【嘉勤点评】矩阵数据科技发明的智能车辆控制系统，该方案采用改进的遗传算法，根据起点和终点之间的道路信息对智能车辆行驶的全局路径进行规划，从而获得一条距离较短、交通较为顺畅的全局路径。
集微网消息，随着汽车产业的蓬勃发展，汽车保有量也在逐年增加，由此引发的交通事故、道路拥堵、环境污染等现象也愈加严重。
无人驾驶技术作为一种新型的智能技术，可以很好地避免交通事故的发生，提高交通运行的效率并改善行车安全。因此，智能车辆是一个集各种高新技术于一体的综合体，同时也是智能交通系统的重要组成部分。
而在这其中，控制系统作为智能车实现无人驾驶的基础，它主要是将环境感知、车辆控制和路径规划等技术集于一体，控制系统通过获取车辆行驶的道路环境信息，规划出一条最优路径，以确保车辆能够准确无误的到达目的地。
为了实现这个目的，矩阵数据科技在2018年7月4日申请了一项名为“一种智能车辆控制系统”的发明专利（申请号：201810726291.0），申请人为矩阵数据科技（上海）有限公司。
根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项技术方案吧。
如上图，为该专利中发明的智能车辆控制系统的结构示意图，该结构主要包括全局路径规划模块1、局部路径调整模块2、导航模块3和行驶控制模块4。全局路径规划模块包括信息获取单元11和全局路径规划单元12。
信息获取单元用于获取车辆的起点和终点信息，并将起点和终点在地图中进行定位，从中获取起点和终点之间的所有道路信息和对应的交通状态信息；全局路径规划单元可以根据获取的道路信息和对应的交通状态信息对车辆行驶的全局路径进行规划。
在该方案中，主要采用改进的遗传算法，根据起点和终点之间的道路信息对智能车辆行驶的全局路径进行规划，从而获得一条距离较短、交通较为顺畅的全局路径。接着，采用改进的人工势场法根据实时采集得到的障碍物信息，对智能车辆的行驶路径进行实时调整，从而达到避障的目的，以保证了智能车辆的安全行驶。
对于遗传算法而言，该方案主要在遗传算法的适应度函数中，综合考虑了道路的长度因素和交通状态因素对路径好坏的影响，使得规划的全局路径具有路径长度较短、交通状态较为顺畅的优势。
同时，为了寻求遗传算法的全局最优解，该算法中采用了引力场函数和引力函数，能够有效的解决当目标点在障碍物的影响范围内，使得智能车辆无法到达目标点，从而陷入局部最小的问题。该引力函数既引入了有关的智能车辆和障碍物之间的位置信息，又考虑了智能车辆和障碍物之间的相撞时间，使得斥力场函数能够根据智能车辆和障碍物之间的运动趋势进行改变，从而使智能车辆能够在动态环境中实现有效的避障。
以上就是矩阵数据科技发明的智能车辆控制系统，该方案采用改进的遗传算法，根据起点和终点之间的道路信息对智能车辆行驶的全局路径进行规划，从而获得一条距离较短、交通较为顺畅的全局路径。接着，采用改进的引力函数根据实时采集得到的障碍物信息对智能车辆的行驶路径进行实时调整，从而达到避障的目的，保证了智能车辆的安全行驶。
