CN110428092A - 智能自动驾驶方法及装置、存储介质和终端 - Google Patents
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Abstract
一种智能自动驾驶方法及装置、存储介质和终端，所述方法包括：实时获取车辆周围的交通路况信息；对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息；所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息；基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划；控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶。上述的方案，可以提高车辆自动驾驶的安全性。
Description
技术领域
本发明属于自动驾驶技术领域，特别是涉及一种智能自动驾驶方法及装置、存储介质和终端。
背景技术
近些年，中国的城镇化、机动化进程不断加快，以交通拥堵为代表的城市交通问题开始成为困扰中国大城市的普遍难题，甚至在一些小城市的某些地段也出现了严重的交通拥堵和事故问题，其原因在于道路的发展跟不上车辆增长的步伐及车主的不规范驾驶行为，导致的道路不能提供合理的车容量。
在道路的拓宽建设受城市规划的限制下，可以提高道路车容量和流量的自动驾驶技术，成为了机动车技术的研究方向。
但是，现有的自动驾驶控制方法，在对车辆进行自动驾驶控制时，存在安全性差的问题。
发明内容
本发明解决的技术问题是如何提高车辆自动驾驶的安全性。
为了达到上述目的，本发明实施例提供一种智能自动驾驶方法，所述方法包括：
实时获取车辆周围的交通路况信息；
对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息；所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息；
基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划；
控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶。
可选地，所述对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，包括：
识别所述实时获取的交通路况信息中的不同障碍物；
基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息。
可选地，所述基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息，包括：
且：
其中，Ci表示识别得到的障碍物xi的障碍物标注信息，hi表示识别得到的障碍物xi的避让重要程度，f(xi)表示对障碍物xi的识别操作函数。
本发明实施例还提供了一种智能自动驾驶装置，所述装置包括：
感知单元，适于实时获取车辆周围的交通路况信息；
识别标注单元，适于对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息；所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息；
路线规划单元，适于基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划；
行驶控制单元，适于控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶。
可选地，所述识别标注单元，适于识别所述实时获取的交通路况信息中的不同障碍物；基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息。
可选地，所述识别标注单元，适于采用如下的公式基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息：
且：
其中，Ci表示识别得到的障碍物xi的障碍物标注信息，hi表示识别得到的障碍物xi的避让重要程度，f(xi)表示对障碍物xi的识别操作函数。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一项所述的智能自动驾驶方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一项所述的智能自动驾驶方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
上述的方案，通过对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息，所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息，并基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划，再控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶，通过在车辆自动驾驶过程中对不同障碍物计算得到不同的障碍物标注信息，可以在规划路线时按照不同障碍物的避让等级进行路线规划，故可以提高车辆自动驾驶的安全性，提升用户的使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的一种智能自动驾驶方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例中的一种智能自动驾驶装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本发明实施例中有关方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后等)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
如背景技术所述，现有技术中的自动驾驶控制方法，在对车辆行驶路线进行规划时，对于识别出的障碍物不加以区分，采用同样的避让处理方法，存在着安全性较差的问题。
本发明的技术方案通过对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息，所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息，并基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划，再控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶，通过在车辆自动驾驶过程中对不同障碍物计算得到不同的障碍物标注信息，可以在规划路线时按照不同障碍物的避让等级进行路线规划，故可以提高车辆自动驾驶的安全性，提升用户的使用体验。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1是本发明实施例的一种智能自动驾驶方法的流程示意图。参见图1，一种智能自动驾驶方法，具体可以包括如下的步骤：
步骤S101：实时获取车辆周围的交通路况信息。
在具体实施中，车辆可以通过感知技术实时获取车辆周围的交通路况信息。例如，车辆可以采用由激光雷达、雷达、摄像头等传感器装置及其内嵌软件组成的感知部，对道路、其他车辆、行人、障碍物和基础交通设施等路况信息进行感知，形成对应的二维或三维图像、物体的位置等数据，并保存在其中的数据库里。
步骤S102：对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息。
在具体实施中，所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息；识别部是基于自监督学习分类器和注意力机制的环境信息分析识别部分。在本发明一实施例中，可以采用注意力机制和自监督学习算法训练得到对交通路况信息中的障碍物进行识别标注的识别部。具体而言：
首先，采用注意力机制为交通路况信息中不同的障碍物元素分配不同的注意力权重，用于表明在车辆自动驾驶过程中的避让等级。例如，对交通路况信息的不同重要程度的障碍物元素，如行人、信号灯、障碍物等，分别分配不同注意力的标注识别机制。其中，所述注意力权重的分配标准可以根据实际的需要进行设置。例如，以障碍物元素与车辆的距离情况，即障碍物元素与车辆的距离越近，分配的注意力权重越大，障碍物元素的重要程度，即为行人的注意力权重要高于灌木的注意力权重。在本发明一实施例中，采用如下的公式为交通路况信息中不同的障碍物元素分配不同的注意力权重：
其中，hi为路况信息中的第i个元素的注意力分配系数，xi为第i个元素的“重要程度”，n为路况信息元素的数量。
接着，基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息。在本发明一实施例中，采用如下的公式，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息
其中，Ci表示识别得到的障碍物xi的障碍物标注信息，hi表示识别得到的障碍物xi的避让重要程度，f(xi)表示对障碍物xi的识别操作函数。
所述分类器是以拥有大量计算能力的微处理器，如GPU等，为基础，利用少量有标注的路况信息训练样本，如已标注了障碍物信息的路况图片等，和大量的实际未标注的路况信息训练样本，进行自监督学习的预训练所形成的的路况信息分类器，所述分类器在自动驾驶装置实际应用时也可进行自学习。
步骤S103：基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划。
在具体实施中，当计算得到实时获取的交通路况信息中的障碍物标注信息时，可以基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划。例如，车辆可以采用基于GPU、FPGA、ASIC等拥有大量计算能力的微处理器的计算部，由识别部和定位部提供的车辆位置、速度、即将面对的路况信息，及目前与各障碍物之间的距离信息，智能计算车辆下一步要进行的操作和行进路线，并根据车辆自身和环境的信息，预测车辆下一时刻将面临环境变化，进行路线预规划，选取环境信息量及变化量最小的路线。
步骤S104：控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶。
在具体实施中，当计算得到车辆的行驶路线时，车辆中的控制部可以基于线控执行系统的使汽车能够按照计算部规划的轨迹行驶。其中，控制部控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶时，可以分为纵向控制和横向控制。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即方向盘角度的调控以及轮胎力的控制，利用电信号代替机器力操控车辆，使车辆完成诸如保持原车道行驶、超车行驶、变道行驶、减速行驶的驾驶操作。
上述的方案，通过对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息，所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息，并基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划，再控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶，通过在车辆自动驾驶过程中对不同障碍物计算得到不同的障碍物标注信息，可以在规划路线时按照不同障碍物的避让等级进行路线规划，故可以提高车辆自动驾驶的安全性，提升用户的使用体验。
上述对本发明实施例中的智能自动驾驶方法进行了详细的描述，下面将对上述的方法对应的装置进行介绍。
图2示出了本发明实施例中的一种智能自动驾驶装置的结构示意图。参见图2，一种智能自动驾驶装置20可以包括感知单元201、识别标注单元202、路线规划单元203和行驶控制单元204，其中：
所述感知单元201，适于实时获取车辆周围的交通路况信息；
所述识别标注单元202，适于对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息；所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息；在本发明一实施例中，所述识别标注单元202，适于识别所述实时获取的交通路况信息中的不同障碍物；基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息。在本发明另一实施例中，所述识别标注单元，适于采用如下的公式基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息：
且：
其中，Ci表示识别得到的障碍物xi的障碍物标注信息，hi表示识别得到的障碍物xi的避让重要程度，f(xi)表示对障碍物xi的识别操作函数。
所述路线规划单元203，适于基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划；
所述行驶控制单元204，适于控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行所述的智能自动驾驶方法的步骤。其中，所述计算机指令时执行述的智能自动驾驶方法请参见前述部分的详细介绍，不再赘述。
本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行所述的智能自动驾驶方法的步骤。其中，所述计算机指令时执行述的智能自动驾驶方法请参见前述部分的详细介绍，不再赘述。
采用本发明实施例中的上述方案，通过对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息，所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息，并基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划，再控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶，通过在车辆自动驾驶过程中对不同障碍物计算得到不同的障碍物标注信息，可以在规划路线时按照不同障碍物的避让等级进行路线规划，故可以提高车辆自动驾驶的安全性，提升用户的使用体验。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，本发明要求保护范围由所附的权利要求书、说明书及其等效物界定。
Claims (8)
1.一种智能自动驾驶方法，其特征在于，包括：
实时获取车辆周围的交通路况信息；
对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息；所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息；
基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划；
控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶。
2.根据权利要求1所述的智能自动驾驶方法，其特征在于，所述对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，包括：
识别所述实时获取的交通路况信息中的不同障碍物；
基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息。
3.根据权利要求2所述的智能自动驾驶方法，其特征在于，所述基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息，包括：
且：
其中，Ci表示识别得到的障碍物xi的障碍物标注信息，hi表示识别得到的障碍物xi的避让重要程度，f(xi)表示对障碍物xi的识别操作函数。
4.一种智能自动驾驶装置，其特征在于，包括：
感知单元，适于实时获取车辆周围的交通路况信息；
识别标注单元，适于对所获取的交通路况信息中的障碍物进行识别标注，得到对应的障碍物标注信息；所述障碍物标注信息包括车辆行驶过程中对不同障碍物的避让等级的信息；
路线规划单元，适于基于所得到的障碍物标注信息和所述车辆的位置信息，对车辆的行驶路线进行规划；
行驶控制单元，适于控制所述车辆按照所规划的行驶路线进行行驶。
5.根据权利要求4所述的智能自动驾驶装置，其特征在于，所述识别标注单元，适于识别所述实时获取的交通路况信息中的不同障碍物；基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息。
6.根据权利要求5所述的智能自动驾驶装置，其特征在于，所述识别标注单元，适于采用如下的公式基于识别得到的障碍物对应的注意力分配系数，计算得到不同障碍物的障碍物标注信息：
且：
其中，Ci表示识别得到的障碍物xi的障碍物标注信息，hi表示识别得到的障碍物xi的避让重要程度，f(xi)表示对障碍物xi的识别操作函数。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至3任一项所述的智能自动驾驶方法的步骤。
8.一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至3任一项所述的智能自动驾驶方法的步骤。
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