【嘉勤點評】矩陣資料科技發明的智慧車輛控制系統，該方案採用改進的遺傳演算法，根據起點和終點之間的道路資訊對智慧車輛行駛的全域性路徑進行規劃，從而獲得一條距離較短、交通較為順暢的全域性路徑。

集微網訊息，隨著汽車產業的蓬勃發展，汽車保有量也在逐年增加，由此引發的交通事故、道路擁堵、環境汙染等現象也愈加嚴重。

無人駕駛技術作為一種新型的智慧技術，可以很好地避免交通事故的發生，提高交通執行的效率並改善行車安全。因此，智慧車輛是一個集各種高新技術於一體的綜合體，同時也是智慧交通系統的重要組成部分。

而在這其中，控制系統作為智慧車實現無人駕駛的基礎，它主要是將環境感知、車輛控制和路徑規劃等技術集於一體，控制系統透過獲取車輛行駛的道路環境資訊，規劃出一條最優路徑，以確保車輛能夠準確無誤的到達目的地。

為了實現這個目的，矩陣資料科技在2018年7月4日申請了一項名為“一種智慧車輛控制系統”的發明專利（申請號：201810726291。0），申請人為矩陣資料科技（上海）有限公司。

根據該專利目前公開的相關資料，讓我們一起來看看這項技術方案吧。

如上圖，為該專利中發明的智慧車輛控制系統的結構示意圖，該結構主要包括全域性路徑規劃模組1、區域性路徑調整模組2、導航模組3和行駛控制模組4。全域性路徑規劃模組包括資訊獲取單元11和全域性路徑規劃單元12。

資訊獲取單元用於獲取車輛的起點和終點資訊，並將起點和終點在地圖中進行定位，從中獲取起點和終點之間的所有道路資訊和對應的交通狀態資訊；全域性路徑規劃單元可以根據獲取的道路資訊和對應的交通狀態資訊對車輛行駛的全域性路徑進行規劃。

在該方案中，主要採用改進的遺傳演算法，根據起點和終點之間的道路資訊對智慧車輛行駛的全域性路徑進行規劃，從而獲得一條距離較短、交通較為順暢的全域性路徑。接著，採用改進的人工勢場法根據實時採集得到的障礙物資訊，對智慧車輛的行駛路徑進行實時調整，從而達到避障的目的，以保證了智慧車輛的安全行駛。

對於遺傳演算法而言，該方案主要在遺傳演算法的適應度函式中，綜合考慮了道路的長度因素和交通狀態因素對路徑好壞的影響，使得規劃的全域性路徑具有路徑長度較短、交通狀態較為順暢的優勢。

同時，為了尋求遺傳演算法的全域性最優解，該演算法中採用了引力場函式和引力函式，能夠有效的解決當目標點在障礙物的影響範圍內，使得智慧車輛無法到達目標點，從而陷入區域性最小的問題。該引力函式既引入了有關的智慧車輛和障礙物之間的位置資訊，又考慮了智慧車輛和障礙物之間的相撞時間，使得斥力場函式能夠根據智慧車輛和障礙物之間的運動趨勢進行改變，從而使智慧車輛能夠在動態環境中實現有效的避障。

以上就是矩陣資料科技發明的智慧車輛控制系統，該方案採用改進的遺傳演算法，根據起點和終點之間的道路資訊對智慧車輛行駛的全域性路徑進行規劃，從而獲得一條距離較短、交通較為順暢的全域性路徑。接著，採用改進的引力函式根據實時採集得到的障礙物資訊對智慧車輛的行駛路徑進行實時調整，從而達到避障的目的，保證了智慧車輛的安全行駛。