基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法和装置

本发明涉及自动驾驶，具体涉及基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法和装置。

背景技术：

1、随着人工智能技术的快速发展，自动驾驶车辆已成为智能交通系统的重要组成部分。现有技术可以实现自动确定无人驾驶车辆的停靠点位置，以满足乘客就近上车的需求。

2、这一停靠点确定方法在面对多个目标位置时，很难找到至少一个分布均匀的最优的停靠点以满足多个目标的所有需求，可能出现因找到的停靠点位置选择不合理导致车辆存在过多不必要行驶和怠速，从而增加自动驾驶车辆的耗油量，需要一种更好的解决方案。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法和装置，以解决自动驾驶车辆在选择停靠点时无法同时兼顾多个目标位置而导致的耗油量增加的问题。

2、本发明一方面提供了一种基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法，所述方法包括针对车辆的待选停靠点集合中的个体待选停靠点，获取该个体待选停靠点与多个目标位置的距离信息，得到个体距离信息子集；

3、利用所述多模态多目标进化算法，以所述待选停靠点集合中的个体待选停靠点和对应所述个体待选停靠点的距离信息子集作为主种群和辅种群的个体参数变量，以第一目标函数为所述主种群的优化目标，以第二目标函数为所述辅种群的优化目标，对所述主种群与所述辅种群进行迭代处理，在所述迭代处理过程中，对所述主种群的优化参数变量集合、所述辅种群的优化参数变量集合进行交叉优化；

4、在所述迭代处理符合迭代停止条件时，基于所述主种群的优化参数变量集合确定目标优化参数变量集合，根据所述目标优化参数变量集合中的待选停靠点，确定至少一个最优停靠点；其中，所述第一目标函数基于所述优化参数变量的距离信息子集中的距离信息最小确定；所述第二目标函数基于所述优化参数变量的待选停靠点在决策空间中的分布区域最大确定。

5、本发明另一方面还提供了一种基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择装置，所述装置包括：第一确定模块，用于针对车辆的待选停靠点集合中的个体待选停靠点，获取该个体待选停靠点与多个目标位置的距离信息，得到个体距离信息子集；算法迭代模块，用于利用所述多模态多目标进化算法，以所述待选停靠点集合中的个体待选停靠点和对应所述个体待选停靠点的距离信息子集作为主种群和辅种群的个体参数变量，以第一目标函数为所述主种群的优化目标，以第二目标函数为所述辅种群的优化目标，对所述主种群与所述辅种群进行迭代处理，在所述迭代处理过程中，对所述主种群的优化参数变量集合、所述辅种群的优化参数变量集合进行交叉优化；第二确定模块，用于在所述迭代处理符合迭代停止条件时，基于所述主种群的优化参数变量集合确定目标优化参数变量集合，根据所述目标优化参数变量集合中的待选停靠点，确定至少一个最优停靠点；其中，所述第一目标函数基于所述优化参数变量的距离信息子集中的距离信息最小确定；所述第二目标函数基于所述优化参数变量的待选停靠点在决策空间中的分布区域最大确定。

6、本发明另一方面还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，实现上述的基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法。

7、本发明另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机实现上述的基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法。

8、本发明另一方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法。

9、在该过程中，通过根据个体待选停靠点到多个目标位置的距离信息确定个体距离信息子集，将个体待选停靠点和对应个体待选停靠点的距离信息子集作为主种群和辅种群的个体参数变量，对主种群和辅种群进行交叉优化，采用设置优化目标为提高待选停靠点的多样性的辅种群的方式，使得待选停靠点的确定不仅可以满足到多个目标位置的距离最小，还可以提高待选停靠点的多样性，从而可以减少自动驾驶车辆因停靠点选取不合理导致的耗油量的问题，降低自动驾驶车辆的运营成本。

技术特征：

1.一种基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对车辆的待选停靠点集合中的个体待选停靠点，获取该个体待选停靠点与多个目标位置的距离信息，得到个体距离信息子集，基于以下步骤确定：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述主种群与所述辅种群进行迭代处理，基于以下步骤实现：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于第一目标函数确定的第一选择标准，采用二元锦标赛选择策略在所述主种群中的所述n个第一待选停靠点中选择n个第一父代，基于第二目标函数确定的第二选择标准，采用所述二元锦标赛选择策略在所述辅种群中的所述n个第二待选停靠点中选择n个第二父代，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述n个第一父代生成的n个第一子代与所述n个第二父代生成的n个第二子代，根据所述n个第一父代、所述n个第一子代、所述n个第二父代和所述n个第二子代，确定迭代处理后的主种群与辅种群，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一适应度对所述3n个待选停靠点进行排序，获取排名前n位的所述待选停靠点作为第一待选停靠点，确定迭代后的主种群，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法。

技术总结
本发明涉及自动驾驶技术技术领域，公开了基于多模态多目标进化算法的自动驾驶停靠点选择方法和装置。本发明公开利用多模态多目标进化算法，以个体待选停靠点和对应个体待选停靠点的距离信息子集作为主种群和辅种群的个体参数变量，以第一目标函数为主种群的优化目标，以第二目标函数为辅种群的优化目标，对主种群与辅种群进行迭代处理，对主种群的优化参数变量集合、辅种群的优化参数变量集合进行交叉优化；在迭代处理符合迭代停止条件时，基于主种群的优化参数变量集合确定目标优化参数变量集合，根据目标优化参数变量集合中的待选停靠点，确定至少一个最优停靠点；可以为车辆提供多个等效最优停靠点，减少因停靠点不合理导致的车辆耗油量。

技术研发人员：周倩
受保护的技术使用者：深圳大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/2