[发明专利]一种自动驾驶多场景环境检测及决策系统及方法

说明书

本发明涉及涉及云计算、大数据、深度学习和自动驾驶技术领域，特别涉及一种自动驾驶多场景环境检测及决策系统及方法。其系统包括云端中心和车载核心计算单元，所述的云端中心用于形成适合于边缘侧FPGA的模型，并形成不同场景下的模型选择规则和双路模型决策规则，连同所述的模型一起下发给自动驾驶汽车的车载核心计算单元；所述的车载核心计算单元根据不同的场景，动态选择模型加载，并完成车辆决策。本发明的一种自动驾驶多场景环境检测及决策系统及方法，在车辆侧计算单元采用FPGA方案，利用其功耗低、实时并行处理能力强的特点，设计双路FPGA完成模型推理，利用其动态可擦洗的能力，通过规则引擎选择加载最优的环境监测及决策模型，实现全场景下的自动驾驶。

技术领域

本发明涉及涉及云计算、大数据、深度学习和自动驾驶技术领域，特别涉及一种自动驾驶多场景环境检测及决策系统及方法。

背景技术

近年来，互联网发展迅速，从PC互联网、移动互联网来到物联网时代，万物互联的时代已经到来，移动通信设备、物联网终端设备等各类异构设备连接到互联网，云端中心聚合了大量的物理硬件资源，并采用虚拟化技术实现了异构网络计算资源的统一的分配、调度和管理，集中建设数据中心大大降低了计算和存储的成本。随着人工智能技术的发展，特别是深度学习技术，其超强的进化能力，通过云端训练构建得到类似人脑结构的大规模卷积神经网络，给数据处理领域带来了创新性的发展。

FPGA(Field－Programmable Gate Array)，即现场可编程门阵列，是一种主要针对应用或功能要求可进行变成的半导体器件。现已广泛应用于异构加速领域，已经展现出相比通用处理器CPU更好的性能。CPU的设计主要针对逻辑计算，与CPU和GPU不同，FPGA是一种典型的非诺依曼架构，是硬件适配软件的模式，能够根据系统资源和算法特征灵活的调整并行度，达到最优的适配，因此能效比高于CPU和GPU。FPGA特别擅长数字信号处理，能够兼容多电平标准的接口，并能互联各种高速电子器件，比如高速光纤收发器等，其功耗低、成本小的特点更是其在很多领域得到了广泛的应用。

自动驾驶是汽车产业与人工智能、视觉计算、物联网、雷达、高精地图、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物,是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。相较于传统汽车，自动驾驶汽车增加了高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置等核心传感器，并通过传感器实时采集数据，配合高精地图，利用车载核心计算单元进行实时高效的环境识别和推理决策，并反馈给车辆线控系统实现自动驾驶。未来L4级别以上的自动驾驶将覆盖全场景，适应晴天、阴天、雨天、雪天等不同天气场景，还需要考虑白天和夜间不同的光照效果，同时要兼顾自动驾驶车辆的常用行程，采用更加适合车辆常用时间和常用路径的模型。另一方面，受限于汽车的体积和能耗的要求，车载核心计算单元无法提供大量的计算资源，同时还要保证计算决策的高实时性和高可用性。在这种情况下，如何有效的利用FPGA，在有限的计算资源下，满足多场景自动驾驶的要求，更加高效合理的利用资源实现最优决策，并能保证车辆侧驾驶安全成为亟需解决的问题。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明提供了一种自动驾驶多场景环境检测及决策系统及方法，由云端根据不同驾驶场景利用聚集的大量数据进行训练，产生针对具体车辆驾驶路径及驾驶环境的个性化模型，在车辆侧计算单元采用FPGA方案，利用其功耗低、实时并行处理能力强的特点，设计双路FPGA完成模型推理，利用其动态可擦洗的能力，通过规则引擎选择加载最优的环境监测及决策模型，实现全场景下的自动驾驶。同时根据车辆路径规划，提前加载模型，更加高效合理的利用计算资源，保证了决策推理的高可用性，最大程度的保障了自动驾驶车辆的行驶安全。

本发明所采用的技术方案如下：

一种自动驾驶多场景环境检测及决策系统，包括云端中心和车载核心计算单元，所述的云端中心用于形成适合于边缘侧FPGA的模型，并形成不同场景下的模型选择规则和双路模型决策规则，连同所述的模型一起下发给自动驾驶汽车的车载核心计算单元；所述的车载核心计算单元根据不同的场景，动态选择模型加载，并完成车辆决策。