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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明涉及计算机辅助测量技术领域，具体为智能驾驶多模态导航系统及方法，系统包括环境感知模块、车辆定位模块、路径规划模块、动态避障模块、通信与协同模块、用户界面模块、数据管理与分析模块。本发明中，环境感知模块通过机器视觉和传感器数据融合，提供全面、准确的环境信息，提高安全性，车辆定位模块利用超宽带处理和时间差定位算法实现准确定位，AI和动态规划在路径规划模块中协同工作，根据实时交通调整导航路线以避免拥堵，提升效率，深度强化学习算法使动态避障模块提升应急反应速度，车联网技术在通信与协同模块中支持车辆间信息交换和决策，增强互联互通，云计算和数据挖掘技术提供全面分析，为智能驾驶提供辅助。

主权项：1.智能驾驶多模态导航系统，其特征在于：所述系统包括环境感知模块、车辆定位模块、路径规划模块、动态避障模块、通信与协同模块、用户界面模块、数据管理与分析模块；所述环境感知模块基于车辆周围环境，采用机器视觉和传感器数据融合技术分析环境数据，并生成环境感知数据；所述车辆定位模块基于环境感知数据，采用超宽带信号处理和时间差定位算法进行定位，生成车辆位置信息；所述路径规划模块基于车辆位置信息，采用动态规划和人工智能路线规划算法，建立导航路线；所述动态避障模块基于环境感知数据，采用深度强化学习进行障碍物识别和行为预测，生成避障策略；所述通信与协同模块基于导航路线和避障策略，采用车联网技术进行数据交换和协同决策，生成协同导航数据；所述用户界面模块基于导航路线和环境感知数据，采用增强现实技术提供交互式导航，生成交互式导航界面；所述数据管理与分析模块基于协同导航数据和环境感知数据，采用云计算和数据挖掘技术进行深度分析，生成数据分析报告；所述环境感知模块包括摄像头子模块、雷达子模块、激光雷达子模块、数据融合子模块、环境分析子模块；所述摄像头子模块基于车辆周围环境，采用目标检测和图像分割技术，对环境进行可视化分析，生成视觉识别数据；所述雷达子模块基于视觉识别数据，采用多普勒雷达技术，对物体进行探测，生成雷达检测数据；所述激光雷达子模块基于雷达检测数据，采用三维扫描技术，对近距离物体进行高精度测量，生成激光雷达扫描数据；所述数据融合子模块基于视觉识别数据和激光雷达扫描数据，采用传感器融合技术，整合视觉识别数据、雷达检测数据、激光雷达扫描数据，生成综合环境数据；所述环境分析子模块基于综合环境数据，采用环境建模和动态跟踪技术，对周围环境进行分析，生成环境感知数据；目标检测技术具体包括使用深度学习模型进行图像中物体的识别和定位，所述多普勒雷达技术具体为通过波频变化来检测物体的速度和距离，所述三维扫描技术具体为通过光线反射时间来测量物体的位置和形状，所述环境建模技术具体为构建周围环境的三维模型以及动态变化的跟踪；所述车辆定位模块包括信号处理子模块、定位算法子模块、坐标校准子模块、数据同步子模块；所述信号处理子模块基于环境感知数据，采用信号处理技术，优化超宽带信号，生成优化后的信号数据；所述定位算法子模块基于优化后的信号数据，采用时间差和角度估计算法，测算位置，生成初步位置坐标；所述坐标校准子模块基于初步位置坐标，采用地理信息系统校准技术，校正定位误差，生成校准后的位置坐标；所述数据同步子模块基于校准后的位置坐标，采用实时数据同步和整合技术，验证数据一致性，生成车辆位置信息；所述信号处理技术包括滤波、放大和噪声抑制方法，所述时间差和角度估计算法具体为利用信号到达时间和信号角度差异来确定位置；所述路径规划模块包括实时交通数据子模块、路线计算子模块、路径优化子模块；所述实时交通数据子模块基于车辆位置信息，采用流量预测和趋势分析算法，收集并分析交通动态，生成交通动态分析；所述路线计算子模块基于交通动态分析，采用图论和最短路径算法，设计导航路线，生成初步路线设计；所述路径优化子模块基于初步路线设计，采用模拟退火和局部搜索技术，细化并优化路线，生成优化导航路线；所述流量预测算法包括历史数据分析和实时交通模式识别，所述趋势分析算法用于预测短期内的交通变化，所述图论算法用于构建道路网络模型，所述最短路径算法具体为Bellman-Ford算法，用于寻找最佳路线，所述模拟退火技术用于探索全局最优解；所述动态避障模块包括障碍物检测子模块、行为预测子模块、避障决策子模块；所述障碍物检测子模块基于环境感知数据，采用边缘检测和形状识别算法，分析障碍物特征，生成障碍物特征数据；所述行为预测子模块基于障碍物特征数据，采用时间序列分析和动态预测模型，预测障碍物行为，生成行为预测结果；所述避障决策子模块基于行为预测结果，采用多目标优化和决策树算法，生成动态避障策略；所述边缘检测算法用于识别物体轮廓，所述时间序列分析包括自回归模型，所述动态预测模型具体为采用马尔可夫决策过程估计障碍物未来状态，所述多目标优化用于权衡差异化避障方案，所述决策树算法用于选择最佳避障路径；所述通信与协同模块包括车间通信子模块、车基通信子模块、数据交换子模块、协同控制子模块；所述车间通信子模块基于优化导航路线和动态避障策略，采用DSRC协议，实现车辆间数据共享，生成车间数据共享结果；所述车基通信子模块基于车间数据共享结果，采用无线网络通信技术，与道路交通基础设施交换数据，生成车基数据交换结果；所述数据交换子模块基于车基数据交换结果，采用信息融合和中继策略，汇总并优化交通数据，生成综合交通信息；所述协同控制子模块基于综合交通信息，采用多智能体系统协调技术，进行车辆行为协调，生成协同导航数据；所述DSRC协议具体为利用高频无线电波传输车辆状态和警告信息，所述无线网络通信技术具体为通过Wi-Fi或蜂窝网络与交通信号系统进行信息交互；所述用户界面模块包括AR显示子模块、界面设计子模块、用户交互子模块；所述AR显示子模块基于协同导航数据和环境感知数据，采用三维图形叠加和虚拟现实技术，提供增强的导航显示，生成增强现实导航视图；所述界面设计子模块基于增强现实导航视图，采用人机交互设计原理，创建用户界面设计；所述用户交互子模块基于用户界面设计，采用反馈响应和交互管理技术，处理用户输入和反馈，生成交互式导航界面；所述三维图形叠加技术具体为在现实视图上叠加计算生成的图形和导航指示；所述数据管理与分析模块包括数据收集子模块、数据存储子模块、数据处理子模块、分析报告子模块；所述数据收集子模块基于协同导航数据和环境感知数据，采用数据捕获和传感网络技术，收集多源数据，生成综合数据集；所述数据存储子模块基于综合数据集，采用云存储和分布式数据库系统，储存数据，生成储存数据集；所述数据处理子模块基于储存数据集，采用数据清洗和数据规范化技术，生成规范化数据集；所述分析报告子模块基于规范化数据集，采用数据分析和机器学习算法，生成数据分析报告；所述数据捕获技术包括利用车载传感器和外部数据源捕获实时数据，所述传感网络技术用于构建数据收集网络，所述分布式数据库系统用于管理和访问分布在多个存储位置的数据，所述数据分析技术包括统计分析和模式识别，所述机器学习算法包括神经网络和支持向量机。

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