选的，反馈优化模块利用历史驾驶数据和实时交通情况对模型参数进行调整，以优化驾驶策略。

8、优选的，多源传感器包括但不限于雷达、摄像头和激光雷达。

9、优选的，该系统能够适应不同交通环境和驾驶情况，提高自动驾驶的鲁棒性和安全性。

10、本发明至少具备以下有益效果：

11、提高决策准确性：通过机器学习模型对多源传感器数据进行深度融合与分析，能够更准确地感知和理解交通环境，从而做出更精准的驾驶决策，增强系统适应性：本系统采用的机器学习模型具有良好的泛化能力，能够适应不同交通环境和驾驶情况，提高自动驾驶的鲁棒性，优化驾驶策略：通过反馈优化模块不断学习和调整模型参数，使系统能够根据历史驾驶数据和实时交通情况持续优化驾驶策略，提升驾驶效率和安全性。

技术特征：

1.基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，其特征在于，机器学习决策模块采用深度学习或强化学习算法，对预处理后的数据进行实时分析，并做出最优驾驶决策。

3.根据权利要求2所述的基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，其特征在于，控制输出模块根据机器学习决策模块的输出结果生成控制指令，通过车辆控制系统执行这些指令。

4.根据权利要求3所述的基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，其特征在于，还包括反馈优化模块，用于收集并记录行驶数据，对机器学习模型进行持续训练和优化。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，其特征在于，反馈优化模块利用历史驾驶数据和实时交通情况对模型参数进行调整，以优化驾驶策略。

6.根据权利要求5所述的基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，其特征在于，多源传感器包括但不限于雷达、摄像头和激光雷达。

7.根据权利要求6所述的基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，其特征在于，该系统能够适应不同交通环境和驾驶情况，提高自动驾驶的鲁棒性和安全性。

技术总结
本发明涉及汽车工业技术领域，尤其涉及基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，解决了现有技术中自动驾驶决策平台主要依赖于各种传感器获取的环境信息以及先进的机器学习算法。这些算法能够对环境进行感知、理解，并据此做出驾驶决策。然而，现有的自动驾驶决策平台在处理复杂交通情况、预测他车行为以及优化自身驾驶策略等方面仍存在诸多挑战的问题。基于机器学习模型的自动驾驶决策平台，包括数据预处理模块，用于处理多源传感器的原始数据，提供高质量的输入数据给机器学习决策模块。本发明通过机器学习模型对多源传感器数据进行深度融合与分析，能够更准确地感知和理解交通环境，从而做出更精准的驾驶决策。

技术研发人员：钱炳旭
受保护的技术使用者：江苏旷世智慧网联科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/7