一种基于沉浸式分队行为仿真系统及方法

文献发布时间：2024-04-18 20:00:25

技术领域

本发明涉及自动行动领域，更具体地说，涉及所述一种基于沉浸式分队行为仿真系统及方法。

背景技术

现有技术中在进行沉浸式分队行为仿真的时候因为感知技术限制、对复杂环境的适应性有限、通信安全性隐患以及对异常情况的处理不够灵活。此外，对于未知风险和突发事件的应对能力有待提高，系统鲁棒性有限。在实际情况中，复杂天气和情况条件可能影响传感器性能，而传统系统对这些变化的适应性较弱。因此，需要不断创新和改进技术，以提高行动系统在各种复杂场景下的安全性和可靠性。

发明内容

要解决的技术问题：传统沉浸式分队行为仿真系统存在一些不足，包括感知技术限制、对复杂环境的适应性有限、通信安全性隐患以及对异常情况的处理不够灵活。此外，对于未知风险和突发事件的应对能力有待提高，系统鲁棒性有限。在实际情况中，复杂天气和情况条件可能影响传感器性能，而传统系统对这些变化的适应性较弱。因此，需要不断创新和改进技术，以提高沉浸式分队行为仿真系统在各种复杂场景下的安全性和可靠性。

技术方案：

所述一种基于沉浸式分队行为仿真系统，包括感知模块、决策与规划模块、执行控制模块、通信与感知融合模块、实时监控与反馈模块、安全应急系统；

所述感知模块负责获取情况和行为的实时信息，提供给所述决策规划模块；

所述决策规划模块根据感知模块的输出进行决策，选择最佳行为策略和路径规划；

所述决策规划模块生成的行为决策被传递给所述执行控制模块，所述执行控制模块负责将决策转化为行为的实际行为；

所述执行控制模块负责调整行动、停止、变形队伍行为控制系统，行为按照规划执行行为；

所述感知模块获取行为周围的环境信息，所述通信感知融合模块整合这些信息，并与其他行为和基础设施进行通信；

所述通信感知融合模块通过行为间通信增强了感知的范围和准确性，有助于形成更全面的环境认知；

所述实时监控与反馈模块监测系统的性能，提供实时的行为状态、传感器输出和系统健康状况；

所述信息被其他模块用于调整和优化自身的操作，以及对潜在问题做出及时反应；

所述决策规划模块通过所述感知模块提供的信息判断潜在的安全风险，并根据需要触发安全应急系统；

所述安全应急系统在紧急情况下采取行动，包括执行紧急制动和避让措施。

优选的，所述感知模块运用的计算机视觉、雷达信号处理、激光雷达数据解析技术；

通过激光雷达、摄像头、雷达传感器采集实时数据，包括对情况上的障碍物、其他行为、行人和环境标志的感知；

通过数据预处理，对原始传感器输出进行滤波、去噪和校正，提高数据的质量和准确性；

通过所述传感器融合技术，将来自不同传感器的信息整合在一起，形成更为完整和可靠的环境模型；

这一模型被传递给所述决策和规划模块，支持汽车做出相应的行为决策。

优选的，所述决策与规划模块通过路径规划算法、决策树、机器学习模型；

基于所述感知模块的输出，制定行为策略和路径规划，决定行为的速度、方向、变道行为，安全而高效的行动；

优选的，所述路径规划算法计算公式如下：

Dijkstra算法：从起点出发，逐步扩展到离起点最近的节点，再逐步扩展到距离次近的节点，以此类推，直到找到目标节点和者遍历完所有节点；

对于每个节点，计算从起点出发到该节点的最短距离；具体公式如下：

distance[v]=min(distance[v],distance[u]+weight(u,v))，其中：distance[v]是起点到节点 v的当前最短距离；，distance[u] 是起点到节点u的当前最短距离；weight(u,v) 是边 u到 v 的权重；这个计算公式表示，更新节点 v的最短距离时，比较当前最短距离和通过节点；u到达节点v的距离，选择较小的作为最新的最短距离。

优选的，所述执行控制模块执行决策与规划模块的指令，控制行为的实际行为；

通过控制系统、实时反馈控制；

调整行动、停止、变形队伍行为控制系统，实施的决策是安全可行的。

优选的，所述实时反馈控制包括以下步骤：

S1.采集实时数据，通过行为上的各种传感器包括惯性测量单元、编码器获取实时的行为状态信息，包括位置、速度、方向；

S2.传感器数据处理，对所述采集到的数据进行预处理，包括滤波、校准和去噪，数据的，准确性和稳定性；

S3.目标设定，系统根据任务和环境要求设定特定的目标，包括期望的速度、车道位置；

S4.将当前行为的状态与设定的目标进行比较，得出误差信号，即实际状态与期望状态之间的差异；

S5.根据误差信号设计反馈控制器，通常采用比例-积分-微分PID控制器和其他高级控制算法；

S6.控制器计算出校正指令，以调整行为的控制参数，包括行为转向角度、运动速度、运动强度；

S7.将计算得到的控制指令传递给所述执行控制模块，调整行为的实际行为，实现对误差的校正；

S8.上述步骤以较高的频率循环执行，以保持实时性，不断根据新的传感器数据和目标重新计算控制指令，使行为持续适应变化的环境。

优选的，所述通信与感知融合模块通过传感器融合、行为间通信、环境信息共享整合来自行为内外的信息，与其他行为和基础设施进行通信，全面的环境感知，协同多行为之间的行为；

所述传感器融合从各传感器获取原始数据，包括激光雷达、摄像头、雷达；然后，进行数据预处理，包括去噪、滤波和坐标变换；

采用传感器融合算法，包括卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波，将来自不同传感器的信息进行整合，形成更准确的环境模型。

优选的，所述实时监控与反馈模块通过实时监测算法、故障检测、系统诊断监测系统的性能，及时发现潜在问题，提供实时的行为状态、传感器输出和系统健康状况。

优选的，所述安全应急系统通过紧急制动系统、自动避障系统在紧急情况下采取措施以安全，识别紧急事件，包括碰撞风险、传感器故障，并采取紧急制动和避让措施；

所述实时监控与反馈模块负责提供实时的行为状态、传感器输出和系统健康状况，行动在行为过程中能够做出准确的决策并保持系统的正常运行；通过车载传感器，包括惯性测量单元、摄像头、雷达采集行为的位置、速度、方向以及周围环境的实时数据；

进行数据处理和分析，实时监测行为的状态，包括检测异常行为、检查传感器的准确性和系统的稳定性；同时，系统也会监控传感器的输出，对传感器数据进行实时校正和合并。

一种基于沉浸式分队行为仿真方法，包括以下步骤：

S1.感知环境，使用各种传感器，摄像头、激光雷达、雷达获取实时的情况环境信息，包括行为周围的障碍物、行人、环境标志和路况；

数据预处理，对感知到的原始数据进行预处理，包括去噪、滤波和坐标转换，以提高数据质量和准确性；

S2.目标识别与跟踪，通过计算机视觉和目标跟踪技术，识别和跟踪情况上的各种目标，包括其他行为、行人和障碍物；

S3.场景分析，利用感知到的环境信息和目标的状态，对当前行动场景进行分析，包括车道交叉口、路况，以理解整个行动环境；

S4.风险评估，基于感知和场景分析的结果，评估当前行动场景中的潜在风险；这涉及到与其他行为的距离、行为速度、环境信号状态因素的综合考虑；

S5.规划与决策，根据风险评估结果，制定行为的行动策略和路径规划，以最小化潜在风险，并安全而高效的行动；

S6.执行控制，将规划和决策的结果转化为具体的行为控制指令，调整油门、刹车、转向控制系统，行为按照规划的路径安全行为；

S7.实时监控与反馈，在整个过程中，实时监控行为状态、传感器输出和系统健康状况，以及时检测潜在问题并提供反馈。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

（1）新一代传感器技术的引入，如更先进的摄像头、激光雷达和雷达系统，有助于提高环境感知的精准度和范围，从而更准确地识别和跟踪情况上的各种目标。

（2）采用先进的传感器融合算法，将来自多个传感器的数据整合，提高对环境的全面感知，降低误判风险的可能性。

（3）引入更先进的智能决策算法，例如机器学习和深度学习，以更好地理解复杂的环境情景，并优化行为的决策过程。

（4）加强实时监控与反馈机制，通过高频率的系统状态监测和及时的反馈，提高系统对潜在风险的感知能力和对问题的即时响应。

（5）在紧急制动和自动避障系统方面引入更智能和高效的技术，提高对紧急情况的处理速度和准确性。

（6）强调不同模块之间更高效的集成和协同工作，以确保整个系统在复杂环境环境中更加稳健和可靠地运行。

（7）强调系统对不同情况和环境状况的适应性和灵活性，以便更好地适应各种复杂的行动场景，包括城市、高速公路和交叉口。

附图说明

图1为本发明基于一种基于沉浸式分队行为仿真系统的整体流程示意图；

图2为本发明基于一种基于沉浸式分队行为仿真方法的整体流程示意图。

具体实施方式

实施例：请参阅图1-2，基于一种基于沉浸式分队行为仿真系统及方法，包括感知模块、决策与规划模块、执行控制模块、通信与感知融合模块、实时监控与反馈模块、安全应急系统；

感知模块负责获取情况和行为的实时信息，提供给决策规划模块；

决策规划模块根据感知模块的输出进行决策，选择最佳行为策略和路径规划；

决策规划模块生成的行为决策被传递给执行控制模块，执行控制模块负责将决策转化为行为的实际行为；

执行控制模块负责调整行动、停止、变形队伍行为控制系统，行为按照规划执行行为；

感知模块获取行为周围的环境信息，通信感知融合模块整合这些信息，并与其他行为和基础设施进行通信；

通信感知融合模块通过行为间通信增强了感知的范围和准确性，有助于形成更全面的环境认知；

实时监控与反馈模块监测系统的性能，提供实时的行为状态、传感器输出和系统健康状况；

信息被其他模块用于调整和优化自身的操作，以及对潜在问题做出及时反应；

决策规划模块通过感知模块提供的信息判断潜在的安全风险，并根据需要触发安全应急系统；

安全应急系统在紧急情况下采取行动，包括执行紧急制动和避让措施。

感知模块运用的计算机视觉、雷达信号处理、激光雷达数据解析技术；

具体的，计算机视觉的任务如下：

图像获取：包括使用摄像头、传感器等设备获取静态图像或视频。

图像预处理：对图像进行预处理，包括去噪、调整对比度、图像增强等，以提高后续处理的效果。

图像特征提取：从图像中提取关键特征，可以是边缘、纹理、颜色等，用于图像识别和分类。

图像识别和分类：使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN），进行图像识别和分类，使计算机能够辨认图像中的对象或场景。

目标检测：识别图像中的多个目标，并标定它们的位置，通常通过使用带有边界框的模型来实现。

图像分割：将图像分割成不同的区域，每个区域表示图像中的一个物体或场景，用于更详细和精确的分析。

三维重建：基于二维图像的信息，推断出物体或场景的三维结构，用于虚拟现实、增强现实等应用。

行为分析：分析图像序列中的对象或人的行为，例如行走、交互等，以理解动态场景。

具体的，雷达处理信号采集实时数据具体操作如下：

发射信号：雷达系统通过天线发射射频信号，这个信号会在空间中传播并与目标发生反射。

接收反射信号：天线接收目标反射回来的信号，形成雷达返回的接收信号。

混频器处理：接收到的信号通过混频器进行处理，与局部振荡器产生的信号混频，得到中频信号。

模拟-数字转换（ADC）：中频信号经过模拟-数字转换器（ADC）转换为数字信号，将连续的模拟信号离散化为数字形式。

脉冲压缩：对接收到的信号进行脉冲压缩，以提高目标分辨率和对弱目标的探测性能。

时域处理：对信号进行时域处理，如时域滤波、时域窗函数等，以增强目标信号并抑制噪声。

距离测量：通过测量信号的时间延迟来确定目标与雷达之间的距离。

速度测量：利用多普勒效应，通过测量目标引起的频率变化来确定目标的速度。

角度测量：对天线的方向或相位进行处理，以确定目标在空间中的角度位置。

数据融合：将来自多个雷达系统的数据进行融合，提高整体感知性能。

目标跟踪：

使用目标跟踪算法，对多个时间步的数据进行处理，估计和预测目标的运动状态。

实时数据输出：将处理后的实时数据输出给系统的其他模块，如决策和规划模块，以支持自动行动行为的决策过程。

通过激光雷达、摄像头、雷达传感器采集实时数据，包括对情况上的障碍物、其他行为、行人和环境标志的感知；

通过数据预处理，对原始传感器输出进行滤波、去噪和校正，提高数据的质量和准确性；

通过传感器融合技术，将来自不同传感器的信息整合在一起，形成更为完整和可靠的环境模型；

具体的，激光雷达数据解析技术步骤如下：

激光束测距：激光雷达发射激光束，测量激光束从雷达发射到目标和反射回雷达的时间，通过计算光速和时间，得到距离信息。

激光束角度解析：确定每个激光束的水平和垂直方向的角度信息，以确定激光束的方向。

坐标变换：将激光雷达采集到的极坐标数据转换为直角坐标数据，使其更易于处理和理解。

点云生成：将每个激光束的距离和方向信息组合起来，形成点云数据。每个点的坐标表示一个目标或障碍物的位置。

地面分割：通过分析点云数据，识别和分离出地面点，这有助于过滤掉地面上的信息，使系统更专注于检测其他目标。

目标检测与分类：使用目标检测算法，通过分析点云中的聚类、形状等特征，检测并分类目标，如行为、行人、建筑物等。

地图构建：基于点云数据，构建环境的三维地图，用于行为的定位、导航和规划。

障碍物识别与跟踪：通过分析点云数据的运动信息，识别并跟踪障碍物，帮助行为做出实时决策。

数据滤波与校正：对点云数据进行滤波和校正，去除噪声、平滑数据，并对系统误差进行校正。

实时更新与输出：对处理后的数据进行实时更新，输出给自动行动系统的其他模块，如决策和规划模块。

这一模型被传递给决策和规划模块，支持汽车做出相应的行为决策。

决策与规划模块通过路径规划算法、决策树、机器学习模型；

基于感知模块的输出，制定行为策略和路径规划，决定行为的速度、方向、变道行为，安全而高效的行动；

路径规划算法计算公式如下：

Dijkstra算法：从起点出发，逐步扩展到离起点最近的节点，再逐步扩展到距离次近的节点，以此类推，直到找到目标节点和者遍历完所有节点；

对于每个节点，计算从起点出发到该节点的最短距离；具体公式如下：

distance[v]=min(distance[v],distance[u]+weight(u,v))，其中：distance[v]是起点到节点 v的当前最短距离；distance[u] 是起点到节点u的当前最短距离；weight(u,v) 是边 u到 v 的权重；这个计算公式表示，更新节点 v的最短距离时，比较当前最短距离和通过节点；u到达节点v的距离，选择较小的作为最新的最短距离。

执行控制模块执行决策与规划模块的指令，控制行为的实际行为；

通过控制系统、实时反馈控制；

具体的，控制系统的组成包括传感器、执行器、控制器、过程和系统、反馈回路、参考输入、控制策略；

具体如下：

传感器用于测量系统的输出或状态，并将这些信息转换成可供控制系统处理的电信号。传感器可以测量物理量如温度、压力、速度等，也可以是图像传感器、激光雷达等。

执行器通过接收控制信号，执行相应的动作以调整系统的输入或状态。执行器可以是电动机、阀门、喷嘴等，根据系统的特性而定。

控制器是控制系统的大脑，通过比较实际输出与期望输出，计算出控制误差，并生成控制信号送往执行器。控制器的设计可以基于传统的PID控制器，也可以采用更高级的控制算法，如模型预测控制、自适应控制等。

过程或系统是控制系统所要控制或影响的实际工程过程或系统。这可能是一个物理系统，如机械系统、化学过程，也可能是一个信息系统，如通信网络或计算机系统。

反馈回路通过从系统的输出引入反馈信号，用于实时校正控制器的输出。反馈回路使得系统能够自适应地调整控制动作，以应对外部扰动和系统变化。

参考输入是用户或设计者为系统设定的期望输出或状态值。控制系统的目标是使实际输出尽可能接近参考输入。

控制策略是控制器采用的算法或方法，用于计算控制信号。不同的系统和应用可能需要不同的控制策略，例如比例-积分-微分（PID）控制、模糊控制、最优控制等。

调整行动、停止、变形队伍行为控制系统，实施的决策是安全可行的。

实时反馈控制包括以下步骤：

S1.采集实时数据，通过行为上的各种传感器包括惯性测量单元、编码器获取实时的行为状态信息，包括位置、速度、方向；

S2.传感器数据处理，对采集到的数据进行预处理，包括滤波、校准和去噪，数据的，准确性和稳定性；

S3.目标设定，系统根据任务和环境要求设定特定的目标，包括期望的速度、车道位置；

S4.将当前行为的状态与设定的目标进行比较，得出误差信号，即实际状态与期望状态之间的差异；

S5.根据误差信号设计反馈控制器，通常采用比例-积分-微分PID控制器和其他高级控制算法；

S6.控制器计算出校正指令，以调整行为的控制参数，包括行为转向角度、运动速度、运动强度；

S7.将计算得到的控制指令传递给执行控制模块，调整行为的实际行为，实现对误差的校正；

S8.上述步骤以较高的频率循环执行，以保持实时性，不断根据新的传感器数据和目标重新计算控制指令，使行为持续适应变化的环境。

通信与感知融合模块通过传感器融合、行为间通信、环境信息共享整合来自行为内外的信息，与其他行为和基础设施进行通信，全面的环境感知，协同多行为之间的行为；

具体的，行为间通信整合行为内外信息的具体过程如下：

传感器数据采集：行为内部搭载各种传感器，如雷达、激光雷达、摄像头等，用于感知行为周围环境。首先，采集并处理这些传感器的数据，包括行为状态、周围行为、情况状况等信息。

行为内部信息处理：对行为内部传感器采集到的数据进行处理和分析，提取关键信息，如车速、加速度、方向，以及行为内部的状态和行动员行为。

行为间通信标准：采用行为间通信标准，如IEEE 802.11p，确保行为能够相互之间进行实时的通信。行为间通信标准定义了消息格式、通信协议等规范，以实现可靠和安全的信息交换。

通信模块集成：在行为中集成通信模块，使行为能够与周围其他行为或基础设施进行通信。这可能涉及到车载单元、通信模块、天线等硬件设备的集成。

外部信息获取：通过行为间通信，获取周围行为传输的信息，包括位置、速度、方向等。同时，接收来自基础设施（如环境信号、情况边缘设备）传来的信息，例如环境状态、事件警报等。

数据融合与同步：将行为内部传感器采集到的信息与行为间通信获取的外部信息进行融合。确保这些数据在时空上同步，以提供全局一致的场景感知。

信息处理与分析：利用行为内部和外部获取到的信息，进行更高级的信息处理与分析，例如目标检测、障碍物识别、环境流优化等。

决策制定：基于整合后的信息，行为内部的控制系统可以制定更准确、实时的决策，例如规划最佳路径、进行智能巡航控制等。

实时更新与反馈：将整合后的信息实时更新到行为系统，同时将关键信息反馈给行动员或自动行动系统，以支持实时决策和行动操作。

传感器融合从各传感器获取原始数据，包括激光雷达、摄像头、雷达；然后，进行数据预处理，包括去噪、滤波和坐标变换；

采用传感器融合算法，包括卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波，将来自不同传感器的信息进行整合，形成更准确的环境模型。

实时监控与反馈模块通过实时监测算法、故障检测、系统诊断监测系统的性能，及时发现潜在问题，提供实时的行为状态、传感器输出和系统健康状况。

安全应急系统通过紧急制动系统、自动避障系统在紧急情况下采取措施以安全，识别紧急事件，包括碰撞风险、传感器故障，并采取紧急制动和避让措施；

实时监控与反馈模块负责提供实时的行为状态、传感器输出和系统健康状况，行动在行为过程中能够做出准确的决策并保持系统的正常运行；通过车载传感器，包括惯性测量单元、摄像头、雷达采集行为的位置、速度、方向以及周围环境的实时数据；