CN110706494A - 自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质,涉及大数据技术领域。具体实现方案为:获取环境图像,所述环境图像包含有交通信号灯;识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。本申请可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,提升乘客的乘坐体验,优化路口通行效率。

Description

自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及大数据技术领域中的自动驾驶技术,尤其涉及一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着自动驾驶技术的发展,驾驶决策所依据的道路要素信息也越来越丰富。
当自动驾驶车辆经过包含有交通信号灯的路口时,会对交通信号灯的颜色进行识别,然后基于交通信号灯的颜色做出驾驶决策。
但是,现有的交通信号灯识别方式无法提取出交通计时器的时间信息,因此很难提早做出合适的驾驶决策,影响路口的通行效率和行车体验。
发明内容
本申请提供一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质,可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,提升乘客的乘坐体验,优化路口通行效率。
第一方面,本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的控制方法,包括:
获取环境图像,所述环境图像包含有交通信号灯;
识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;
根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;
根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。
本实施例中,通过获取环境图像,所述环境图像包含有交通信号灯;识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。本申请可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,提升乘客的乘坐体验,优化路口通行效率。
在一种可能的设计中,所述获取环境图像,包括:
通过图像采集器获取自动驾驶车辆行进方向上的环境图像;
根据高精度地图的交通信号灯的3D坐标位置和图像采集器的参数信息,获取所述环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
本实施例中,以摄像头,相机为例,可以根据相机的标定参数,相机在车辆上的安装位置、拍摄角度等等,确定相机拍摄图像的二维坐标系;然后根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标,将3D坐标投影到相机拍摄图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在图像中的二维坐标。这种方式,可以快速准确地从环境图像中确定交通信号灯所在的图像区域。
在一种可能的设计中,所述识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息,包括:
对所述交通信号灯对应的图像区域进行搜索,识别出倒计时器的显示信息;所述显示信息包括:数字、数字颜色。
本实施例中,由于倒计时器一般紧挨着交通信号灯的位置,因此,通过对交通信号灯对应的图像区域进行搜索,可以准确地识别出倒计时器的显示信息。
在一种可能的设计中,根据高精度地图的交通信号灯的3D坐标位置和图像采集器的参数信息,获取所述环境图像中交通信号灯对应的图像区域,包括:
根据所述图像传感器的标定参数、所述图像传感器在自动驾驶车辆上的安装位置、拍摄角度,构建所述图像传感器所拍摄的环境图像的二维坐标系;
根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标;
将3D坐标投影到所述环境图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在所述环境图像中的二维坐标;
根据所述二维坐标,确定所述环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
本实施例中,通过构建环境图像的二维坐标系,并基于高精度地图中交通信号灯的3D坐标,将3D坐标投影到所述环境图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在所述环境图像中的二维坐标;从而可以准确地锁定环境图像中交通信号灯的位置。
在一种可能的设计中,所述根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略,包括:
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且所述倒计时器的数字大于第一阈值,则加速通过路口;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,所述倒计时器的数字大于第二阈值,且小于或等于第一阈值,则减速行驶;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且所述倒计时器的数字不大于第二阈值,则减速行驶准备停驻;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且所述倒计时器的数字大于第三阈值,则减速行驶准备停驻;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且所述倒计时器的数字不大于第四阈值,则从停驻状态准备起步,或者减速行驶准备通过路口;其中,所述第四阈值小于所述第三阈值。
本实施例中,由于自动驾驶车辆赋予了读取倒计时器的能力,因此可以提前知晓交通信号灯的剩余时间,当为绿灯时,如果剩余时间较长,可以提前加速通过路口,使路口的整体通行能力大幅提升。如果剩余时间较短,计算出不能在剩余时间不能通过路口时,则可以提前减速准备停车,以均匀减速的方式逐渐降低自动驾驶车辆的当前速度。从而可以保证车内乘客的安全性,获得较好的体感,并且避免了因交通信号灯变化,车辆速度较快,采取急刹时,后面车辆追尾的风险。当为红灯时,由于可以提前知道准确的红灯的剩余等待时间,依据车辆起步时延,可以提前下达车辆起步指令,做车辆起步准备,优化路口通行效率。
在一种可能的设计中,在获取环境图像之后,还包括:
判断所述环境图像中的交通信号灯是否存在倒计时器;
若不存在所述倒计时器,则根据所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略。
本实施例中,若路口的红绿灯没有配备倒计时器,则可以根据交通信号灯的颜色确定路口的行驶策略。从而可以适用于多种不同的路口情况,适用性更强。
在一种可能的设计中,还包括:
根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数。
本实施例中,可以根据倒计时器的显示信息和交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数,从而减少数据处理量,降低自动驾驶车辆的能耗。
在一种可能的设计中,根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数,包括:
若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字大于第三阈值时,则降低自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,降低运算模块的数据计算频率;
若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字不大于第四阈值,则恢复自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,恢复运算模块的数据计算频率。
本实施例中,当倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的剩余时间较长时,可以通过降低自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,降低运算模块的数据计算频率等方式来减少数据处理量,降低自动驾驶车辆的能耗。当倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的剩余时间较短时,恢复自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,恢复运算模块的数据计算频率,从而可以保证自动驾驶车辆的正常行驶。
第二方面,本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的控制装置,包括:
获取模块,用于获取环境图像,所述环境图像包含有交通信号灯;
识别模块,用于识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;
确定模块,用于根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;
控制模块,用于根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。
本实施例中,通过获取环境图像,所述环境图像包含有交通信号灯;识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。本申请可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,提升乘客的乘坐体验,优化路口通行效率。
在一种可能的设计中,所述获取模块,具体用于:
通过图像采集器获取自动驾驶车辆行进方向上的环境图像;
根据高精度地图的交通信号灯的3D坐标位置和图像采集器的参数信息,获取所述环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
本实施例中,以摄像头,相机为例,可以根据相机的标定参数,相机在车辆上的安装位置、拍摄角度等等,确定相机拍摄图像的二维坐标系;然后根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标,将3D坐标投影到相机拍摄图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在图像中的二维坐标。这种方式,可以快速准确地从环境图像中确定交通信号灯所在的图像区域。
在一种可能的设计中,所述识别模块,具体用于:
对所述交通信号灯对应的图像区域进行搜索,识别出倒计时器的显示信息;所述显示信息包括:数字、数字颜色。
本实施例中,由于倒计时器一般紧挨着交通信号灯的位置,因此,通过对交通信号灯对应的图像区域进行搜索,可以准确地识别出倒计时器的显示信息。
在一种可能的设计中,所述获取模块,具体用于:
根据所述图像传感器的标定参数、所述图像传感器在自动驾驶车辆上的安装位置、拍摄角度,构建所述图像传感器所拍摄的环境图像的二维坐标系;
根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标;
将3D坐标投影到所述环境图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在所述环境图像中的二维坐标;
根据所述二维坐标,确定所述环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
本实施例中,通过构建环境图像的二维坐标系,并基于高精度地图中交通信号灯的3D坐标,将3D坐标投影到所述环境图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在所述环境图像中的二维坐标;从而可以准确地锁定环境图像中交通信号灯的位置。
在一种可能的设计中,所述确定模块,具体用于:
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且所述倒计时器的数字大于第一阈值,则加速通过路口;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,所述倒计时器的数字大于第二阈值,且小于或等于第一阈值,则减速行驶;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且所述倒计时器的数字不大于第二阈值,则减速行驶准备停驻;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且所述倒计时器的数字大于第三阈值,则减速行驶准备停驻;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且所述倒计时器的数字不大于第四阈值,则从停驻状态准备起步,或者减速行驶准备通过路口;其中,所述第四阈值小于所述第三阈值。
本实施例中,由于自动驾驶车辆赋予了读取倒计时器的能力,因此可以提前知晓交通信号灯的剩余时间,当为绿灯时,如果剩余时间较长,可以提前加速通过路口,使路口的整体通行能力大幅提升。如果剩余时间较短,计算出不能在剩余时间不能通过路口时,则可以提前减速准备停车,以均匀减速的方式逐渐降低自动驾驶车辆的当前速度。从而可以保证车内乘客的安全性,获得较好的体感,并且避免了因交通信号灯变化,车辆速度较快,采取急刹时,后面车辆追尾的风险。当为红灯时,由于可以提前知道准确的红灯的剩余等待时间,依据车辆起步时延,可以提前下达车辆起步指令,做车辆起步准备,优化路口通行效率。
在一种可能的设计中,还包括:判别模块,用于:
判断所述环境图像中的交通信号灯是否存在倒计时器;
若不存在所述倒计时器,则根据所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略。
本实施例中,若路口的红绿灯没有配备倒计时器,则可以根据交通信号灯的颜色确定路口的行驶策略。从而可以适用于多种不同的路口情况,适用性更强。
在一种可能的设计中,还包括:调整模块,用于:
根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数。
本实施例中,可以根据倒计时器的显示信息和交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数,从而减少数据处理量,降低自动驾驶车辆的能耗。
在一种可能的设计中,所述调整模块,具体用于:
若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字大于第三阈值时,则降低自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,降低运算模块的数据计算频率;
若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字不大于第四阈值,则恢复自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,恢复运算模块的数据计算频率。
本实施例中,当倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的剩余时间较长时,可以通过降低自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,降低运算模块的数据计算频率等方式来减少数据处理量,降低自动驾驶车辆的能耗。当倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的剩余时间较短时,恢复自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,恢复运算模块的数据计算频率,从而可以保证自动驾驶车辆的正常行驶。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括:处理器和存储器;存储器中存储有所述处理器的可执行指令;其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行如第一方面中任一项所述的自动驾驶车辆的控制方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的自动驾驶车辆的控制方法。
第五方面,本申请实施例提供一种程序产品,所述程序产品包括:计算机程序,所述计算机程序存储在可读存储介质中,服务器的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序,所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得服务器执行第一方面中任一所述的自动驾驶车辆的控制方法。
第六方面,本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的控制方法,包括:
识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;
根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;
根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。
本实施例中,通过识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。本申请可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,提升乘客的乘坐体验,优化路口通行效率。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,提升乘客的乘坐体验,优化路口通行效率。因为采用获取环境图像,识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶的技术手段,所以克服了无法及时根据交通信号做出合理的驾驶决策的技术问题,通过识别出交通信号灯对应的倒计时器的显示信息,从而可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,达到提升乘客的乘坐体验的技术效果。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是可以实现本申请实施例的自动驾驶车辆的控制方法的原理示意图;
图2是根据本申请第一实施例的示意图;
图3是根据本申请第二实施例的示意图;
图4是根据本申请第三实施例的示意图;
图5是根据本申请第四实施例的示意图;
图6是用来实现本申请实施例的自动驾驶车辆的控制方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
随着自动驾驶技术的发展,驾驶决策所依据的道路要素信息也越来越丰富。当自动驾驶车辆经过包含有交通信号灯的路口时,会对交通信号灯的颜色进行识别,然后基于交通信号灯的颜色做出驾驶决策。但是,现有的交通信号灯识别方式无法提取出交通计时器的时间信息,因此很难提早做出合适的驾驶决策,影响路口的通行效率和行车体验。
针对上述技术问题,本申请提供一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质,可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,提升乘客的乘坐体验,优化路口通行效率。
图1是可以实现本申请实施例的自动驾驶车辆的控制方法的原理示意图,如图1所示,自动驾驶车辆可以通过车载的摄像头对车辆行进方向上的环境进行拍照,得到包含有交通信号灯的环境图像。然后,可以根据相机的标定参数,相机在车辆上的安装位置、拍摄角度等等,确定相机拍摄图像的二维坐标系;根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标,将3D坐标投影到相机拍摄图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在图像中的二维坐标。然后,根据二维坐标得到交通信号灯对应的图像区域,对该部分进行图像识别,这种方式,可以快速准确地从环境图像中确定交通信号灯所在的图像区域。交通倒计时器一般出现在悬挂式交通信号灯左侧第一个灯及左侧第二个灯的正中位置,可以到图像的对应位置进行直接搜索。然后,判断环境图像中的交通信号灯是否存在倒计时器。如果不存在,则根据交通信号灯的颜色,即绿灯减速通过路口、红灯减速停车、黄灯继续观测的原则,确定路口的行驶策略。如果存在,则可以依据倒计时器长、宽比例,获取倒计器是1位/2位的,1位的倒计时数字范围为[0-9],2位倒计时数字范围为[0-99],通过图像二值化方法识别倒计时器的当前高亮的数字,在高亮数字抽样颜色识别倒计时器的颜色。通过对交通信号灯对应的图像区域进行搜索,可以准确地识别出倒计时器的显示信息。最后,由于自动驾驶车辆赋予了读取倒计时器的能力,提前知晓交通信号灯的剩余时间,因此可以根据倒计时的显示信息和交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略。当为绿灯时,如果剩余时间较长,可以提前加速通过路口,使路口的整体通行能力大幅提升;如果剩余时间较短,计算出不能在剩余时间不能通过路口时,则可以提前减速准备停车,以均匀减速的方式逐渐降低自动驾驶车辆的当前速度。当为红灯时,如果剩余时间较短时,则可以从停驻状态准备起步,使路口的整体通行能力大幅提升。还可以根据剩余时间制定更详细的行驶策略,详见实施例,此处不再赘述。
应用上述方法可以克服无法及时根据交通信号做出合理的驾驶决策的技术问题,通过识别出交通信号灯对应的倒计时器的显示信息,从而可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,达到提升乘客的乘坐体验的技术效果。
图2是根据本申请第一实施例的示意图,如图2所示,本实施例中的方法可以包括:
S101、获取环境图像,环境图像包含有交通信号灯。
本实施例中,自动驾驶车辆可以通过图像采集器获取自动驾驶车辆行进方向上的环境图像。其中,环境图像包含有交通信号灯。然后,根据高精度地图的交通信号灯的3D坐标位置和图像采集器的参数信息,获取环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
可选地,根据高精度地图的交通信号灯的3D坐标位置和图像采集器的参数信息,获取环境图像中交通信号灯对应的图像区域,包括:根据图像传感器的标定参数、图像传感器在自动驾驶车辆上的安装位置、拍摄角度,构建图像传感器所拍摄的环境图像的二维坐标系;根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标;将3D坐标投影到环境图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在环境图像中的二维坐标;根据二维坐标,确定环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
具体地,自动驾驶车辆可以通过车载的摄像头对车辆行进方向上的环境进行拍照,得到包含有交通信号灯的环境图像。然后,可以根据相机的标定参数,相机在车辆上的安装位置、拍摄角度等等,确定相机拍摄图像的二维坐标系;根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标,将3D坐标投影到相机拍摄图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在图像中的二维坐标。最后,根据二维坐标得到交通信号灯对应的图像区域,对该部分进行图像识别,这种方式,可以快速准确地从环境图像中确定交通信号灯所在的图像区域。
可选地,在获取环境图像之后,还包括:判断环境图像中的交通信号灯是否存在倒计时器;若不存在倒计时器,则根据交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略。
具体地,在得到环境图像之后,还可以根据高精度地图的交通信号灯的3D坐标位置和图像采集器的参数信息,判断环境图像中的交通信号灯是否存在倒计时器。如果不存在,则根据交通信号灯的颜色,即绿灯减速通过路口、红灯减速停车、黄灯继续观测的原则,确定路口的行驶策略。
S102、识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息。
本实施例中,自动驾驶车辆可以对交通信号灯对应的图像区域进行搜索,识别出倒计时器的显示信息;显示信息包括:数字、数字颜色。
具体地,交通倒计时器一般出现在悬挂式交通信号灯左侧第一个灯及左侧第二个灯的正中位置,可以到图像的对应位置进行直接搜索。在搜索过程中,可以依据倒计时器长、宽比例,获取倒计器是1位/2位的,1位的倒计时数字范围为[0-9],2位倒计时数字范围为[0-99],通过图像二值化方法识别倒计时器的当前高亮的数字,在高亮数字抽样颜色识别倒计时器的颜色。通过对交通信号灯对应的图像区域进行搜索,可以准确地识别出倒计时器的显示信息。
S103、根据显示信息和交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略。
本实施例中,若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且倒计时器的数字大于第一阈值,则加速通过路口;若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,倒计时器的数字大于第二阈值,且小于或等于第一阈值,则减速行驶;若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且倒计时器的数字不大于第二阈值,则减速行驶准备停驻;若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字大于第三阈值,则减速行驶准备停驻;若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字不大于第四阈值,则从停驻状态准备起步,或者减速行驶准备通过路口;其中,第四阈值小于第三阈值。
具体地,由于自动驾驶车辆赋予了读取倒计时器的能力,因此可以提前知晓交通信号灯的剩余时间,当为绿灯时,如果剩余时间较长,可以提前加速通过路口,使路口的整体通行能力大幅提升;如果剩余时间较短,计算出不能在剩余时间不能通过路口时,则可以提前减速准备停车,以均匀减速的方式逐渐降低自动驾驶车辆的当前速度;如果剩余时间在两个阈值之间,则可以减速行驶并继续感测,根据路口距离、车速等信息重新进行判断,确定是通过还是准备停车。当为红灯时,如果剩余时间较长,计算出不能通过路口时,则可以提前减速准备停车,以均匀减速的方式逐渐降低自动驾驶车辆的当前速度;如果剩余时间较短时,则可以从停驻状态准备起步,或者减速行驶准备通过路口,使路口的整体通行能力大幅提升。从而可以保证车内乘客的安全性,获得较好的体感,并且避免了因交通信号灯变化,车辆速度较快,采取急刹时,后面车辆追尾的风险。当为红灯时,由于可以提前知道准确的红灯的剩余等待时间,依据车辆起步时延,可以提前下达车辆起步指令,做车辆起步准备,优化路口通行效率。
S104、根据行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。
本实施例中,自动驾驶车辆可以根据行驶策略调节车速等,控制自动驾驶车辆行驶,从而提升乘客的乘坐体验,优化路口通行效率。
本实施例,通过获取环境图像,环境图像包含有交通信号灯;识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据显示信息和交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。克服了无法及时根据交通信号做出合理的驾驶决策的技术问题,通过识别出交通信号灯对应的倒计时器的显示信息,从而可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,达到提升乘客的乘坐体验的技术效果。
图3是根据本申请第二实施例的示意图;如图3所示,本实施例中的方法可以包括:
S201、获取环境图像,环境图像包含有交通信号灯。
S202、识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息。
S203、根据显示信息和交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略。
S204、根据行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。
本实施例中步骤S201~步骤S204的具体实现过程和实现原理,参见图2所示步骤S101~步骤S104的相关描述,此处不再赘述。
S205、根据显示信息和交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数。
本实施例中,若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字大于第三阈值时,则降低自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,降低运算模块的数据计算频率;若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字不大于第四阈值,则恢复自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,恢复运算模块的数据计算频率。
具体地,在长时间等待红灯时,车辆是静止的,车辆周边的障碍物也是基本静止的,感知、定位、PnC等模块不需要保持高频率高精度的计算,可以降低计算频率或进入休眠状态,用于节省自动驾驶车载计算单元的能源消耗。因此,可以在准备停驻时,即若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字大于第三阈值时,降低自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,降低运算模块的数据计算频率。由于知晓了红灯的剩余时间,当红灯倒计时临近结束,唤醒自动驾驶的感知、定位、PnC等计算模块。因此,可以在从停驻状态准备起步时,即倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字不大于第四阈值,则恢复自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,恢复运算模块的数据计算频率。
本实施例,通过获取环境图像,环境图像包含有交通信号灯;识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据显示信息和交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。克服了无法及时根据交通信号做出合理的驾驶决策的技术问题,通过识别出交通信号灯对应的倒计时器的显示信息,从而可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,达到提升乘客的乘坐体验的技术效果。
另外,本实施例还可以根据显示信息和交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数。从而实现在节省自动驾驶车载计算单元的能源消耗的同时,保证行驶的安全。
图4是根据本申请第三实施例的示意图;如图4所示,本实施例中的装置可以包括:
获取模块31,用于获取环境图像,环境图像包含有交通信号灯;
识别模块32,用于识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;
确定模块33,用于根据显示信息和交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;
控制模块34,用于根据行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。
本实施例中,通过获取环境图像,环境图像包含有交通信号灯;识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据显示信息和交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。本申请可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,提升乘客的乘坐体验,优化路口通行效率。
在一种可能的设计中,获取模块31,具体用于:
通过图像采集器获取自动驾驶车辆行进方向上的环境图像;
根据高精度地图的交通信号灯的3D坐标位置和图像采集器的参数信息,获取环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
本实施例中,以摄像头,相机为例,可以根据相机的标定参数,相机在车辆上的安装位置、拍摄角度等等,确定相机拍摄图像的二维坐标系;然后根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标,将3D坐标投影到相机拍摄图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在图像中的二维坐标。这种方式,可以快速准确地从环境图像中确定交通信号灯所在的图像区域。
在一种可能的设计中,识别模块32,具体用于:
对交通信号灯对应的图像区域进行搜索,识别出倒计时器的显示信息;显示信息包括:数字、数字颜色。
本实施例中,由于倒计时器一般紧挨着交通信号灯的位置,因此,通过对交通信号灯对应的图像区域进行搜索,可以准确地识别出倒计时器的显示信息。
在一种可能的设计中,获取模块31,具体用于:
根据图像传感器的标定参数、图像传感器在自动驾驶车辆上的安装位置、拍摄角度,构建图像传感器所拍摄的环境图像的二维坐标系;
根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标;
将3D坐标投影到环境图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在环境图像中的二维坐标;
根据二维坐标,确定环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
本实施例中,通过构建环境图像的二维坐标系,并基于高精度地图中交通信号灯的3D坐标,将3D坐标投影到环境图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在环境图像中的二维坐标;从而可以准确地锁定环境图像中交通信号灯的位置。
在一种可能的设计中,确定模块33,具体用于:
若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且倒计时器的数字大于第一阈值,则加速通过路口;
若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,倒计时器的数字大于第二阈值,且小于或等于第一阈值,则减速行驶;
若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且倒计时器的数字不大于第二阈值,则减速行驶准备停驻;
若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字大于第三阈值,则减速行驶准备停驻;
若倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字不大于第四阈值,则从停驻状态准备起步,或者减速行驶准备通过路口;其中,第四阈值小于第三阈值。
本实施例中,由于自动驾驶车辆赋予了读取倒计时器的能力,因此可以提前知晓交通信号灯的剩余时间,当为绿灯时,如果剩余时间较长,可以提前加速通过路口,使路口的整体通行能力大幅提升。如果剩余时间较短,计算出不能在剩余时间不能通过路口时,则可以提前减速准备停车,以均匀减速的方式逐渐降低自动驾驶车辆的当前速度。从而可以保证车内乘客的安全性,获得较好的体感,并且避免了因交通信号灯变化,车辆速度较快,采取急刹时,后面车辆追尾的风险。当为红灯时,由于可以提前知道准确的红灯的剩余等待时间,依据车辆起步时延,可以提前下达车辆起步指令,做车辆起步准备,优化路口通行效率。
本实施例的自动驾驶车辆的控制装置,可以执行图2所示方法中的技术方案,其具体实现过程和技术原理参见图2所示方法中的相关描述,此处不再赘述。
本实施例,通过获取环境图像,环境图像包含有交通信号灯;识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据显示信息和交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。克服了无法及时根据交通信号做出合理的驾驶决策的技术问题,通过识别出交通信号灯对应的倒计时器的显示信息,从而可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,达到提升乘客的乘坐体验的技术效果。
图5是根据本申请第四实施例的示意图;如图5所示,本实施例中的装置在图4所示装置的基础上,还可以包括:
判别模块35,用于:
判断环境图像中的交通信号灯是否存在倒计时器;
若不存在倒计时器,则根据交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略。
本实施例中,若路口的红绿灯没有配备倒计时器,则可以根据交通信号灯的颜色确定路口的行驶策略。从而可以适用于多种不同的路口情况,适用性更强。
在一种可能的设计中,还包括:调整模块36,用于:
根据显示信息和交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数。
本实施例中,可以根据倒计时器的显示信息和交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数,从而减少数据处理量,降低自动驾驶车辆的能耗。
在一种可能的设计中,调整模块36,具体用于:
若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字大于第三阈值时,则降低自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,降低运算模块的数据计算频率;
若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字不大于第四阈值,则恢复自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,恢复运算模块的数据计算频率。
本实施例中,当倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的剩余时间较长时,可以通过降低自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,降低运算模块的数据计算频率等方式来减少数据处理量,降低自动驾驶车辆的能耗。当倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的剩余时间较短时,恢复自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,恢复运算模块的数据计算频率,从而可以保证自动驾驶车辆的正常行驶。
本实施例的自动驾驶车辆的控制装置,可以执行图2、图3所示方法中的技术方案,其具体实现过程和技术原理参见图2、图3所示方法中的相关描述,此处不再赘述。
本实施例,通过获取环境图像,环境图像包含有交通信号灯;识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;根据显示信息和交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;根据行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。克服了无法及时根据交通信号做出合理的驾驶决策的技术问题,通过识别出交通信号灯对应的倒计时器的显示信息,从而可以结合交通信号灯和倒计时器的显示信息提早做出针对路口的行驶策略,使得自动驾驶车辆的行驶策略更加合理,达到提升乘客的乘坐体验的技术效果。
另外,本实施例还可以根据显示信息和交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数。从而实现在节省自动驾驶车载计算单元的能源消耗的同时,保证行驶的安全。
图6是用来实现本申请实施例的自动驾驶车辆的控制方法的电子设备的框图;如图6所示,是根据本申请实施例的图6自动驾驶车辆的控制方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图6所示,该电子设备包括:一个或多个处理器501、存储器502,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器501为例。
存储器502即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使至少一个处理器执行本申请所提供的图6自动驾驶车辆的控制方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的图6自动驾驶车辆的控制方法。
存储器502作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的图6自动驾驶车辆的控制方法对应的程序指令/模块。处理器501通过运行存储在存储器502中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的图6自动驾驶车辆的控制方法。
存储器502可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据图6自动驾驶车辆的控制方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器502可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至图6自动驾驶车辆的控制方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
图6自动驾驶车辆的控制方法的电子设备还可以包括:输入装置503和输出装置504。处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或者其他方式连接,图6中以通过总线连接为例。
输入装置503可接收输入的数字或字符信息,以及产生与图6自动驾驶车辆的控制方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置504可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程门阵列)设备、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (12)

1.一种自动驾驶车辆的控制方法,其特征在于,包括:
获取环境图像,所述环境图像包含有交通信号灯;
识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;
根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;
根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取环境图像,包括:
通过图像采集器获取自动驾驶车辆行进方向上的环境图像;
根据高精度地图的交通信号灯的3D坐标位置和图像采集器的参数信息,获取所述环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息,包括:
对所述交通信号灯对应的图像区域进行搜索,识别出倒计时器的显示信息;所述显示信息包括:数字、数字颜色。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据高精度地图的交通信号灯的3D坐标位置和图像采集器的参数信息,获取所述环境图像中交通信号灯对应的图像区域,包括:
根据所述图像传感器的标定参数、所述图像传感器在自动驾驶车辆上的安装位置、拍摄角度,构建所述图像传感器所拍摄的环境图像的二维坐标系;
根据高精度地图获取前方路口通行的交通信号灯的3D坐标;
将3D坐标投影到所述环境图像的二维坐标系下,得到交通信号灯在所述环境图像中的二维坐标;
根据所述二维坐标,确定所述环境图像中交通信号灯对应的图像区域。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略,包括:
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且所述倒计时器的数字大于第一阈值,则加速通过路口;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,所述倒计时器的数字大于第二阈值,且小于或等于第一阈值,则减速行驶;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为绿色,且所述倒计时器的数字不大于第二阈值,则减速行驶准备停驻;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且所述倒计时器的数字大于第三阈值,则减速行驶准备停驻;
若所述倒计时器的数字颜色以及交通信号灯的颜色均为红色,且所述倒计时器的数字不大于第四阈值,则从停驻状态准备起步,或者减速行驶准备通过路口;其中,所述第四阈值小于所述第三阈值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取环境图像之后,还包括:
判断所述环境图像中的交通信号灯是否存在倒计时器;
若不存在所述倒计时器,则根据所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,调整自动驾驶车辆的传感器和运算模块的工作参数,包括:
若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字大于第三阈值时,则降低自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,降低运算模块的数据计算频率;
若倒计时器的数字颜色和交通信号灯的颜色均为红色,且倒计时器的数字不大于第四阈值,则恢复自动驾驶车辆的传感器的数据采集频率,恢复运算模块的数据计算频率。
9.一种自动驾驶车辆的控制装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取环境图像,所述环境图像包含有交通信号灯;
识别模块,用于识别所述交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;
确定模块,用于根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;
控制模块,用于根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
11.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
12.一种自动驾驶车辆的控制方法,其特征在于,包括:
识别交通信号灯对应的倒计时器的显示信息;
根据所述显示信息和所述交通信号灯的颜色,确定路口的行驶策略;
根据所述行驶策略,控制自动驾驶车辆行驶。
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Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111507204A (zh) * 2020-03-27 2020-08-07 北京百度网讯科技有限公司 倒计时信号灯的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN111680547A (zh) * 2020-04-27 2020-09-18 北京百度网讯科技有限公司 交通倒计时牌的识别方法、装置、电子设备以及存储介质
CN111710182A (zh) * 2020-05-12 2020-09-25 恒大新能源汽车投资控股集团有限公司 一种车辆位置信息的提示方法、装置及设备
CN112233415A (zh) * 2020-09-04 2021-01-15 南京航空航天大学 一种无人驾驶用交通信号灯识别装置
CN112509353A (zh) * 2020-11-04 2021-03-16 深圳优地科技有限公司 一种机器人的过路方法、装置、机器人和存储介质
CN112699773A (zh) * 2020-12-28 2021-04-23 北京百度网讯科技有限公司 交通灯识别方法、装置及电子设备
CN113487866A (zh) * 2021-06-30 2021-10-08 重庆电子工程职业学院 基于多源异构数据融合技术的交通管理系统
CN113954853A (zh) * 2021-11-19 2022-01-21 支付宝(杭州)信息技术有限公司 驾驶策略处理方法及装置
CN114212108A (zh) * 2021-12-29 2022-03-22 阿波罗智联(北京)科技有限公司 自动驾驶方法、装置、车辆、存储介质及产品
CN114339171A (zh) * 2021-04-19 2022-04-12 阿波罗智联(北京)科技有限公司 控制方法、装置、设备和存储介质
CN114463723A (zh) * 2022-02-10 2022-05-10 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 交通信号灯信息处理方法、装置及设备
CN114999192A (zh) * 2022-04-11 2022-09-02 华东师范大学 基于Zynq7020的交通信号灯智能识别装置
CN115331471A (zh) * 2022-08-10 2022-11-11 阿波罗智联(北京)科技有限公司 基于v2x的智能导航调度方法、装置、设备及存储介质
CN115984826A (zh) * 2023-03-02 2023-04-18 安徽蔚来智驾科技有限公司 交通信号灯感知方法、车辆控制方法、设备、介质及车辆
WO2023216394A1 (zh) * 2022-05-13 2023-11-16 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 一种自动泊车控制方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015095135A (ja) * 2013-11-13 2015-05-18 三菱電機株式会社 表示画像生成装置、表示装置、表示画像生成方法
CN105930819A (zh) * 2016-05-06 2016-09-07 西安交通大学 基于单目视觉和gps组合导航系统的实时城区交通灯识别系统
CN108665716A (zh) * 2018-05-28 2018-10-16 于挺进 一种汽车辅助自动预判红灯路口通行的方法
CN108765947A (zh) * 2018-06-04 2018-11-06 太仓迭世信息科技有限公司 一种基于行驶速度变化的自动驾驶方法及其系统
CN109353345A (zh) * 2018-10-29 2019-02-19 百度在线网络技术(北京)有限公司 车辆控制方法、装置、设备、介质和车辆
CN110162050A (zh) * 2019-05-22 2019-08-23 腾讯科技(深圳)有限公司 行驶控制方法及行驶控制系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015095135A (ja) * 2013-11-13 2015-05-18 三菱電機株式会社 表示画像生成装置、表示装置、表示画像生成方法
CN105930819A (zh) * 2016-05-06 2016-09-07 西安交通大学 基于单目视觉和gps组合导航系统的实时城区交通灯识别系统
CN108665716A (zh) * 2018-05-28 2018-10-16 于挺进 一种汽车辅助自动预判红灯路口通行的方法
CN108765947A (zh) * 2018-06-04 2018-11-06 太仓迭世信息科技有限公司 一种基于行驶速度变化的自动驾驶方法及其系统
CN109353345A (zh) * 2018-10-29 2019-02-19 百度在线网络技术(北京)有限公司 车辆控制方法、装置、设备、介质和车辆
CN110162050A (zh) * 2019-05-22 2019-08-23 腾讯科技(深圳)有限公司 行驶控制方法及行驶控制系统

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111507204A (zh) * 2020-03-27 2020-08-07 北京百度网讯科技有限公司 倒计时信号灯的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN111680547A (zh) * 2020-04-27 2020-09-18 北京百度网讯科技有限公司 交通倒计时牌的识别方法、装置、电子设备以及存储介质
CN111680547B (zh) * 2020-04-27 2024-01-12 阿波罗智能技术(北京)有限公司 交通倒计时牌的识别方法、装置、电子设备以及存储介质
CN111710182A (zh) * 2020-05-12 2020-09-25 恒大新能源汽车投资控股集团有限公司 一种车辆位置信息的提示方法、装置及设备
CN112233415A (zh) * 2020-09-04 2021-01-15 南京航空航天大学 一种无人驾驶用交通信号灯识别装置
CN112509353A (zh) * 2020-11-04 2021-03-16 深圳优地科技有限公司 一种机器人的过路方法、装置、机器人和存储介质
CN112509353B (zh) * 2020-11-04 2022-05-24 深圳优地科技有限公司 一种机器人的过路方法、装置、机器人和存储介质
CN112699773B (zh) * 2020-12-28 2023-09-01 阿波罗智联(北京)科技有限公司 交通灯识别方法、装置及电子设备
CN112699773A (zh) * 2020-12-28 2021-04-23 北京百度网讯科技有限公司 交通灯识别方法、装置及电子设备
CN114339171A (zh) * 2021-04-19 2022-04-12 阿波罗智联(北京)科技有限公司 控制方法、装置、设备和存储介质
CN114339171B (zh) * 2021-04-19 2023-08-11 阿波罗智联(北京)科技有限公司 控制方法、装置、设备和存储介质
CN113487866A (zh) * 2021-06-30 2021-10-08 重庆电子工程职业学院 基于多源异构数据融合技术的交通管理系统
CN113954853B (zh) * 2021-11-19 2023-05-02 支付宝(杭州)信息技术有限公司 驾驶策略处理方法及装置
CN113954853A (zh) * 2021-11-19 2022-01-21 支付宝(杭州)信息技术有限公司 驾驶策略处理方法及装置
CN114212108A (zh) * 2021-12-29 2022-03-22 阿波罗智联(北京)科技有限公司 自动驾驶方法、装置、车辆、存储介质及产品
CN114212108B (zh) * 2021-12-29 2024-07-09 阿波罗智联(北京)科技有限公司 自动驾驶方法、装置、车辆、存储介质及产品
CN114463723A (zh) * 2022-02-10 2022-05-10 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 交通信号灯信息处理方法、装置及设备
CN114463723B (zh) * 2022-02-10 2023-02-03 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 交通信号灯信息处理方法、装置及设备
CN114999192A (zh) * 2022-04-11 2022-09-02 华东师范大学 基于Zynq7020的交通信号灯智能识别装置
WO2023216394A1 (zh) * 2022-05-13 2023-11-16 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 一种自动泊车控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN115331471A (zh) * 2022-08-10 2022-11-11 阿波罗智联(北京)科技有限公司 基于v2x的智能导航调度方法、装置、设备及存储介质
CN115331471B (zh) * 2022-08-10 2024-07-09 阿波罗智联(北京)科技有限公司 基于v2x的智能导航调度方法、装置、设备及存储介质
CN115984826A (zh) * 2023-03-02 2023-04-18 安徽蔚来智驾科技有限公司 交通信号灯感知方法、车辆控制方法、设备、介质及车辆

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