[发明专利]特种救援车辆转向模式智能决策方法

权利要求书

1.一种特种救援车辆转向模式智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.构建基于卷积神经网络的转向模式决策模型：

a1.构建基于卷积神经网络的转向模式决策模型的转向模式评价指标；

a2.建立实验测试平台和仿真测试平台；

a3.通过实验测试平台和仿真测试平台构建转向模式决策的混合样本集；

a4.通过混合样本集数据训练卷积神经网络模型，建立基于卷积神经网络的转向模式决策模型；

b.基于卷积神经网络的转向模式决策模型的输入和输出；

特种救援车辆的工况信息输入基于卷积神经网络的转向模式决策模型后，经基于卷积神经网络的转向模式决策模型输出特种救援车辆的最优转向模式。

2.根据权利要求1所述的特种救援车辆转向模式智能决策方法，其特征还在于，在步骤a1中，转向模式评价指标为特种救援车辆转向模式的总评价指标值，所述的总评价指标值S_m通过以下公式计算：

式中：m＝FWS,RWS,4WS,CS,ZRT；分别代表特种救援车辆的前轮转向模式、后轮转向模式、四轮转向模式、蟹行转向模式和原地转向模式；t_m代表m转向模式下特种救援车辆通过狭小复杂地域的行驶时间；J_m代表m转向模式下特种救援车辆的能量消耗，包括轮胎磨损能耗、转向执行器能量消耗和控制器能量消耗；分别代表转向模式评价指标经过单位量纲处理后的权重系数，其中，

3.根据权利要求2所述的特种救援车辆转向模式智能决策方法，其特征还在于，在步骤a3中，通过多名经验丰富的司机在多种狭小复杂地域下操纵特种救援车辆，采集输入卷积神经网络模型的特种救援车辆的工况信息，并分别计算比较不同转向模式下的S_m值，标记S_m最小时特种救援车辆的最优转向模式m，建立基于卷积神经网络的转向模式决策模型的样本集。

4.根据权利要求3所述的特种救援车辆转向模式智能决策方法，其特征还在于，在步骤a3中，通过实验测试平台构建少量工况数据集，并基于自动驾驶仿真测试平台Autoware采集大量工况数据集，建立基于卷积神经网络的转向模式决策模型在实验测试和仿真测试联合下的多工况混合样本集。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的特种救援车辆转向模式智能决策方法，其特征还在于，在步骤b中，特种救援车辆的工况信息包括基于视觉传感器的图像数据、基于激光雷达的点云数据和车辆存储能量数据，其中，图像数据和点云数据用于感知特种救援车辆所处狭小复杂地域中的环境信息。