[发明专利]基于人工智能的无人平台路径规划算法

权利要求书

1.基于人工智能的无人平台路径规划算法，其特征在于，包括以下步骤；

S1.获取起点和终点位置，无人车上装有GPS系统、360°全景热感摄像头和全方位雷达，对车辆进行定位和环境信息模拟，且还装有空气湿度传感器，来控制全方位雷达工作；每个座位底下装有压力传感器；

S2.选择其中一条路径，利用贪心算法算出局部最优路线；

S3.无人车上在行驶过程中，通过360°全景热感摄像头分辨无人车四周的活体障碍物(人员和动物)和路障；

S4.根据360°热感摄像反馈的信息，筛选出小孩和动物的，并模拟出他们的运动轨迹，提前鸣笛预警并绕开保证安全距离；

S5.判断人员的肢体动作是否属于拦车，有空闲压力传感器时停车载人，重新启动运行S2。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人平台路径规划算法，其特征在于：所述贪心算法为是做出当前环境最好的选择；

A)建立数学模型来描述问题，建立X轴和Y轴坐标系，每个活体路障和路障都会在坐标系中代表一个点；

B)把求解的问题分成若干个子问题，避障和停车载人；

C)避障：将活体路障和运行轨迹在坐标系中画出，且画出活体路障的可能会发生的运行轨迹；

构造路径；

f(c)≠f(n)，其中f(c)为无人车的运行轨迹；

D)载人：

f(c)＝f(n)，其中f(c)为无人车禁止状态；

E)构造路径，通过贪心算法，得到局部路径的最优路径，进入S2。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的无人平台路径规划算法，其特征在于：所述载人阶段无人车停下，在再次启动时，当压力传感器的重量一端时间没有变化时，对无人车进行延时启动；

当i＝1时，延时10us,通过循环运算来控制延时时间。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人平台路径规划算法，其特征在于：所述S5中判断活体路障的手势，需要对控制电脑进行大量的照片和视屏模拟训练，以此来减小手势的判断错误率。

5.根据权利要求2所述的基于人工智能的无人平台路径规划算法，其特征在于：所述S2中的最优路径规划，经过贪心算法模拟出多个活体障碍的运动轨迹，同时也标记路障的位置，在路径规划时，绕开路障，且远离活体障碍的运动轨迹，选择一条当下最优的路径行走，同时在判断手势拦车后，在做出停车决定时，路径规划以方便人员上车为最优路线，无人车会停靠在乘车旅客附近，方便乘客乘坐，在旅客上车后，继续根据贪心算法算出的最优路径行走。