CN113232678A - 车辆的控制方法及装置、自动驾驶车辆 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种车辆的控制方法及装置、自动驾驶车辆。其中,该方法包括:在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;如果存在目标车辆,判断目标车辆的类型;依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。本申请解决了自动驾驶车辆与大型货物运输车辆并行行驶的时候危险系数较高,行车安全性较差的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及自动驾驶领域,具体而言,涉及一种车辆的控制方法及装置、自动驾驶车辆。
背景技术
驾驶员驾驶车辆在道路上行驶时,尤其是在高速公路上行驶的时候,最怕遇到大型货物运输车辆(俗称大挂车),因为这些大型货物运输车辆存在很多视野盲区,而且经常存在超载的情况,如果驾驶车辆和这些大型货物运输车辆并行行驶的话,会很危险。
对于自动驾驶车辆同样存在上述问题,因此针对自动驾驶领域,如何解决自动驾驶车辆与大型货物运输车辆并行行驶的时候危险系数较高,行车安全性较差的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种车辆的控制方法及装置、自动驾驶车辆,以至少解决自动驾驶车辆与大型货物运输车辆并行行驶的时候危险系数较高,行车安全性较差的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种车辆的控制方法,包括:在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;如果存在目标车辆,判断目标车辆的类型;依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
可选地,实时采集当前车辆周围的环境信息,包括如下至少之一:采集当前车辆上设置的雷达设备发射的电磁波遇到障碍物反射回来的回波信号;通过当前车辆上设置的图像采集设备采集当前车辆周围的图像。
可选地,如果存在目标车辆,判断目标车辆的类型,包括:从回波信号中筛选出由目标车辆反射回来的目标回波信号;依据目标回波信号确定目标车辆的轮廓信息,其中,轮廓信息包括目标车辆的车辆长度以及车辆高度;依据目标车辆的轮廓信息确定车辆的类型。
可选地,如果存在目标车辆,判断目标车辆的类型,还包括:将当前车辆周围的图像输入至机器学习模型进行处理,得到目标车辆的类型,其中,机器学习模型是通过以下方式训练得到的:获取训练数据集,并基于训练数据集训练神经网络模型,生成机器学习模型,其中,训练数据集包括:采集的当前车辆周围的图像以及在图像中出现的车辆的类型标签。
可选地,依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数,包括:如果目标车辆的类型为车辆长度超过第一预设阈值或车辆高度超过第二预设阈值的大型车辆,控制当前车辆超过目标车辆;如果目标车辆的类型不是大型车辆,控制车辆按照当前的行驶参数继续行驶。
可选地,控制当前车辆超过目标车辆,包括:判断当前的路况信息是否满足预设超车条件;在当前的路况信息满足预设超车条件的情况下,控制当前车辆超过目标车辆。
根据本申请实施例的另一方面,还提供了另一种车辆的控制方法,包括:在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,在当前车辆的人机交互界面中显示实时采集的当前车辆周围的环境信息;在人机交互界面中显示当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道上存在的目标车辆的类型;在人机交互界面上显示提醒信息,其中,提醒信息用于提醒是否依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
根据本申请实施例的另一方面,还提供了一种车辆的控制装置,包括:采集模块,用于在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;第一判断模块,用于依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;第二判断模块,用于存在目标车辆的情况下,判断目标车辆的类型;调整模块,用于依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
根据本申请实施例的另一方面,还提供了一种自动驾驶车辆,包括:传感器以及控制器,其中,传感器,用于在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;控制器,与传感器通信,用于依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;存在目标车辆的情况下,判断目标车辆的类型;依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
根据本申请实施例的再一方面,还提供了一种非易失性存储介质,非易失性存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以上的车辆的控制方法。
根据本申请实施例的再一方面,还提供了一种处理器,处理器用于运行存储在存储器中的程序,其中,程序运行时执行以上的车辆的控制方法。
在本申请实施例中,采用在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;如果存在目标车辆,判断目标车辆的类型;依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数的方式,通过判断当前车辆周围是否有其他车辆行驶,如果当前车辆周边存在其他行驶的车辆,判断这些行驶的车辆类型,进而根据车辆类型调整当前车辆的行驶参数,从而实现了提高自动驾驶车辆在一些特殊应用场景下的行车安全性的技术效果,进而解决了自动驾驶车辆与大型货物运输车辆并行行驶的时候危险系数较高,行车安全性较差技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本申请实施例的一种车辆的控制方法的流程图;
图2是根据本申请实施例的另一种车辆的控制方法的流程图;
图3是根据本申请实施例的一种车辆的控制装置的结构框图;
图4是根据本申请实施例的一种自动驾驶车辆的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,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的实施例,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,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,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”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,以便这里描述的本申请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。
根据本申请实施例,提供了一种车辆的控制方法的实施例,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是根据本申请实施例的一种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,在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;
步骤S104,依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;
步骤S106,如果存在目标车辆,判断目标车辆的类型;
根据本申请的一个可选的实施例,步骤S106中的车辆的类型包括但不限于车辆的大小。
步骤S108,依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
通过上述步骤,通过判断当前车辆周围是否有其他车辆行驶,如果当前车辆周边存在其他行驶的车辆,判断这些行驶的车辆类型,进而根据车辆类型调整当前车辆的行驶参数,从而实现了提高自动驾驶车辆在一些特殊应用场景下的行车安全性的技术效果。
根据本申请的一个可选的实施例,步骤S102可以通过以下方法实现:采集当前车辆上设置的雷达设备发射的电磁波遇到障碍物反射回来的回波信号;或者通过当前车辆上设置的图像采集设备采集当前车辆周围的图像。
车辆上安装的雷达设备发射的电磁波遇到车辆周围的障碍物反射回来,通过雷达设备接收的回波信号可以判断反射电磁波的障碍物是固定障碍物还是移动障碍物,如果是移动障碍物基本可以确定该回波信号是是由车辆周边行驶的车辆反射回来的。
在本申请的另一个可选的实施例中,还可以通过车辆上安装的图像采集设备采集当前车辆周围的图像,然后将采集的图像输入至预先训练好的神经网络模型,可以确定车辆周围是否有其他车辆。
在本申请的一些可选的实施例中,执行步骤S106时,可以通过以下方法判断目标车辆的类型:从回波信号中筛选出由目标车辆反射回来的目标回波信号;依据目标回波信号确定目标车辆的轮廓信息,其中,轮廓信息包括目标车辆的车辆长度以及车辆高度;依据目标车辆的轮廓信息确定车辆的类型。
在判断车辆的类型的时候,可以通过雷达接收的回波信号确定目标车辆的轮廓信息,然后根据目标车辆的轮廓信息就可以确定目标车辆的长度信息和高度信息。
根据本申请的另一个可选的实施例,步骤S106还可以通过以下方法实现:将当前车辆周围的图像输入至机器学习模型进行处理,得到目标车辆的类型,其中,机器学习模型是通过以下方式训练得到的:获取训练数据集,并基于训练数据集训练神经网络模型,生成机器学习模型,其中,训练数据集包括:采集的当前车辆周围的图像以及在图像中出现的车辆的类型标签。
通过机器学习模型也可以准确地判断出当前车辆周边行驶的车辆的类型,例如大型货车、家用轿车等类型。
在本申请的一些可选的实施例中,在执行步骤S108时,如果目标车辆的类型为车辆长度超过第一预设阈值或车辆高度超过第二预设阈值的大型车辆,控制当前车辆超过目标车辆;如果目标车辆的类型不是大型车辆,控制车辆按照当前的行驶参数继续行驶。
在本步骤中,在判断目标车辆的类型时,如果目标车辆的长度或者高度超过一定的数值,确定该目标车辆的类型为大型货物运输车辆,此时为了避免和该大型货物运输车辆长时间并行行驶(或者近距离行驶),控制当前车辆加速行驶,并超过该目标车辆。相反,如果判断出该目标车辆的类型不属于大型货物运输车辆,则不需要调整当前车辆的行驶参数。
根据本申请的另一个可选的实施例,控制当前车辆超过目标车辆,还需要判断当前的路况信息是否满足预设超车条件;在当前的路况信息满足预设超车条件的情况下,控制当前车辆超过目标车辆。
需要说明的是,在超车时还要结合车辆当前的路况判断是否符合超车条件,例如,当前车辆的后方没有其他车辆驶入,当前车辆没有处于弯道或者隧道等禁止超车的路段。通过上述方法,可以进一步提升自动驾驶车辆的行车安全性,避免当前车辆在超车时发生不必要的交通事故。
图2是根据本申请实施例的另一种车辆的控制方法的流程图,如图2所示,该方法包括以下步骤:
步骤S202,在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,在当前车辆的人机交互界面中显示实时采集的当前车辆周围的环境信息;
步骤S204,在人机交互界面中显示当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道上存在的目标车辆的类型;
步骤S206,在人机交互界面上显示提醒信息,其中,提醒信息用于提醒是否依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
步骤S202至步骤S206提供的车辆的控制方法可以提升用户的人机交互体验。
需要说明的是,图2所示实施例的优选实施方式可以参见图1所示实施例的相关描述,此处不再赘述。
图3是根据本申请实施例的一种车辆的控制装置的结构框图,如图3所示,该装置包括:
采集模块30,用于在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;
第一判断模块32,用于依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;
第二判断模块34,用于存在目标车辆的情况下,判断目标车辆的类型;
调整模块36,用于依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
需要说明的是,图3所示实施例的优选实施方式可以参见图1所示实施例的相关描述,此处不再赘述。
图4是根据本申请实施例的一种自动驾驶车辆的结构框图,如图4所示,该自动驾驶车辆包括:传感器40以及控制器42,其中,
传感器40,用于在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;
根据本申请的一个可选的实施例,传感器40包括图像传感器以及雷达设备。
控制器42,与传感器40通信,用于依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;存在目标车辆的情况下,判断目标车辆的类型;依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
需要说明的是,图4所示实施例的优选实施方式可以参见图1所示实施例的相关描述,此处不再赘述。
本申请实施例还提供了一种非易失性存储介质,非易失性存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以上的车辆的控制方法。
上述非易失性存储介质用于存储执行以下功能的程序:在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;如果存在目标车辆,判断目标车辆的类型;依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
或者
在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,在当前车辆的人机交互界面中显示实时采集的当前车辆周围的环境信息;在人机交互界面中显示当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道上存在的目标车辆的类型;在人机交互界面上显示提醒信息,其中,提醒信息用于提醒是否依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
本申请实施例还提供了一种处理器,处理器用于运行存储在存储器中的程序,其中,程序运行时执行以上的车辆的控制方法。
上述处理器用于处理执行以下功能的程序:在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集当前车辆周围的环境信息;依据环境信息判断当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;如果存在目标车辆,判断目标车辆的类型;依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。或者
在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,在当前车辆的人机交互界面中显示实时采集的当前车辆周围的环境信息;在人机交互界面中显示当前车辆的当前行驶车道或者与当前行驶车道相邻的车道上存在的目标车辆的类型;在人机交互界面上显示提醒信息,其中,提醒信息用于提醒是否依据目标车辆的类型调整当前车辆的行驶参数。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中,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,在本申请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,本申请的技术方案本质上或者说对相关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)执行本申请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。
以上所述仅是本申请的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种车辆的控制方法,其特征在于,包括:
在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集所述当前车辆周围的环境信息;
依据所述环境信息判断所述当前车辆的当前行驶车道或者与所述当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;
如果存在所述目标车辆,判断所述目标车辆的类型;
依据所述目标车辆的类型调整所述当前车辆的行驶参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,实时采集所述当前车辆周围的环境信息,包括如下至少之一:
采集所述当前车辆上设置的雷达设备发射的电磁波遇到障碍物反射回来的回波信号;
通过所述当前车辆上设置的图像采集设备采集所述当前车辆周围的图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,如果存在所述目标车辆,判断所述目标车辆的类型,包括:
从所述回波信号中筛选出由所述目标车辆反射回来的目标回波信号;
依据所述目标回波信号确定所述目标车辆的轮廓信息,其中,所述轮廓信息包括所述目标车辆的车辆长度以及车辆高度;
依据所述目标车辆的轮廓信息确定所述车辆的类型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,如果存在所述目标车辆,判断所述目标车辆的类型,还包括:
将所述当前车辆周围的图像输入至机器学习模型进行处理,得到所述目标车辆的类型,其中,所述机器学习模型是通过以下方式训练得到的:
获取训练数据集,并基于所述训练数据集训练神经网络模型,生成所述机器学习模型,其中,所述训练数据集包括:采集的所述当前车辆周围的图像以及在所述图像中出现的车辆的类型标签。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,依据所述目标车辆的类型调整所述当前车辆的行驶参数,包括:
如果所述目标车辆的类型为所述车辆长度超过第一预设阈值或所述车辆高度超过第二预设阈值的大型车辆,控制所述当前车辆超过所述目标车辆;
如果所述目标车辆的类型不是所述大型车辆,控制所述车辆按照当前的行驶参数继续行驶。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,控制所述当前车辆超过所述目标车辆,包括:
判断当前的路况信息是否满足预设超车条件;
在所述当前的路况信息满足所述预设超车条件的情况下,控制所述当前车辆超过所述目标车辆。
7.一种车辆的控制方法,其特征在于,包括:
在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,在所述当前车辆的人机交互界面中显示实时采集的所述当前车辆周围的环境信息;
在所述人机交互界面中显示所述当前车辆的当前行驶车道或者与所述当前行驶车道相邻的车道上存在的目标车辆的类型;
在所述人机交互界面上显示提醒信息,其中,所述提醒信息用于提醒是否依据所述目标车辆的类型调整所述当前车辆的行驶参数。
8.一种车辆的控制装置,其特征在于,包括:
采集模块,用于在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集所述当前车辆周围的环境信息;
第一判断模块,用于依据所述环境信息判断所述当前车辆的当前行驶车道或者与所述当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;
第二判断模块,用于存在所述目标车辆的情况下,判断所述目标车辆的类型;
调整模块,用于依据所述目标车辆的类型调整所述当前车辆的行驶参数。
9.一种自动驾驶车辆,其特征在于,包括:传感器以及控制器,其中,
所述传感器,用于在当前车辆按照自动驾驶模式进行行驶的过程中,实时采集所述当前车辆周围的环境信息;
所述控制器,与所述传感器通信,用于依据所述环境信息判断所述当前车辆的当前行驶车道或者与所述当前行驶车道相邻的车道是否存在行驶的目标车辆;存在所述目标车辆的情况下,判断所述目标车辆的类型;依据所述目标车辆的类型调整所述当前车辆的行驶参数。
10.一种非易失性存储介质,其特征在于,所述非易失性存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的车辆的控制方法。
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2021
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