所屬的技術(shù)人員知道，本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)為系統(tǒng)、方法或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，因此，本發(fā)明可以具體實(shí)現(xiàn)為以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的軟件(包括固件、駐留軟件、微代碼等)，還可以是硬件和軟件結(jié)合的形式，本文一般稱為“電路”、“模塊”或“系統(tǒng)”。此外，在一些實(shí)施例中，本發(fā)明還可以實(shí)現(xiàn)為在一個或多個計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中包含計(jì)算機(jī)可讀的程序代碼?？梢圆捎靡粋€或多個計(jì)算機(jī)可讀的介質(zhì)的任意組合。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以是計(jì)算機(jī)可讀信號介質(zhì)或者計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)例如可以是一一但不限于——電、磁、光、電磁、紅外線、或半導(dǎo)體的系統(tǒng)、裝置或器件，或者任意以上的組合。計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)的更具體的例子(非窮舉的列表)包括：具有一個或多個導(dǎo)線的電連接、便攜式計(jì)算機(jī)磁盤、硬盤、隨機(jī)存取存儲器(ram)，只讀存儲器(rom)、可擦式可編程只讀存儲器(eprom或閃存)、光纖、便攜式緊湊磁盤只讀存儲器(cd-rom)、光存儲器件、磁存儲器件、或者上述的任意合適的組合。在本發(fā)明中，計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)可以是任何包含或存儲程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。

背景技術(shù)：

1、主題名稱為“一種基于層次化深度感知的無人車運(yùn)動規(guī)劃方法”(公開號為cn116048096a)的發(fā)明專利中，借鑒人腦不同深度區(qū)域的感知功能不同的特點(diǎn)，針對端到端運(yùn)動規(guī)劃方法感知手段單一、可解釋性不足、泛化能力差等問題帶來的安全駕駛隱患，提出一種融合層次化深度感知、多幀狀態(tài)估計(jì)與多幀運(yùn)動預(yù)測的條件模仿學(xué)習(xí)端到端運(yùn)動規(guī)劃方法，該方法從像素級語義、道線級語義和目標(biāo)級語義層面構(gòu)建層次化深度感知網(wǎng)絡(luò)，然后將層次化深度特征的聯(lián)合向量應(yīng)用于多幀估計(jì)與多幀預(yù)測條件模仿學(xué)習(xí)端到端運(yùn)動規(guī)劃方法，提升了端到端運(yùn)動規(guī)劃方法在未知和部分已知環(huán)境下的安全駕駛性能、泛化能力和可解釋性，但有如下缺點(diǎn)：

2、1)在面對果園環(huán)境較為復(fù)雜且導(dǎo)航模型圖像感知能力較弱等問題時(shí)，魯棒性和精確性均不足。

3、2)上述發(fā)明的應(yīng)用場景仍是城市道路場景，盡管其考慮了天氣因素以及有無遮擋，但在果園復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用并未提及，也并不適用于果園復(fù)雜環(huán)境。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，具體提供了一種基于條件模仿學(xué)習(xí)的導(dǎo)航系統(tǒng)、方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，具體如下：

2、1)第一方面，本發(fā)明提供一種基于條件模仿學(xué)習(xí)的導(dǎo)航系統(tǒng)，具體技術(shù)方案如下：

3、包括：自主導(dǎo)航模塊；

4、自主導(dǎo)航模塊用于：當(dāng)對待導(dǎo)航設(shè)備進(jìn)行導(dǎo)航時(shí)，實(shí)時(shí)獲取待導(dǎo)航設(shè)備采集的視頻和待導(dǎo)航設(shè)備的位置，并輸入訓(xùn)練好的導(dǎo)航模型中進(jìn)行識別，實(shí)時(shí)得到航向預(yù)測結(jié)果和動作預(yù)測結(jié)果，其中，訓(xùn)練好的導(dǎo)航模型是對改進(jìn)后的cil模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的，在基礎(chǔ)cil模型中的圖像感知模塊中引入具有時(shí)序信息處理能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到改進(jìn)后的cil模型；

5、自主導(dǎo)航模塊還用于：根據(jù)實(shí)時(shí)得到的待導(dǎo)航設(shè)備的航向預(yù)測結(jié)果、動作預(yù)測結(jié)果以及位置，對待導(dǎo)航設(shè)備進(jìn)行導(dǎo)航。

6、本發(fā)明提供的一種基于條件模仿學(xué)習(xí)的導(dǎo)航系統(tǒng)的有益效果如下：

7、在基礎(chǔ)cil模型中的圖像感知模塊中引入具有時(shí)序信息處理能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，改進(jìn)后的cil模型增強(qiáng)了導(dǎo)航模型的圖像特征提取能力和魯棒性，適用于果園復(fù)雜環(huán)境。

8、在上述方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明的一種基于條件模仿學(xué)習(xí)的導(dǎo)航系統(tǒng)還可以做如下改進(jìn)。

9、進(jìn)一步，在基礎(chǔ)cil模型中的圖像感知模塊中引入具有時(shí)序信息處理能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，基礎(chǔ)cil模型中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于提取待導(dǎo)航設(shè)備采集的圖像中的空間特征，引入的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)用于：根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的空間特征進(jìn)行序列建模，并將序列建模結(jié)果發(fā)送至基礎(chǔ)cil模型中的圖像全連接模塊。

10、進(jìn)一步，還包括界面配置模塊，界面配置模塊用于：當(dāng)對待導(dǎo)航設(shè)備進(jìn)行導(dǎo)航時(shí)，通過界面接收用戶對待導(dǎo)航設(shè)備的參數(shù)配置。

11、采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：目前，題名稱為“一種基于條件模仿學(xué)習(xí)的自動駕駛方法”(公開號為cn117250947a)的發(fā)明專利中，通過自動駕駛車輛上搭載的激光雷達(dá)、長焦相機(jī)和三個前視相機(jī)獲取環(huán)境感知數(shù)據(jù)。利用carla模擬器中的特權(quán)信息對交通燈檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過長焦相機(jī)的感知以確定自動駕駛車輛是否需要停車。同時(shí)，利用激光雷達(dá)和三個前視相機(jī)的感知信息，訓(xùn)練自動駕駛網(wǎng)絡(luò)，并通過交通燈信號和高級轉(zhuǎn)向命令切換不同的網(wǎng)絡(luò)輸出分支，實(shí)現(xiàn)車輛控制，但該專利中，沒有多功能的界面設(shè)計(jì)，不便于用戶使用，而且，該專利注重城市交叉路口的駕駛情況，未提到面對果園復(fù)雜奇缺地形的自動駕駛情況。本發(fā)明中，通過界面便于用戶使用，而且，在基礎(chǔ)cil模型中的圖像感知模塊中引入具有時(shí)序信息處理能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，改進(jìn)后的cil模型增強(qiáng)了導(dǎo)航模型的圖像特征提取能力和魯棒性，適用于果園復(fù)雜環(huán)境。

12、進(jìn)一步，待導(dǎo)航設(shè)備為果園運(yùn)輸車。

13、2)第二方面，本發(fā)明還提供一種基于條件模仿學(xué)習(xí)的導(dǎo)航方法，具體技術(shù)方案如下：

14、當(dāng)對待導(dǎo)航設(shè)備進(jìn)行導(dǎo)航時(shí)，實(shí)時(shí)獲取待導(dǎo)航設(shè)備采集的視頻和待導(dǎo)航設(shè)備的位置，并輸入訓(xùn)練好的導(dǎo)航模型中進(jìn)行識別，實(shí)時(shí)得到航向預(yù)測結(jié)果和動作預(yù)測結(jié)果，其中，訓(xùn)練好的導(dǎo)航模型是對改進(jìn)后的cil模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的，在基礎(chǔ)cil模型中的圖像感知模塊中引入具有時(shí)序信息處理能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到改進(jìn)后的cil模型；

15、根據(jù)實(shí)時(shí)得到的待導(dǎo)航設(shè)備的航向預(yù)測結(jié)果、動作預(yù)測結(jié)果以及位置，對待導(dǎo)航設(shè)備進(jìn)行導(dǎo)航。

16、在上述方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明的一種基于條件模仿學(xué)習(xí)的導(dǎo)航方法還可以做如下改進(jìn)。

17、進(jìn)一步，在基礎(chǔ)cil模型中的圖像感知模塊中引入具有時(shí)序信息處理能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，基礎(chǔ)cil模型中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于提取待導(dǎo)航設(shè)備采集的圖像中的空間特征，引入的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)用于：根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的空間特征進(jìn)行序列建模，并將序列建模結(jié)果發(fā)送至基礎(chǔ)cil模型中的圖像全連接模塊。

18、進(jìn)一步，還包括：

19、當(dāng)對待導(dǎo)航設(shè)備進(jìn)行導(dǎo)航時(shí)，通過界面接收用戶對待導(dǎo)航設(shè)備的參數(shù)配置。

20、3)第三方面，本發(fā)明還提供一種待導(dǎo)航設(shè)備，包括控制器，控制器內(nèi)安裝有上述任一項(xiàng)基于條件模仿學(xué)習(xí)的導(dǎo)航系統(tǒng)。

21、4)第四方面，本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，電子設(shè)備包括處理器，處理器與存儲器耦合，存儲器中存儲有至少一條計(jì)算機(jī)程序，至少一條計(jì)算機(jī)程序由處理器加載并執(zhí)行，以使電子設(shè)備實(shí)現(xiàn)上述任一項(xiàng)基于條件模仿學(xué)習(xí)的導(dǎo)航方法。

22、5)第五方面，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有至少一條計(jì)算機(jī)程序，至少一條計(jì)算機(jī)程序由處理器加載并執(zhí)行，以使計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)上述任一項(xiàng)基于條件模仿學(xué)習(xí)的導(dǎo)航方法。

23、需要說明的是，本發(fā)明的第二方面至第五方面的技術(shù)方案及對應(yīng)的可能的實(shí)現(xiàn)方式所取得的有益效果，可以參見上述對第一方面及其對應(yīng)的可能的實(shí)現(xiàn)方式的技術(shù)效果，此處不再贅述。