CN113176778A - 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 - Google Patents
无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113176778A CN113176778A CN202110395570.5A CN202110395570A CN113176778A CN 113176778 A CN113176778 A CN 113176778A CN 202110395570 A CN202110395570 A CN 202110395570A CN 113176778 A CN113176778 A CN 113176778A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- steering
- vehicle
- road
- unmanned vehicle
- lane
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 14
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 25
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 22
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 6
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000005034 decoration Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
- G05D1/0253—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting relative motion information from a plurality of images taken successively, e.g. visual odometry, optical flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
Abstract
本发明公开了一种无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆。其中,该控制方法包括:在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号;基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向信息;基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值;若第一概率值超出预设概率阈值,基于转向信息调整转向策略。本发明解决了相关技术中在实现无人驾驶控制时,未考虑到车辆转向的情况,导致容易发生车辆碰撞的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及车辆控制技术领域,具体而言,涉及一种无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆。
背景技术
随着车辆自动化控制技术的不断进步,无人驾驶技术不断成熟,当前,在对车辆进行自动化控制时,通常考虑的是车辆城市无爬坡的直线道路上行使,当前考虑车辆在直线行驶时如何避免与其它车辆相碰撞,这种无人驾驶技术设定的行驶环境较为理想,无法应对道路上行人较多、变向较为频繁的车道。
相关技术中,在对车辆进行无人驾驶控制时,并未考虑到车辆的车道变向和车辆转弯等非理想状态,而车辆在城市道路、乡间道路上行驶时,常常会遇见需要变道或者转向的情况,如果不考虑这些特殊行驶情况,容易导致车辆在转向时,无法及时进行变向,或者与其它车辆容易发生碰撞的情况发生。
针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆,以至少解决相关技术中在实现无人驾驶控制时,未考虑到车辆转向的情况,导致容易发生车辆碰撞的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种无人驾驶车辆的控制方法,包括:在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号;基于预设导航地图和所述通行标识信号,确定转向信息;基于所述转向信息,分析所述无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值;若所述第一概率值超出预设概率阈值,基于所述转向信息调整转向策略。
可选地,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号的步骤,包括:确定在所述无人驾驶车辆周围预设区域的多辆其它车辆;与所述多辆其它车辆建立通信关联关系,其中,所述多辆其它车辆至少包括:在所述无人驾驶车辆前方道路上的前方车辆;获取所述前方车辆的道路扫描信息和道路拍摄图像,其中,所述道路扫描信息是通过扫描车道两旁得到的车道周围的建筑和标识牌信息,所述道路拍摄图像是对前方道路的道路路面进行拍摄得到的图像;分析所述道路扫描信息和所述道路拍摄图像,得到位于车辆前方的行驶道路上的所述通行标识信号。
可选地,分析所述道路扫描信息和所述道路拍摄图像,得到位于车辆前方的行驶道路上的所述通行标识信号的步骤,包括:分析所述道路扫描信息,得到前方道路的车道标识牌,其中,所述前方道路包括:至少一个子车道;分析所述道路拍摄图像,得到所述无人驾驶车辆待行驶的前方子车道的通行指示标志;向车道控制系统发送信号灯读取请求,并接收所述车道控制系统反馈的信号响应包,其中,所述信号响应包中包含有信号灯颜色以及所述信号灯颜色所指示的通行信号;基于所述前方道路的车道标识牌、前方子车道的通行指示标志以及所述车道控制系统反馈的信号响应包,确定位于车辆前方的行驶道路上的所述通行标识信号。
可选地,基于预设导航地图和所述通行标识信号,确定转向信息的步骤,包括:基于预设导航地图和所述通行标识信号,确定转向方向和转向角度;根据所述转向方向和转向角度,规划无人驾驶车辆的转向向量;基于所述无人驾驶车辆的车辆参数所述转向向量,确定所述无人驾驶车辆的转向起始位置点;基于所述无人驾驶车辆的转向向量和转向起始位置点,确定转向信息。
可选地,在基于所述转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值之前,所述控制方法还包括:基于所述转向信息以及前方道路上的子车道信息,分析所述无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前是否需要变道;若确定所述无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前需要变道,采用避碰模型库分析所述无人驾驶车辆在变道时与周围其它车辆发生碰撞的第二概率值,其中,所述避碰模型库是通过分析多组未碰撞车辆变道数据和已碰撞车辆变道数据得到的;若所述第二概率值未超出预设概率阈值,则执行预设变道策略;若所述第二概率值超出预设概率阈值,则调整预设变道策略。
可选地,基于所述转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值的步骤,包括:基于所述转向信息,采用避碰模型库分析所述无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值。
可选地,若所述第一概率值超出预设概率阈值,基于所述转向信息调整转向策略的步骤,包括:若所述第一概率值超出预设概率阈值,分析是否能够正常变道至转向起始位置点处;若确定无法正常变道至转向起始位置点处,基于所述转向信息调整转向路口、转向起始位置点以及转向向量,得到新转向策略。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种无人驾驶车辆的控制装置,包括:采集单元,用于在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号;第一确定单元,用于基于预设导航地图和所述通行标识信号,确定转向信息;分析单元,用于基于所述转向信息,分析所述无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值;调整单元,用于在所述第一概率值超出预设概率阈值时,基于所述转向信息调整转向策略。
可选地,所述采集单元包括:第一确定模块,用于确定在所述无人驾驶车辆周围预设区域的多辆其它车辆;第一建立模块,用于与所述多辆其它车辆建立通信关联关系,其中,所述多辆其它车辆至少包括:在所述无人驾驶车辆前方道路上的前方车辆;第一获取模块,用于获取所述前方车辆的道路扫描信息和道路拍摄图像,其中,所述道路扫描信息是通过扫描车道两旁得到的车道周围的建筑和标识牌信息,所述道路拍摄图像是对前方道路的道路路面进行拍摄得到的图像;第一分析模块,用于分析所述道路扫描信息和所述道路拍摄图像,得到位于车辆前方的行驶道路上的所述通行标识信号。
可选地,所述第一分析模块包括:第一分析子模块,用于分析所述道路扫描信息,得到前方道路的车道标识牌,其中,所述前方道路包括:至少一个子车道;第二分析子模块,用于分析所述道路拍摄图像,得到所述无人驾驶车辆待行驶的前方子车道的通行指示标志;第一接收子模块,用于向车道控制系统发送信号灯读取请求,并接收所述车道控制系统反馈的信号响应包,其中,所述信号响应包中包含有信号灯颜色以及所述信号灯颜色所指示的通行信号;第一确定子模块,用于基于所述前方道路的车道标识牌、前方子车道的通行指示标志以及所述车道控制系统反馈的信号响应包,确定位于车辆前方的行驶道路上的所述通行标识信号。
可选地,所述第一确定单元包括:第二确定子模块,用于基于预设导航地图和所述通行标识信号,确定转向方向和转向角度;第一规划子模块,用于根据所述转向方向和转向角度,规划无人驾驶车辆的转向向量;第三确定子模块,用于基于所述无人驾驶车辆的车辆参数所述转向向量,确定所述无人驾驶车辆的转向起始位置点;第四确定子模块,用于基于所述无人驾驶车辆的转向向量和转向起始位置点,确定转向信息。
可选地,所述无人驾驶车辆的控制装置还包括:第二分析模块,用于在基于所述转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值之前,基于所述转向信息以及前方道路上的子车道信息,分析所述无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前是否需要变道;第三分析模块,用于在确定所述无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前需要变道,采用避碰模型库分析所述无人驾驶车辆在变道时与周围其它车辆发生碰撞的第二概率值,其中,所述避碰模型库是通过分析多组未碰撞车辆变道数据和已碰撞车辆变道数据得到的;第一执行模块,用于在所述第二概率值未超出预设概率阈值,则执行预设变道策略;第一调整模块,用于在所述第二概率值超出预设概率阈值,则调整预设变道策略。
可选地,所述分析单元包括:第四分析模块,用于基于所述转向信息,采用避碰模型库分析所述无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值。
可选地,所述调整单元包括:第五分析模块,用于在所述第一概率值超出预设概率阈值,分析是否能够正常变道至转向起始位置点处;第二确定模块,用于确定无法正常变道至转向起始位置点处,基于所述转向信息调整转向路口、转向起始位置点以及转向向量,得到新转向策略。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种无人驾驶车辆,包括:处理器;以及存储器,用于存储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上述任意一项所述的无人驾驶车辆的控制方法。
根据本发明实施例的另一方面,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包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项所述的无人驾驶车辆的控制方法。
本发明实施例中,采用在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号,基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向信息,基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值,若第一概率值超出预设概率阈值,基于转向信息调整转向策略。在该实施例中,可以通过车道上的通行标识信号确定转向信息,并分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值,及时调整转向策略,大大降低车辆变向时的碰撞概率,从而解决相关技术中在实现无人驾驶控制时,未考虑到车辆转向的情况,导致容易发生车辆碰撞的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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,以便这里描述的本发明的实施例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。
实施例一
本发明实施例,可以应用于各种无人驾驶车辆,该无人驾驶车辆的类型包括但不限于:新能源车、汽车、轿车、卡车。每种类型的无人驾驶车辆的车身参数和可扫描信息不一样,在分析道路路况、道路路标以及其它车辆信息、障碍物时,所使用的参数都不一样,根据各类型车辆的具体情况自行调整。
在无人驾驶车辆上可以集成:控制平台、摄像装置、感知设备(包括距离感知器、传感设备)、安全预警装置等。
根据本发明实施例,提供了一种无人驾驶车辆的控制方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制方法的流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号;
步骤S104,基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向信息;
步骤S106,基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值;
步骤S108,若第一概率值超出预设概率阈值,基于转向信息调整转向策略。
通过上述步骤,可以在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号,基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向信息,基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值,若第一概率值超出预设概率阈值,基于转向信息调整转向策略。在该实施例中,可以通过车道上的通行标识信号确定转向信息,并分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值,及时调整转向策略,大大降低车辆变向时的碰撞概率,从而解决相关技术中在实现无人驾驶控制时,未考虑到车辆转向的情况,导致容易发生车辆碰撞的技术问题。
下面结合上述各实施步骤来详细说明本发明。
步骤S102,在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号。
可选的,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号的步骤,包括:确定在无人驾驶车辆周围预设区域的多辆其它车辆;与多辆其它车辆建立通信关联关系,其中,多辆其它车辆至少包括:在无人驾驶车辆前方道路上的前方车辆;获取前方车辆的道路扫描信息和道路拍摄图像,其中,道路扫描信息是通过扫描车道两旁得到的车道周围的建筑和标识牌信息,道路拍摄图像是对前方道路的道路路面进行拍摄得到的图像;分析道路扫描信息和道路拍摄图像,得到位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号。
通过与前方车辆建立通信关系,可以提前得到前方待行驶道路上的通行标识信号,该通行标识信号包括但不限于:待转向信号、直行信号、变道信号、车道减少信号、爬坡信号、下坡信号、转弯信号、禁行信号。
本发明实施例中,通过前方车辆得到的道路扫描信息和道路拍摄图像可能是完整的图像信息和扫描信息,也可能是残缺的信息,若是残缺的信息,可以采用预设导航地图和当前车辆的图像拍摄装置来补全,提高道路信息分析的准确度。
本发明实施例中的标识牌可以理解为道路两旁/道路上方的道路指示牌,包括但不限于:距离指示牌、前方道路指示牌、变向指示牌、转弯指示牌、直行指示牌、爬坡指示牌、禁行指示牌、下坡指示牌等,而信号灯可以是指设置在道路交叉口、道路上方等位置的信号指示灯。
另一种可选的,分析道路扫描信息和道路拍摄图像,得到位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号的步骤,包括:分析道路扫描信息,得到前方道路的车道标识牌,其中,前方道路包括:至少一个子车道;分析道路拍摄图像,得到无人驾驶车辆待行驶的前方子车道的通行指示标志;向车道控制系统发送信号灯读取请求,并接收车道控制系统反馈的信号响应包,其中,信号响应包中包含有信号灯颜色以及信号灯颜色所指示的通行信号;基于前方道路的车道标识牌、前方子车道的通行指示标志以及车道控制系统反馈的信号响应包,确定位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号。
信号灯颜色包括但不限于:红色、黄色、绿色,通过读取信号灯颜色和信号灯计时信号,预估当前驾驶的无人驾驶车辆到达路口时的车道通行状态。
由于当前的道路多是并行道路,尤其是在较大的城市中,为应对车辆较多的情况,常常会出现4车道、8车道、16车道等多子车道的情况,而每条子车道的前方通行状态并不相同,如在并行车道的左侧车道可能在下一路况需要左转或者掉头,在右侧车道可能在下一路口需要右转。因此,需要及时预估车辆的转向信息。
步骤S104,基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向信息。
可选的,基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向信息的步骤,包括:基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向方向和转向角度;根据转向方向和转向角度,规划无人驾驶车辆的转向向量;基于无人驾驶车辆的车辆参数转向向量,确定无人驾驶车辆的转向起始位置点;基于无人驾驶车辆的转向向量和转向起始位置点,确定转向信息。
由于车道在转向、变道、超车时,会出现车道车轮转弯,可能会与其它车辆、道路建筑、行人发生碰撞,为避免这种情况,需要合理规划转向轨迹、转向角度、转向起始位置点和转向向量,提高转向时的顺畅度,降低碰撞概率。
上述的转向起始位置点可以是指在转向车道或者变向车道行驶时,提前确定的转向开始位置。
可选的,在到达转向起始位置点之前,本发明实施例还需要确定变向起始位置点,该变向起始位置点可以理解为在到达该转向起始位置点之前进行初始变道,打转向轮的起始点,例如,当前在直行子车道上行驶时,若是需要在下一路口进行转向车道行驶,则需要提前变道至该转向车道上,在变道至该转向车道上时,不仅需要打变道灯,还需要确定在哪一位置点进行变道,以快速、安全到达转向起始位置点。
另一种可选的,在基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值之前,控制方法还包括:基于转向信息以及前方道路上的子车道信息,分析无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前是否需要变道;若确定无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前需要变道,采用避碰模型库分析无人驾驶车辆在变道时与周围其它车辆发生碰撞的第二概率值,其中,避碰模型库是通过分析多组未碰撞车辆变道数据和已碰撞车辆变道数据得到的;若第二概率值未超出预设概率阈值,则执行预设变道策略;若第二概率值超出预设概率阈值,则调整预设变道策略。
预设变道策略是根据当前子车道位置以及待到达的子车道位置,确定中间间隔的子车道数量,进而在避碰模式下,及时、安全进行变道操作。
步骤S106,基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值。
可选的,基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值的步骤,包括:基于转向信息,采用避碰模型库分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值。
上述安全区域可以是指无人驾驶车辆可以安全行驶,不会与其它车辆、行人、建筑物等发生碰撞的区域。
步骤S108,若第一概率值超出预设概率阈值,基于转向信息调整转向策略。
作为本发明可选的实施例,若第一概率值超出预设概率阈值,基于转向信息调整转向策略的步骤,包括:若第一概率值超出预设概率阈值,分析是否能够正常变道至转向起始位置点处;若确定无法正常变道至转向起始位置点处,基于转向信息调整转向路口、转向起始位置点以及转向向量,得到新转向策略。
通过上述实施例,可以在无人驾驶车辆进行转向、变道时,考虑到转向向量、转向起始位置点等信息,及时、安全的进行转向操作,提高车辆可行驶的路况,提高无人驾驶车辆的安全行驶里程,进而提高用户的使用满意度。
实施例二
本发明实施例涉及的无人驾驶车辆的控制装置可以包含多个实施单元,每个实施单元对应于上述实施例一中的各个实施步骤。
图2是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制装置的示意图,如图2所示,该控制装置可以包括:采集单元21,第一确定单元23,分析单元25,调整单元27,其中,
采集单元21,用于在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号;
第一确定单元23,用于基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向信息;
分析单元25,用于基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值;
调整单元27,用于在第一概率值超出预设概率阈值时,基于转向信息调整转向策略。
上述无人驾驶车辆的控制装置,可以通过采集单元21在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号,通过第一确定单元23基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向信息,通过分析单元25基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值,通过调整单元27在第一概率值超出预设概率阈值,基于转向信息调整转向策略。在该实施例中,可以通过车道上的通行标识信号确定转向信息,并分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值,及时调整转向策略,大大降低车辆变向时的碰撞概率,从而解决相关技术中在实现无人驾驶控制时,未考虑到车辆转向的情况,导致容易发生车辆碰撞的技术问题。
可选的,采集单元包括:第一确定模块,用于确定在无人驾驶车辆周围预设区域的多辆其它车辆;第一建立模块,用于与多辆其它车辆建立通信关联关系,其中,多辆其它车辆至少包括:在无人驾驶车辆前方道路上的前方车辆;第一获取模块,用于获取前方车辆的道路扫描信息和道路拍摄图像,其中,道路扫描信息是通过扫描车道两旁得到的车道周围的建筑和标识牌信息,道路拍摄图像是对前方道路的道路路面进行拍摄得到的图像;第一分析模块,用于分析道路扫描信息和道路拍摄图像,得到位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号。
可选的,第一分析模块包括:第一分析子模块,用于分析道路扫描信息,得到前方道路的车道标识牌,其中,前方道路包括:至少一个子车道;第二分析子模块,用于分析道路拍摄图像,得到无人驾驶车辆待行驶的前方子车道的通行指示标志;第一接收子模块,用于向车道控制系统发送信号灯读取请求,并接收车道控制系统反馈的信号响应包,其中,信号响应包中包含有信号灯颜色以及信号灯颜色所指示的通行信号;第一确定子模块,用于基于前方道路的车道标识牌、前方子车道的通行指示标志以及车道控制系统反馈的信号响应包,确定位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号。
可选的,第一确定单元包括:第二确定子模块,用于基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向方向和转向角度;第一规划子模块,用于根据转向方向和转向角度,规划无人驾驶车辆的转向向量;第三确定子模块,用于基于无人驾驶车辆的车辆参数转向向量,确定无人驾驶车辆的转向起始位置点;第四确定子模块,用于基于无人驾驶车辆的转向向量和转向起始位置点,确定转向信息。
可选的,无人驾驶车辆的控制装置还包括:第二分析模块,用于在基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值之前,基于转向信息以及前方道路上的子车道信息,分析无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前是否需要变道;第三分析模块,用于在确定无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前需要变道,采用避碰模型库分析无人驾驶车辆在变道时与周围其它车辆发生碰撞的第二概率值,其中,避碰模型库是通过分析多组未碰撞车辆变道数据和已碰撞车辆变道数据得到的;第一执行模块,用于在第二概率值未超出预设概率阈值,则执行预设变道策略;第一调整模块,用于在第二概率值超出预设概率阈值,则调整预设变道策略。
可选的,分析单元包括:第四分析模块,用于基于转向信息,采用避碰模型库分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值。
可选的,调整单元包括:第五分析模块,用于在第一概率值超出预设概率阈值,分析是否能够正常变道至转向起始位置点处;第二确定模块,用于确定无法正常变道至转向起始位置点处,基于转向信息调整转向路口、转向起始位置点以及转向向量,得到新转向策略。
上述无人驾驶车辆的控制装置还可以包括处理器和存储器,上述采集单元21,第一确定单元23,分析单元25,调整单元27等均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
上述处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来在第一概率值超出预设概率阈值时,基于转向信息调整转向策略。
上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种无人驾驶车辆,包括:处理器;以及存储器,用于存储处理器的可执行指令;其中,处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的无人驾驶车辆的控制方法。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项的无人驾驶车辆的控制方法。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有如下方法步骤的程序:在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号;基于预设导航地图和通行标识信号,确定转向信息;基于转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值;若第一概率值超出预设概率阈值,基于转向信息调整转向策略。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种无人驾驶车辆的控制方法,其特征在于,包括:
在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号;
基于预设导航地图和所述通行标识信号,确定转向信息;
基于所述转向信息,分析所述无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值;
若所述第一概率值超出预设概率阈值,基于所述转向信息调整转向策略。
2.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号的步骤,包括:
确定在所述无人驾驶车辆周围预设区域的多辆其它车辆;
与所述多辆其它车辆建立通信关联关系,其中,所述多辆其它车辆至少包括:在所述无人驾驶车辆前方道路上的前方车辆;
获取所述前方车辆的道路扫描信息和道路拍摄图像,其中,所述道路扫描信息是通过扫描车道两旁得到的车道周围的建筑和标识牌信息,所述道路拍摄图像是对前方道路的道路路面进行拍摄得到的图像;
分析所述道路扫描信息和所述道路拍摄图像,得到位于车辆前方的行驶道路上的所述通行标识信号。
3.根据权利要求2所述的控制方法,其特征在于,分析所述道路扫描信息和所述道路拍摄图像,得到位于车辆前方的行驶道路上的所述通行标识信号的步骤,包括:
分析所述道路扫描信息,得到前方道路的车道标识牌,其中,所述前方道路包括:至少一个子车道;
分析所述道路拍摄图像,得到所述无人驾驶车辆待行驶的前方子车道的通行指示标志;
向车道控制系统发送信号灯读取请求,并接收所述车道控制系统反馈的信号响应包,其中,所述信号响应包中包含有信号灯颜色以及所述信号灯颜色所指示的通行信号;
基于所述前方道路的车道标识牌、前方子车道的通行指示标志以及所述车道控制系统反馈的信号响应包,确定位于车辆前方的行驶道路上的所述通行标识信号。
4.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,基于预设导航地图和所述通行标识信号,确定转向信息的步骤,包括:
基于预设导航地图和所述通行标识信号,确定转向方向和转向角度;
根据所述转向方向和转向角度,规划无人驾驶车辆的转向向量;
基于所述无人驾驶车辆的车辆参数所述转向向量,确定所述无人驾驶车辆的转向起始位置点;
基于所述无人驾驶车辆的转向向量和转向起始位置点,确定转向信息。
5.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,在基于所述转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值之前,所述控制方法还包括:
基于所述转向信息以及前方道路上的子车道信息,分析所述无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前是否需要变道;
若确定所述无人驾驶车辆在到达转向起始位置点之前需要变道,采用避碰模型库分析所述无人驾驶车辆在变道时与周围其它车辆发生碰撞的第二概率值,其中,所述避碰模型库是通过分析多组未碰撞车辆变道数据和已碰撞车辆变道数据得到的;
若所述第二概率值未超出预设概率阈值,则执行预设变道策略;
若所述第二概率值超出预设概率阈值,则调整预设变道策略。
6.根据权利要求5所述的控制方法,其特征在于,基于所述转向信息,分析无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值的步骤,包括:
基于所述转向信息,采用避碰模型库分析所述无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值。
7.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,若所述第一概率值超出预设概率阈值,基于所述转向信息调整转向策略的步骤,包括:
若所述第一概率值超出预设概率阈值,分析是否能够正常变道至转向起始位置点处;
若确定无法正常变道至转向起始位置点处,基于所述转向信息调整转向路口、转向起始位置点以及转向向量,得到新转向策略。
8.一种无人驾驶车辆的控制装置,其特征在于,包括:
采集单元,用于在车辆行驶过程中,采集位于车辆前方的行驶道路上的通行标识信号;
第一确定单元,用于基于预设导航地图和所述通行标识信号,确定转向信息;
分析单元,用于基于所述转向信息,分析所述无人驾驶车辆在转向时,在安全区域内发生碰撞的第一概率值;
调整单元,用于在所述第一概率值超出预设概率阈值时,基于所述转向信息调整转向策略。
9.一种无人驾驶车辆,其特征在于,包括:
处理器;以及
存储器,用于存储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权利要求1至7中任意一项所述的无人驾驶车辆的控制方法。
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包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的无人驾驶车辆的控制方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110395570.5A CN113176778A (zh) | 2021-04-13 | 2021-04-13 | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110395570.5A CN113176778A (zh) | 2021-04-13 | 2021-04-13 | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113176778A true CN113176778A (zh) | 2021-07-27 |
Family
ID=76923543
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110395570.5A Pending CN113176778A (zh) | 2021-04-13 | 2021-04-13 | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113176778A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113734162A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-12-03 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种车辆间的避障方法、装置及电子设备 |
CN115953903A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-04-11 | 武汉理工大学 | 一种基于物联网的交叉口直行车辆连续通行方法 |
-
2021
- 2021-04-13 CN CN202110395570.5A patent/CN113176778A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113734162A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-12-03 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种车辆间的避障方法、装置及电子设备 |
CN115953903A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-04-11 | 武汉理工大学 | 一种基于物联网的交叉口直行车辆连续通行方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112307566B (zh) | 车辆仿真测试方法、装置、设备及存储介质 | |
US9435885B2 (en) | Road-terrain detection method and system for driver assistance systems | |
KR102613839B1 (ko) | 긴급 차량들의 검출 | |
US11688174B2 (en) | System and method for determining vehicle data set familiarity | |
KR20180099280A (ko) | 가상 차로 생성 장치 및 방법 | |
US20150371095A1 (en) | Method and Apparatus for Determining a Road Condition | |
CN105620489A (zh) | 驾驶辅助系统及车辆实时预警提醒方法 | |
US9352746B2 (en) | Lane relative position estimation method and system for driver assistance systems | |
CN108604413B (zh) | 显示装置的控制方法及显示装置 | |
CN108765945A (zh) | 一种车辆违章识别方法及系统 | |
CN111301404B (zh) | 车辆的控制方法及装置、存储介质及处理器 | |
CN113176778A (zh) | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 | |
CN114126940A (zh) | 电子控制装置 | |
CN113147784A (zh) | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 | |
CN113071523A (zh) | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 | |
CN113071522A (zh) | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 | |
CN110696836A (zh) | 一种智能驾驶车辆的行为决策方法及装置 | |
CN113147783A (zh) | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 | |
CN113147789A (zh) | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 | |
CN113147788A (zh) | 园区物流车的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 | |
CN113212452A (zh) | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 | |
CN114375407A (zh) | 用于操作转向辅助系统的方法、转向辅助系统和具有该转向辅助系统的机动车辆 | |
Wu et al. | A DSP-based lane departure warning system | |
CN113128426A (zh) | 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆 | |
WO2018149839A1 (en) | Method for generating a digital environmental map of an environment of a motor vehicle, taking into account a freespace, computing device, driver assistance system as well as motor vehicle |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |