【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通，尤其涉及一种新能源客车用智能行人避让系统。
技术介绍
1、智能行人避让系统是一种新能源客车上的安全辅助系统，旨在帮助司机识别并避免与行人发生碰撞。该系统利用传感器、摄像头、雷达等技术，实时监测车辆周围的环境，并通过算法分析来判断是否有行人靠近或潜在的碰撞风险，当系统检测到行人靠近或存在碰撞风险时，它会发出警报，提醒司机采取相应的行动，如果司机没有及时反应，系统还可以自动执行紧急制动或转向操作，以避免与行人碰撞。
2、但在实际使用过程中，由于现有系统在决策过程中可能存在一定的延迟，影响了系统的实时性和响应速度，此外，决策算法的准确性还有改进空间，需要更好地理解和预测行人的行为；而且在复杂的交通环境和行人行为情况下，现有系统的适应性有限，可能无法充分考虑各种复杂情况和多目标权衡，从而不便于进行使用。
技术实现思路
1、基于现有的智能行人避让系统不便于进行使用的技术问题，本专利技术提出了一种新能源客车用智能行人避让系统。
2、本专利技术提出的一种新能源客车用智能行人避让系统，包括智能避让系统，所述智能避让系统包括传感器模块、数据融合模块、决策与控制模块、执行模块和人机交互模块，所述传感器模块将环境数据向数据融合模块传递，所述数据融合模块将综合分析结果向决策与控制模块传递，所述决策与控制模块向执行模块传递控制信号，所述决策与控制模块向人机交互模块传递警示信息。
3、优选地，所述传感器模块对车辆周围的环境进行实时监测，所述传感器模块
4、通过上述技术方案，利用传感器模块提高系统对周围环境的感知能力和对目标的识别准确率，还可以使用更高级别的传感器，如激光雷达等设备，以提高感知范围和精度。
5、优选地，所述时序数据处理单元在数据融合模块中引入时序数据处理的方法，并对历史数据和实时数据进行建模和预测，提供行人位置和速度的时序信息，所述数据滤波单元通过应用滤波算法对时序数据进行平滑处理，去除噪声和异常值，提高数据的可靠性和准确性，所述数据插值单元使用插值方法填补缺失数据，所述时间序列建模单元对时序数据进行建模，分析数据的趋势、周期性和相关性特征，所述时间序列预测单元基于时间序列的历史数据，使用预测方法推断未来的数值，所述时间序列分析单元对时序数据的统计特性和模式进行分析，并提取数据中的重要信息。
6、通过上述技术方案，利用在数据融合模块中引入时序数据处理单元，通过对历史数据和实时数据进行建模和预测，提供行人位置和速度等时序信息，通过对时序数据进行滤波和校正，可以减少传感器数据的噪声和不确定性，从而提高数据融合的准确性和可靠性。
7、优选地，所述决策与控制模块对环境数据进行分析，并生成相应的避让策略，所述决策与控制模块包括算法优化单元、实时响应单元、多目标决策单元、预测与规划单元和容错与安全单元，所述算法优化单元引入决策算法和控制策略，提高系统的决策效率和安全性。
8、通过上述技术方案，利用决策与控制模块基于预先设定的规则，并结合人工智能算法进行决策，以确定是否需要发出警报、执行紧急制动或调整车辆方向等操作。
9、优选地，所述算法优化单元引入有模糊控制算法，所述模糊控制算法包括定义变量单元、设定规则集单元、模糊推理单元、解模糊化单元和控制实现单元，所述定义变量单元对行人距离、行人速度、车速的模糊变量进行定义，所述设定规则集单元建立一组模糊规则，以描述行人与车辆之间的交互关系，所述模糊推理单元将输入的模糊变量传入到模糊推理机中，计算出相应的输出模糊变量，所述解模糊化单元采用重心方法或平均值方法进行解模糊化，将模糊变量映射到具体的控制指令上，所述控制实现单元根据解模糊化的结果生成相应的控制指令。
10、优选地，所述模糊控制算法使用有隶属函数公式，其公式为：
11、行人距离的隶属函数：
12、近：μ_近(x)＝max(0,1-(x-a)/b)
13、远：μ_远(x)＝max(0,(x-c)/d)；
14、行人速度的隶属函数：
15、快：μ_快(x)＝max(0,1-(x-e)/f)
16、慢：μ_慢(x)＝max(0,(x-g)/h)；
17、模糊规则：
18、如果行人距离为近且行人速度为快，则车速为慢，
19、如果行人距离为近且行人速度为慢，则车速为慢，
20、如果行人距离为远且行人速度为快，则车速为快，
21、如果行人距离为远且行人速度为慢，则车速为快；
22、模糊推理：
23、设定行人距离为x1，行人速度为x2，模糊推理通过最大最小法来计算模糊输出；
24、rule1:if行人距离是近and行人速度是快then车速是慢，
25、rule2:if行人距离是近and行人速度是慢then车速是慢，rule3:if行人距离是远and行人速度是快then车速是快，rule4:if行人距离是远and行人速度是慢then车速是快；
26、计算模糊输出：
27、车速是慢的隶属度：μ_车速慢＝min(μ_近(x1),μ_快(x2))或min(μ_近(x1),μ_慢(x2))，
28、车速是快的隶属度：μ_车速快＝min(μ_远(x1),μ_快(x2))或min(μ_远(x1),μ_慢(x2))；
29、解模糊化：
30、解模糊化采用重心法，即计算模糊输出集合的重心，将其映射到一个具体的值上。
31、优选地，所述模糊控制算法还使用自适应隶属函数，所述自适应隶属函数与隶属函数公式结合，其结合方式为：
32、定义自适应隶属函数：
33、设变量x的自适应隶属函数为μ(x；θ)，其中θ表示隶属函数的参数；
34、自适应隶属函数是三角形隶属函数、高斯隶属函数类型；
35、定义自适应规则：
36、针对变量x1和x2，定义如下自适应规则：
37、if x1 is a1 and x2 is b1 then y is c1 with probability p1
38、if x1 is a2 and x2 is b2 then y is c2 with probability p2
39、...
40、其中a1,a2,b1,b2,c1,c2表示隶属函数的参数，p1,p2表示规则的权重；
41、自适应学习算法：
42、对于每个自适应隶属函数，采用增量学习算法或者遗传本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源客车用智能行人避让系统，包括智能避让系统(1)，其特征在于：所述智能避让系统(1)包括传感器模块(11)、数据融合模块(12)、决策与控制模块(13)、执行模块(14)和人机交互模块(15)，所述传感器模块(11)将环境数据向数据融合模块(12)传递，所述数据融合模块(12)将综合分析结果向决策与控制模块(13)传递，所述决策与控制模块(13)向执行模块(14)传递控制信号，所述决策与控制模块(13)向人机交互模块(15)传递警示信息。
2.根据权利要求1所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述传感器模块(11)对车辆周围的环境进行实时监测，所述传感器模块(11)的具体设备包括摄像头、毫米波雷达和超声波传感器，所述数据融合模块(12)对来自不同传感器的数据进行整合，并进行环境感知和目标检测，对各种传感器数据进行综合分析，所述数据融合模块(12)的内部包括时序数据处理单元(16)，所述时序数据处理单元(16)包括数据滤波单元(161)、数据插值单元(162)、时间序列建模单元(163)、时间序列预测单元(164)和时间序列分析单元(165)
3.根据权利要求2所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述时序数据处理单元(16)在数据融合模块(12)中引入时序数据处理的方法，并对历史数据和实时数据进行建模和预测，提供行人位置和速度的时序信息，所述数据滤波单元(161)通过应用滤波算法对时序数据进行平滑处理，去除噪声和异常值，提高数据的可靠性和准确性，所述数据插值单元(162)使用插值方法填补缺失数据，所述时间序列建模单元(163)对时序数据进行建模，分析数据的趋势、周期性和相关性特征，所述时间序列预测单元(164)基于时间序列的历史数据，使用预测方法推断未来的数值，所述时间序列分析单元(165)对时序数据的统计特性和模式进行分析，并提取数据中的重要信息。
4.根据权利要求3所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述决策与控制模块(13)对环境数据进行分析，并生成相应的避让策略，所述决策与控制模块(13)包括算法优化单元(131)、实时响应单元(132)、多目标决策单元(133)、预测与规划单元(134)和容错与安全单元(135)，所述算法优化单元(131)引入决策算法和控制策略，提高系统的决策效率和安全性。
5.根据权利要求4所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述算法优化单元(131)引入有模糊控制算法，所述模糊控制算法包括定义变量单元、设定规则集单元、模糊推理单元、解模糊化单元和控制实现单元，所述定义变量单元对行人距离、行人速度、车速的模糊变量进行定义，所述设定规则集单元建立一组模糊规则，以描述行人与车辆之间的交互关系，所述模糊推理单元将输入的模糊变量传入到模糊推理机中，计算出相应的输出模糊变量，所述解模糊化单元采用重心方法或平均值方法进行解模糊化，将模糊变量映射到具体的控制指令上，所述控制实现单元根据解模糊化的结果生成相应的控制指令。
6.根据权利要求5所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述模糊控制算法使用有隶属函数公式，其公式为：
7.根据权利要求6所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述模糊控制算法还使用自适应隶属函数，所述自适应隶属函数与隶属函数公式结合，其结合方式为：
8.根据权利要求7所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述实时响应单元(132)优化决策与控制模块(13)的实时性，使其能够更快地生成避让策略并做出反应，并降低算法的计算复杂度、提高代码的执行效率、并使用高性能的硬件平台，减少决策与控制的延迟时间，所述多目标决策单元(133)考虑多个决策目标，包括行人安全、车辆稳定性和交通效率，在不同的情况下进行权衡和优化，并设计合适的目标函数和约束条件，采用多目标优化算法，使决策与控制模块(13)更好地平衡不同的目标。
9.根据权利要求8所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述预测与规划单元(134)改进决策与控制模块(13)的预测能力和规划策略，进而应对复杂的交通环境和行人行为，并引入高级的感知技术和行为建模方法，提高对行人行为的准确预测，所述容错与安全单元(135)加强决策与控制模块(13)的故障容错机制和安全性保障，以应对出现的系统故障和异常情况，并设计合适的检测算法和容错策略，及时发现和处理决策与控制模块(13)的错误。
10.根据权利要求1所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述执行模块(14)与车辆的自动驾驶系统进行集成，执行更高级别的自动...
【技术特征摘要】
1.一种新能源客车用智能行人避让系统，包括智能避让系统(1)，其特征在于：所述智能避让系统(1)包括传感器模块(11)、数据融合模块(12)、决策与控制模块(13)、执行模块(14)和人机交互模块(15)，所述传感器模块(11)将环境数据向数据融合模块(12)传递，所述数据融合模块(12)将综合分析结果向决策与控制模块(13)传递，所述决策与控制模块(13)向执行模块(14)传递控制信号，所述决策与控制模块(13)向人机交互模块(15)传递警示信息。
2.根据权利要求1所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述传感器模块(11)对车辆周围的环境进行实时监测，所述传感器模块(11)的具体设备包括摄像头、毫米波雷达和超声波传感器，所述数据融合模块(12)对来自不同传感器的数据进行整合，并进行环境感知和目标检测，对各种传感器数据进行综合分析，所述数据融合模块(12)的内部包括时序数据处理单元(16)，所述时序数据处理单元(16)包括数据滤波单元(161)、数据插值单元(162)、时间序列建模单元(163)、时间序列预测单元(164)和时间序列分析单元(165)。
3.根据权利要求2所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述时序数据处理单元(16)在数据融合模块(12)中引入时序数据处理的方法，并对历史数据和实时数据进行建模和预测，提供行人位置和速度的时序信息，所述数据滤波单元(161)通过应用滤波算法对时序数据进行平滑处理，去除噪声和异常值，提高数据的可靠性和准确性，所述数据插值单元(162)使用插值方法填补缺失数据，所述时间序列建模单元(163)对时序数据进行建模，分析数据的趋势、周期性和相关性特征，所述时间序列预测单元(164)基于时间序列的历史数据，使用预测方法推断未来的数值，所述时间序列分析单元(165)对时序数据的统计特性和模式进行分析，并提取数据中的重要信息。
4.根据权利要求3所述的一种新能源客车用智能行人避让系统，其特征在于：所述决策与控制模块(13)对环境数据进行分析，并生成相应的避让策略，所述决策与控制模块(13)包括算法优化单元(131)、实时响应单元(132)、多目标决策单元(133)、预测与规划单元(134)和容错与安全单元(135)，所述算法优化单元(131)引入决策算法和控制策略，提高系统的决策效率和安全性。
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：程勇，刘文龙，周耀宗，
申请(专利权)人：上海方堰智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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