CN113085859A - 自适应巡航策略调整方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种自适应巡航策略调整方法、装置、设备及存储介质，包括获取存储在车辆的摄像头组件中的行车数据信息，所述行车数据信息包括车辆的控制参数信息和决策参数信息，所述决策参数信息用于确定车辆当前所处的行车场景和行车状态；所述行车数据信息是所述摄像头组件在自适应巡航模式开启的状态下实时采集的。根据车辆在对应行车场景下的实时行车状态信息及对应的目标行车状态信息，调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，以使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。解决现有技术ACC系统出厂前调整好的自适应巡航策略因为不可能适用所有行车环境，在某些特殊行车环境下，可能导致安全事故的问题。

Description

自适应巡航策略调整方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及一种自适应巡航策略调整方法、装置、设备及存储介质，属于智能驾驶技术领域。

背景技术

自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control，ACC)系统，安装在汽车中，不但具有自动巡航的全部功能，还可以通过车载雷达等传感器探测汽车前方目标(通常为正在行驶的车辆)的相对距离、速度等信息，以监测汽车前方的道路交通环境。一旦发现当前行驶车道的前方有其它前行车辆时，可以将根据本车与前车之间的相对距离及相对速度等信息，通过控制汽车的油门和刹车对车辆进行纵向速度控制，使本车与前车保持合适的安全间距。智能驾驶技术可以部分解放驾驶人员的手、脚，适当的可以调节驾驶人员的长时间驾驶产生的疲劳。

但是，对于不同的行车环境，ACC系统的自适应巡航策略需要对应调整，现有技术中，一般都是在汽车出厂前，对ACC系统进行道路测试之后，直接整车上路。

但是，对于不同的用户，行车环境会有不同，出厂前的道路测试，一般都是普通的城市道路，不可能测试所有的行车环境，尤其对于无人驾驶汽车，可能会应用到一些特殊的行车环境，比如，山路、坑洼地、草地等等，这就导致有些行车环境下，ACC系统出厂前调整好的自适应巡航策略可能会不太适用，从而引起安全问题。

发明内容

本申请提供了一种自适应巡航策略调整方法、装置、设备及存储介质，可以解决现有技术中ACC系统出厂前调整好的自适应巡航策略因为不可能适用所有行车环境，在某些特殊行车环境下，可能导致安全事故的问题。

为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

第一方面，提供了一种自适应巡航策略调整方法，所述方法包括：

获取存储在车辆的摄像头组件中的行车数据信息，所述行车数据信息包括车辆的行车状态信息和决策参数信息，所述决策参数信息用于确定车辆当前所处的行车场景；所述行车数据信息是所述摄像头组件在自适应巡航模式开启的状态下实时采集的；

根据车辆在对应行车场景下的实时行车状态信息及对应的目标行车状态信息，调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，以使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

在第一方面一种可能的实施例中，所述巡航策略包括：根据决策参数，若判定车辆需要减速/加速时，或者判定车辆处于跟车场景中时，给出控制参数，控制车辆减速/加速的加速度大小。

在第一方面一种可能的实施例中，所述巡航策略包括：根据决策参数，若判定车辆有碰撞危险时，输出控制参数，控制车辆制动。

在第一方面一种可能的实施例中，所述巡航策略包括：根据决策参数，若判定车辆处于复杂道路场景中时，输出控制参数，控制自适应巡航模式关闭。

在第一方面一种可能的实施例中，所述方法还包括：

获取存储在所述摄像头组件中的事故发生前设定时间内的车辆行车过程画面信息；

根据所述行车过程画面信息，确定车辆在所述事故发生前设定时间内的行车场景以及车辆的行车轨迹，以调整巡航策略。

第二方面，提供一种自适应巡航策略调整方法，包括：

在自适应巡航模式开启的状态下，实时采集并存储车辆的行车数据信息，所述行车数据信息包括车辆的行车状态信息和决策参数信息，所述决策参数信息用于确定车辆当前所处的行车场景；

所述行车状态信息用于对比对应行车场景下的目标行车状态信息，以调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

在第二方面一种可能的实施例中，所述方法还包括：

实时获取行车过程画面信息，并每隔设定时间进行一次覆盖处理，得到事故发生前的所述设定时间内存储的行车过程画面；所述行车过程画面信息用于确定车辆在所述事故发生前设定时间内的行车场景以及车辆的行车轨迹，以调整巡航策略。

第三方面，提供一种自适应巡航策略调整装置，所述装置包括：

数据获取模块，获取存储在车辆的摄像头组件中的行车数据信息，所述行车数据信息包括车辆的行车状态信息和决策参数信息，所述决策参数信息用于确定车辆当前所处的行车场景；所述行车数据信息为所述摄像头组件在自适应巡航模式开启的状态下实时采集的；

策略调整模块，用于根据车辆在对应行车场景下的行车状态信息及对应的目标行车状态信息，调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，以使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

第四方面，提供一种电子设备，所述装置包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行，以实现第一方面或第二方面任一实施例所述的方法。

第五方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时，用于实现第一方面或第二方面任一实施例所述的方法。

本申请的有益效果在于：本申请通过车辆的摄像头组件获取并存储车辆的行车数据信息，可以从摄像头组件中直接获取对应的行车数据信息，确定车辆当前所处的行车场景，并结合当前行车场景下的实时行车状态及对应的目标行车状态，调整自适应巡航策略。本申请对于每台用户在使用的车辆，均可以直接获取到对应的行车数据信息，以进行巡航策略的分析调整，使得车辆自适应巡航控制的准确性更高，避免安全事故的发生，并能够更好的服务客户，以满足不同客户的行车场景需求。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

附图说明

图1是本申请一个实施例提供的方法的网络构架示意图；

图2是本申请一个实施例提供的方法流程图；

图3是本申请一个实施例提供的装置框图；

图4是本申请一个实施例提供的电子设备结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。

图1是本申请一个实施例提供的能够实现本申请巡航策略调整方法及装置的网络构架示意图。如图1所示，该网络构架包括：ACC系统101、摄像头组件102和巡航策略分析系统103。

自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control，ACC)系统，安装在汽车中，该系统中的雷达传感器探测汽车前方目标的相对距离、速度等信息，该目标通常为正在行驶的车辆。ACC系统不但具有自动巡航的全部功能，还可以通过雷达等传感器监测车辆的行车环境。一旦发现前方有其它前行车辆时，可以将根据本车与前车之间的相对距离及相对速度等信息，通过控制汽车的油门和刹车对车辆进行纵向速度控制，使本车与前车保持合适的安全间距。采用该系统可以降低驾驶员的工作负担，提高汽车的主动安全性，扩大巡航行驶的范围。

摄像头组件102安装在车辆上，内置存储元件，ACC系统自适应巡航过程中的行车数据信息均实时发送至摄像头组件102中进行存储。

若车辆在自适应巡航模式开启的状态下，发生碰撞等安全事故或者达不到用户在对应行车场景下的使用需求，需要进行巡航策略调整时，可以通过巡航策略分析系统103直接获取摄像头组件102存储的行车数据信息，基于行车数据信息，在不同的行车场景，调整巡航策略。具体调整巡航策略的实施方案将在下文进行详细描述。

可选地，本申请实施例的巡航策略分析系统103可以为计算机、智能移动设备、服务器等，本实施例不对自适应巡航系统103的设备类型作限定。

图2是本申请一个实施例提供的自适应巡航策略调整方法的流程图。本实施例的执行主体为巡航策略分析系统103，该巡航策略分析系统103具有巡航策略调整的功能。示意性地，巡航策略分析系统103通过调用预先安装的巡航策略调整程序，执行本申请实施例的巡航策略调整方法。该方法至少包括以下几个步骤：

S201:获取存储在车辆的摄像头组件中的行车数据信息。

具体地，在本实施例中，行车数据信息是所述摄像头组件在自适应巡航模式开启的状态下实时采集的。所述行车数据信息包括决策参数信息和控制参数信息。

所述决策参数信息可以是自适应巡航控制中所要用到的本车在行驶过程中的数据。根据决策参数信息可以确定本车当前所处的行车场景以及行车状态。

本实施例的行车场景例如可以包括城市道路上行车时，十字路口交通灯突然变红/前方车辆突然急刹车/车辆前方有行人横穿马路等，或者在能见度较低的天气(雨天/雾天/雪天)行车、草地/坑洼泥泞道路/砂石道路行车、高速道路行车、夜间行车等等。

行车状态信息可以包括本车加速行驶状态、减速行驶状态、平稳行驶状态、低速行驶状态或刹车状态等。

决策参数信息可以包括本车的当前行驶速度、前车的行驶速度、本车与前方障碍目标(可以是前车、前方突然闯入的行人以及前方道路的其他障碍物)与本车的间距等等，还可以包括路面的材质数据、本车的位置数据、天气的能见度(可以通过能见度传感器来检测)等。其中，前车是指车辆所在车道的前方，距离车辆最近的其他车辆。

根据路面的材质数据可以确定当前行车路面为草地或柏油路或坑洼泥泞道路等。路面的材质数据可以通过采集路面图像数据，并通过提取路面的纹路信息获得，路面材质的识别可以采用现有技术实现，在此不再赘述。

还可以根据本车的行驶速度、前车的行驶速度、本车与前车之间的距离来判定本车当前的行车场景(前车是否急刹车、本车平稳跟车等)，以及将要执行的行车状态。

S202:根据车辆在对应行车场景下的实时行车状态信息及对应的目标行车状态信息，调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，以使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

具体地，在不同的行车场景下，需要不同的巡航策略。示例性地，在能见度较低的天气行车，需要本车处于一个适合的低速行驶状态、并注意与前车保持较大的车距，如果超过一定的车距，就要控制本车减速行驶。因此，对于该行车场景下，基于实时行车状态与目标行车状态的差距，调整对应的巡航策略，使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

示例性地，在前车突然刹车或有行人突然闯入的情况，需要控制本车处于刹车状态。目标行车状态为刹车状态，否则可能会发生安全事故。因此，对于该行车场景下，对应的实时行车状态若不是刹车，则需要进行调整巡航策略。

其他行车场景的情况在此不再赘述。

在本申请的一个实施例中，若车辆处于不适合开启ACC系统的复杂路况时，输出控制参数，控制自适应巡航模式关闭。

在本申请的另一个实施例中，在自适应巡航模式开启状态下，若车辆发生安全事故，则获取安全事故发生时的行车数据信息，判定行车场景及对应的控制参数、行车状态等，然后确定该对应行车场景下的目标行车状态，调整该车辆对应行车场景下的巡航策略。

进一步可选地是，本申请实例方法还包括：

获取存储在所述摄像头组件中的事故发生前设定时间内的车辆行车过程画面信息。根据所述行车过程画面信息，确定车辆在所述事故发生前设定时间内的行车场景以及车辆的行车轨迹，并结合行车数据信息，以调整巡航策略。

具体地，本申请实施例中，设定时间为5分钟，摄像头组件在自适应巡航模式开启的状态下，实时采集并存储车辆行车过程画面信息，且每隔5分钟覆盖一次摄像头组件中的行车过程画面信息，在车辆发生事故时，获取存储在所述摄像头组件中的事故发生前5分钟内的车辆行车过程画面信息。确定车辆在所述事故发生前5分钟内的行车场景以及车辆的行车轨迹，并结合行车数据信息，调整巡航策略。

通过采集行车过程画面信息，可以更直观的获得车辆行车过程和行车场景，同时结合行车过程数据信息，能更准确地调整巡航策略。同时，每隔5分钟覆盖一次行车过程画面信息，避免了因采集行车过程画面的时间较长，增加摄像头组件的成本。

综上所述，本申请通过车辆的摄像头组件获取并存储车辆的行车数据信息，可以从摄像头组件中直接获取对应的行车数据信息，确定车辆当前所处的行车场景，并结合当前行车场景下的实时行车状态及对应的目标行车状态，调整自适应巡航策略。本申请对于每台用户在使用的车辆，均可以直接获取到对应的行车数据信息，以进行巡航策略的分析调整，使得车辆自适应巡航控制的准确性更高，避免安全事故的发生，并能够更好的服务客户，以满足不同客户的行车场景需求。

而且本申请实施例中的行车过程数据信息和行车过程画面信息均通过本车的摄像头组件来存储，可以针对不同车辆的不同行车场景，有针对性的对客户的自适应巡航的巡航策略进行调整，更好地服务客户。

本申请另一个实施例以图1所示网络构架的摄像头组件为执行主体，提供一种自适应巡航策略调整方法，该方法包括：

在自适应巡航模式开启的状态下，实时采集并存储车辆的行车数据信息，所述行车数据信息包括车辆的行车状态信息和决策参数信息，所述决策参数信息用于确定车辆当前所处的行车场景；所述行车状态信息用于对比对应行车场景下的目标行车状态信息，以调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

进一步地，本申请实施例的方法还包括：

实时获取行车过程画面信息，并每隔设定时间进行一次覆盖处理，得到事故发生前的所述设定时间内存储的行车过程画面；所述行车过程画面信息用于确定车辆在所述事故发生前设定时间内的行车场景以及车辆的行车轨迹，以调整巡航策略。

本申请实施例的具体实施方案，可参阅上述图2实施例相关部分的描述，在此不再赘述。

图3是本申请一个实施例提供的自适应巡航策略调整装置的框图。该装置至少包括以下几个模块：数据获取模块301和策略调整模块302。

数据获取模块301，用于获取存储在车辆的摄像头组件中的行车数据信息，所述行车数据信息包括车辆的行车状态信息和决策参数信息，所述决策参数信息用于确定车辆当前所处的行车场景；所述行车数据信息为所述摄像头组件在自适应巡航模式开启的状态下实时采集的；

策略调整模块302，用于根据车辆在对应行车场景下的行车状态信息及对应的目标行车状态信息，调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，以使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

相关细节参考上述方法实施例。

需要说明的是：上述实施例中提供的自适应巡航策略调整装置在进行自适应巡航策略调整时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将自适应巡航策略调整装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的自适应巡航策略调整装置与自适应巡航策略调整方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图4是本申请一个实施例提供的自适应巡航策略调整装置的框图，该装置可以是：会议终端、智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑或服务器。自适应巡航策略调整装置还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端、控制终端等，本实施例不对调节装置的类型作限定。该装置至少包括处理器401和存储器402。

处理器401可以包括一个或多个处理核心，比如：4核心处理器、8核心处理器等。处理器401可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable GateArray，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable LogicArray，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器401也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器401可以在集成有GPU(Graphics ProcessingUnit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器401还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器402可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器402还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器402中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器401所执行以实现本申请中方法实施例提供的自适应巡航策略调整方法。

在一些实施例中，自适应巡航策略调整装置还可选包括有：外围设备接口和至少一个外围设备。处理器401、存储器402和外围设备接口之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口相连。示意性地，外围设备包括但不限于：射频电路、音频电路、和电源等。

当然，自适应巡航策略调整装置还可以包括更少或更多的组件，本实施例对此不作限定。

可选地，本申请还提供有一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的自适应巡航策略调整方法。

可选地，本申请还提供有一种计算机产品，该计算机产品包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的自适应巡航策略调整方法。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种自适应巡航策略调整方法，其特征在于，所述方法包括：

获取存储在车辆的摄像头组件中的行车数据信息，所述行车数据信息包括车辆的控制参数信息和决策参数信息，所述决策参数信息用于确定车辆当前所处的行车场景和行车状态；所述行车数据信息是所述摄像头组件在自适应巡航模式开启的状态下实时采集的；

根据车辆在对应行车场景下的实时行车状态信息及对应的目标行车状态信息，调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，以使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述巡航策略包括：根据决策参数，若判定车辆需要减速/加速时，或者判定车辆处于跟车状态时，给出控制参数，控制车辆减速/加速的加速度大小。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述巡航策略包括：根据决策参数，若判定车辆有碰撞危险时，输出控制参数，控制车辆制动或控制车辆躲避。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述巡航策略包括：根据决策参数，若判定车辆处于不适合开启ACC系统的复杂路况时，输出控制参数，控制自适应巡航模式关闭。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取存储在所述摄像头组件中的事故发生前设定时间内的车辆行车过程画面信息；

根据所述行车过程画面信息，确定车辆在所述事故发生前设定时间内的行车场景以及车辆的行车轨迹，并结合行车数据信息，以调整巡航策略。

6.一种自适应巡航策略调整方法，其特征在于，包括：

在自适应巡航模式开启的状态下，实时采集并存储车辆的行车数据信息，所述行车数据信息包括车辆的行车状态信息和决策参数信息，所述决策参数信息用于确定车辆当前所处的行车场景；

所述行车状态信息用于对比对应行车场景下的目标行车状态信息，以调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

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：

实时获取行车过程画面信息，并每隔设定时间进行一次覆盖处理，得到事故发生前的所述设定时间内存储的行车过程画面；所述行车过程画面信息用于确定车辆在所述事故发生前设定时间内的行车场景以及车辆的行车轨迹，以调整巡航策略。

8.一种自适应巡航策略调整装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取存储在车辆的摄像头组件中的行车数据信息，所述行车数据信息包括车辆的行车状态信息和决策参数信息，所述决策参数信息用于确定车辆当前所处的行车场景；所述行车数据信息为所述摄像头组件在自适应巡航模式开启的状态下实时采集的；

策略调整模块，用于根据车辆在对应行车场景下的行车状态信息及对应的目标行车状态信息，调整所述自动驾驶车辆在不同行车场景下的巡航策略，以使调整后的巡航策略与对应的行车场景相适应。

9.一种电子设备，其特征在于，所述装置包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至6任一项所述的方法。

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