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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115891984A(43)申请公布日2023.04.04(21)申请号202310109072.9B60R11/04(2006.01)(22)申请日2023.02.13G01S15/86(2020.01)G01S15/931(2020.01)(71)申请人知行汽车科技(苏州)股份有限公司G06N3/08(2023.01)地址215124江苏省苏州市工业园区金鸡G06V20/58(2022.01)湖大道88号G2-190119022002G06V10/82(2022.01)(72)发明人司正敏陶维(74)专利代理机构北京信远达知识产权代理有限公司11304专利代理师李兆轩(51)Int.Cl.B60W30/06(2006.01)B60W30/18(2012.01)B60W40/02(2006.01)B60W50/00(2006.01)B60R11/00(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图7页(54)发明名称一种智能驾驶系统、方法、设备及介质(57)摘要本申请公开了一种智能驾驶系统、方法、设备及介质,涉及智能驾驶技术领域,包括:数据采集模块、数据处理模块、车辆控制模块;数据采集模块包括摄像头和超声波雷达,用于采集目标车辆的周围环境数据;数据处理模块通过预设轻量化AI算法模型对周围环境数据计算,得到目标标记及可行驶区域;预设轻量化AI算法模型为将泊车与行车的深度学习模型整合后得到的算法模型;车辆控制模块用于根据目标标记及可行驶区域执行泊车和行车动作。本申请中,精简的系统架构解决了由于传感器堆积导致的整车架构开发复杂及成本过高问题,以及解决了数据使用率不高的问题,同时能够满足L2+的功能场景需求;轻量化AI算法模型提高了数据处理效率。CN115891984ACN115891984A权利要求书1/2页1.一种智能驾驶系统,其特征在于,包括:数据采集模块、数据处理模块、车辆控制模块;所述数据采集模块,包括摄像头和超声波雷达,并用于通过所述摄像头以及所述超声波雷达采集目标车辆的周围环境数据;所述数据处理模块,用于通过预设轻量化AI算法模型对所述周围环境数据进行计算,以识别得到所述目标车辆周围环境的目标标记以及所述目标车辆的可行驶区域;其中,所述预设轻量化AI算法模型为将泊车的深度学习模型与行车的深度学习模型整合后得到的算法模型;所述车辆控制模块,用于根据所述目标标记以及所述可行驶区域执行泊车以及行车动作,以实现智能化辅助驾驶。2.根据权利要求1所述的智能驾驶系统,其特征在于,所述摄像头,包括:部署于所述目标车辆的车体的前侧、后侧、左侧以及右侧的鱼眼摄像头和部署于所述目标车辆的车顶前侧的前视摄像头和部署于所述目标车辆的车顶后侧的后视摄像头。3.根据权利要求2所述的智能驾驶系统,其特征在于,所述数据处理模块,用于:通过预设轻量化AI算法模型对所述鱼眼摄像头、所述前视摄像头以及所述超声波雷达采集到的第一周围环境数据进行计算,以识别得到所述目标车辆周围环境的第一目标标记以及所述目标车辆的第一可行驶区域;相应的,所述车辆控制模块,用于根据所述第一目标标记以及所述第一可行驶区域执行泊车动作,以实现智能化辅助泊车。4.根据权利要求2所述的智能驾驶系统,其特征在于,所述数据处理模块,用于:通过预设轻量化AI算法模型对所述鱼眼摄像头、所述后视摄像头以及所述超声波雷达采集到的第二周围环境数据进行计算,以识别得到所述目标车辆周围环境的第二目标标记以及所述目标车辆的第二可行驶区域;相应的,所述车辆控制模块,用于根据所述第二目标标记以及所述第二可行驶区域执行行车动作,以实现智能化辅助行车。5.根据权利要求3或4所述的智能驾驶系统,其特征在于,所述预设轻量化AI算法模型包括多个颈部网络和头部网络,并且针对不同的目标标记识别任务以及可行驶区域识别任务,所述预设轻量化AI算法模型分别采用独立的颈部网络和头部网络。6.根据权利要求1至4任一项所述的智能驾驶系统,其特征在于,所述智能驾驶系统,还包括:数据预处理模块,用于对所述目标车辆的周围环境数据进行数据脱敏预处理、数据标注处理以及数据检查处理,并用于对处理后的所述周围环境数据进行自动化管理。7.根据权利要求6所述的智能驾驶系统,其特征在于,所述智能驾驶系统,还包括:视觉抽象模块,用于基于第一预设中间件实现应用层与底层所述周围环境数据之间的解耦;运行调度环境模块,用于基于第二预设中间件实现同构核间、异构核间、以及不同操作系统间的高效通讯和零拷贝的高效数据共享;并用于对数据类型进行标准化封装。8.一种智能驾驶方法,其特征在于,包括:通过摄像头以及超声波雷达采集目标车辆的周围环境数据;2CN115891984A权利要求书2/2页通过预设轻量化AI算法模型