CN113715845A - 一种自动驾驶方法、装置及电子设备 - Google Patents

一种自动驾驶方法、装置及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113715845A
CN113715845A CN202111042826.0A CN202111042826A CN113715845A CN 113715845 A CN113715845 A CN 113715845A CN 202111042826 A CN202111042826 A CN 202111042826A CN 113715845 A CN113715845 A CN 113715845A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target vehicle
precondition
control mode
initial
driving state
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
Application number
CN202111042826.0A
Other languages
English (en)
Inventor
杨凯
张磊
张伍召
殷其娟
李震宇
王云鹏
陈卓
陈竞凯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd filed Critical Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority to CN202111042826.0A priority Critical patent/CN113715845A/zh
Publication of CN113715845A publication Critical patent/CN113715845A/zh
Priority to JP2022115006A priority patent/JP2022136139A/ja
Priority to US17/869,452 priority patent/US20220363292A1/en
Priority to EP22187254.2A priority patent/EP4088981A3/en
Priority to KR1020220094925A priority patent/KR20220114515A/ko
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0011—Planning or execution of driving tasks involving control alternatives for a single driving scenario, e.g. planning several paths to avoid obstacles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B60W30/143—Speed control
    • B60W30/146—Speed limiting
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B60W30/16—Control of distance between vehicles, e.g. keeping a distance to preceding vehicle
    • B60W30/162—Speed limiting therefor
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/182—Selecting between different operative modes, e.g. comfort and performance modes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B60W40/105—Speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/10—Interpretation of driver requests or demands
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
    • B60W2050/0004—In digital systems, e.g. discrete-time systems involving sampling
    • B60W2050/0005—Processor details or data handling, e.g. memory registers or chip architecture
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0062—Adapting control system settings
    • B60W2050/0075—Automatic parameter input, automatic initialising or calibrating means
    • B60W2050/0083—Setting, resetting, calibration
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0062—Adapting control system settings
    • B60W2050/0075—Automatic parameter input, automatic initialising or calibrating means
    • B60W2050/0083—Setting, resetting, calibration
    • B60W2050/0088—Adaptive recalibration
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2555/00—Input parameters relating to exterior conditions, not covered by groups B60W2552/00, B60W2554/00
    • B60W2555/60—Traffic rules, e.g. speed limits or right of way
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks

Abstract

本公开提供了一种自动驾驶方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域。具体实现方案为：通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式；确定当所述目标车辆处于预期行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件，其中，所述预期行驶状态为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制后所述目标车辆预期所处的状态；确定所述第一前提条件是否成立；如果是，根据所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制。采用本公开的上述方案可以实现对根据自动驾驶系统的规划算法确定的初始控制方式的验证，使得车辆可以按照预设的安全规则运行在安全框架中，提高自动驾驶系统的安全性。

Description

一种自动驾驶方法、装置及电子设备
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域。
背景技术
当前，自动驾驶已经逐渐走进人们的日常生活，在现有自动驾驶策略中，大多采用机器学习方式通过算法控制驾驶行为。
发明内容
本公开提供了一种自动驾驶方法、装置及电子设备。
根据本公开的一方面，提供了一种自动驾驶方法，包括：
通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式；
确定当所述目标车辆处于预期行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件，其中，所述预期行驶状态为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制后所述目标车辆预期所处的状态；
确定所述第一前提条件是否成立；
如果是，根据所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制。
根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶装置，包括：
控制方式规划模块，用于通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式；
第一前提条件确定模块，用于确定当所述目标车辆处于预期行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件，其中，所述预期行驶状态为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制后所述目标车辆预期所处的状态；
目标车辆控制模块，用于如果所述第一前提条件成立，根据所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开的自动驾驶方法的一种流程示意图；
图2是根据本公开的自动驾驶方法的另一种流程示意图；
图3是根据本公开的自动驾驶方法的另一种流程示意图；
图4是根据本公开的自动驾驶方法的另一种流程示意图；
图5是根据本公开的自动驾驶方法的另一种流程示意图；
图6是根据本公开的自动驾驶装置的一种结构示意图；
图7是用来实现本公开实施例的自动驾驶方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围和精神。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。
在当前的自动驾驶策略中，往往直接使用机器学习的方式学习人类驾驶行为，但是人类驾驶行为有很多不确定性，例如，在驾驶时遇到异常天气、周围车辆出现事故等等，因此基于机器学习到方式学习到的驾驶行为也存在一定的不确定性，同时由于没有一种可以对机器学习的自动驾驶策略进行安全验证的方法，因此，现有的自动驾驶策略很难保证自动驾驶的安全性。
基于上述技术问题，本公开的实施例提供了一种自动驾驶方法，该方法可以如图1所示，包括：
S101，通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式。
S102，确定当目标车辆处于预期行驶状态时目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件。
S103，如果第一前提条件成立，根据初始控制方式对目标车辆进行控制。
选用该实施例，按照初始规划算法获得初始控制方式，根据初始控制方式确定预期行驶状态，判断第一前提条件是否成立，如果第一前提条件成立，则可以认为按照初始控制方式对目标车辆进行控制后目标车辆符合预设安全规则，从而验证了按照此初始控制方式对目标车辆进行控制可以使得目标车辆按照预设安全规则进行行驶，实现了对初始控制方式的验证，虽然初始控制方式存在一定的不确定的情况，但是由于本公开是在初始控制方式通过验证的情况下按照初始控制方式对车辆进行控制，因此车辆可以按照预设的安全规则进行安全行驶，进而提高了自动驾驶系统的安全性。
其中，在S101中，用户可以输入驾驶指令到目标车辆的自动驾驶系统中，例如驾驶目的地、车辆速度限制等等，目标车辆在接收到用户的驾驶指令之后可以将此驾驶指令输入初始规划算法中，通过初始规划算法根据用户的驾驶指令计算获得对目标车辆的初始控制方式。其中，初始规划算法可以是自动驾驶系统根据驾驶指令对车辆控制方式进行规划的任一算法，也可以是经过训练的可以输出对车辆的控制方式的神经网络模型，本公开对此并不限定。
在一种可能的实施例中，驾驶指令也可以是目标车辆在行驶过程中根据自动检测到的道路情况而自行生成的行驶指令，例如，目标车辆在行驶过程中检测到前方需要转弯，或者前方拥堵等等情况，而自行生成应对驾驶指令，将此驾驶指令输入至初始规划算法，获得对目标车辆的初始控制方式。
在S102中，预期行驶状态为按照初始控制方式对目标车辆进行控制后的目标车辆预期所处的状态，在获得对目标车辆的初始控制方式之后，可以根据初始控制方式确定目标车辆的预期行驶状态。
在一种可能的实施方式中，初始控制方式是以对车辆加速度、方向等控制参数的形式表示的，可以根据相关的运动学原理以及初始控制方式中包含的上述控制参数计算出目标车辆的预期行驶状态，例如，根据预设算法和表示目标车辆的初始控制方式的加速度等参数计算出目标车辆在行驶时与前车的距离、目标车辆与侧方车辆的距离、车辆的速度等状态，作为预期行驶状态。
示例性的，当前车辆的速度为50Km/h，而初始控制方式为将车辆以5m/s2的加速度加速1秒，则可以计算得到预期行驶状态中车辆的速度为68Km/h。
在一种可能的实施方式中，可以认为根据初始控制方式控制后的目标车辆处于的预期行驶状态与目标车辆的当前实际行驶状态差别较小，例如，初始控制方式可能只是对目标车辆的方向进行了调整，其他速度等都没有变化，因此，可以将当前目标车辆的行驶状态作为预期行驶状态。
预设安全规则可以是对目标车辆行驶的状态的安全规定，例如对目标车辆在行驶时与前车的最小安全距离的规定，或对目标车辆所能达到的最大速度的规定等等，本公开对此并不做限定。在一种可能的实施例中，预设安全规则为基于RSS(ResponsibilitySensitive Safety)责任敏感安全模型的安全规则。
在S103中，在目标车辆处于预期行驶状态并且目标车辆满足预设安全规则时，可以确定第一前提条件成立，此时，按照可以使第一前提条件成立的初始控制方式对目标车辆进行控制。以预设安全规则为基于RSS责任敏感安全模型的安全规则为例，通过初始规划算法获得了初始控制方式，按照获得的初始控制方式对目标车辆进行控制，根据预设的算法获得目标车辆的预期行驶状态，若该预期行驶状态中显示目标车辆与前车的距离最小为7m，而基于RSS模型的安全规则确定了目标车辆与前车的距离最小为5m，可以理解，处于预期行驶状态的目标车辆满足预设安全规则，因此，第一前提条件成立，根据该获得初始控制方式对目标车辆进行控制可以使目标车辆安全行驶。
在一种可能的实施例中，如图2所示，确定当目标车辆处于预期行驶状态时目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件，具体可以包括：
S201，根据初始控制方式和预设安全规则确定安全行驶状态集合。
S202，将以下条件确定为第一前提条件：预期行驶状态属于安全行驶状态集合。
在S201中，安全行驶状态集合为按照初始控制方式对目标车辆进行控制后目标车辆行驶满足预设安全规则的行驶状态的集合。表示初始控制方式的参数可以包含对车辆加速度、方向等控制参数，将这些控制参数输入至预设安全规则中，可以获得在此初始控制方式下，目标车辆满足预设安全规则的行驶状态。例如，预设安全规则可以是对车辆最大速度的限定，此时，就可以根据初始控制方式中的参数输入预设的安全规则获得目标车辆在满足预设安全规则下的最大速度，将所有行驶速度小于此最大速度的目标车辆的行驶状态的集合作为目标车辆的安全行驶状态集合。
在一种可能的实施例中，预设安全规则也可以基于RSS责任敏感安全模型的安全规则，在该实施例中，将初始控制方式中的控制参数输入至RSS模型，获得RSS模型输出的目标车辆在行驶时与前车的最小距离。例如，从表示初始控制方式的控制参数中获取后车速度vr、响应时间ρ、正常行驶最大加速度amax、急刹最大减速度amin、前车速度vf等控制参数，将上述参数输入至公式(1)获得目标车辆在满足预设安全规则时与前车的最小距离dmin，将此所有目标车辆与前车距离大于此最小距离的行驶状态的集合作为目标车辆的安全行驶状态集合。
本实施例中，当目标车辆为RSS责任敏感安全模型安全模型中的后车时，RSS责任敏感安全模型安全模型中的前车可以是与目标车辆距离最近的前方车辆，上述的后车速度vr是指目标车辆此时的速度，响应时间ρ是指前车以最大刹车加速度开始刹车，后车发现该情况的反应时间，正常行驶最大加速度amax是指目标车辆在此初始控制方式控制下的最大加速度，急刹最大减速度amin是指目标车辆在初始控制方式控制下急刹时的最大减速度，前车速度vf是指前车的当前速度。
其中，公式(1)如下所示：
Figure BDA0003250050400000051
可以理解的是，上述公式(1)只是对目标车辆与前车最小距离计算的一种方式，任何对该公式的简单变形，如公式(2)、公式(3)所示，也应该纳入本公开的保护范围。
其中，公式(2)为：
Figure BDA0003250050400000052
公式3为：
Figure BDA0003250050400000061
上述实施例只是为便于理解而对确定安全行驶状态的集合进行举例说明，安全行驶状态的集合也可以是现有技术中目标车辆满足其他预设安全规则的安全行驶状态的集合，本公开对此并不做限定。
在S202中，将预期行驶状态和安全行驶状态集合进行比较，判断预期行驶状态是否在安全行驶状态集合中。例如，若安全行驶状态集合中包括了所有目标车辆的速度满足预设安全规则的情况，则用预期行驶状态中目标车辆的速度在安全行驶状态集合进行查找，可以理解的是，当在安全行驶状态集合中查找到预期行驶状态中目标车辆的速度时，可以认为预期行驶状态属于安全行驶状态集合。
在一种可能的实施例中，安全行驶状态集合中包含了所有目标车辆与前车的最小距离满足预设安全规则的情况，则用预期行驶状态中目标车辆与前车的距离在安全行驶状态集合进行查找，可以理解的是，当在安全行驶状态集合中查找到预期行驶状态中目标车辆与前车的距离时，可以认为预期行驶状态属于安全行驶状态集合。
可以理解的是，根据安全行驶状态的集合的不同，第一前提条件也可以是不同的，本公开对此并不做限定。
选用本公开的上述实施例，可以根据初始控制方式和预设的安全规则确定安全行驶状态，从而比较预设行驶状态和安全行驶状态集合来确定第一前提条件，使得获得的该第一前提条件在成立的情况下，目标车辆的行驶状态为满足预设安全规则的安全行驶状态，进一步的，提高自动驾驶系统的安全性。
在一种情况下，根据初始控制方式确定的目标车辆的预期行驶状态可能出现不满足预设安全规则的情况，可以理解的是，此时，该第一前提条件并不成立，因此，如图3所示，本公开还提供了一种自动驾驶方法，包括：
S301，通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式。
该步骤与前述S101相同，可以参见前述S101的相关说明，在此不再赘述。
S302，确定当目标车辆处于预期行驶状态时目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件。
该步骤与前述S102相同，可以参见前述S102的相关说明，在此不再赘述。
S303，如果第一前提条件成立，根据初始控制方式对目标车辆进行控制。
该步骤与前述S103相同，可以参见前述S103的相关说明，在此不再赘述。
S304，如果否，则返回执行S301。
可以理解的是，在确定第一前提条件不成立时，若还是按照初始控制方式对目标车辆进行控制，该预期行驶状态不满足预设安全规则，可能导致目标车辆出现安全事故，因此，此时需要返回到S301的步骤，获得新的控制方式，直到按照该新的控制方式控制车辆时，可以使得在该新的控制方式下确定的新的第一前提条件成立。
选用本公开的上述实施例，可以对通过初始规划算法获得的初始控制方式进行验证，使得在目标车辆的预期行驶状态不满足预设安全规则时，可以获得新的控制方式来对车辆进行控制，目标车辆可以按照预设的安全规则运行在安全框架中，进一步提高了自动驾驶系统的可检验性与安全性。
在一种可能的实施例中，如图4所示，本公开还提供了一种自动驾驶方法，包括：
S401，通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式。
该步骤与前述S101相同，可以参见前述S101的相关说明，在此不再赘述。
S402，确定当目标车辆处于预期行驶状态时目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件。
该步骤与前述S102相同，可以参见前述S102的相关说明，在此不再赘述。
S403，如果第一前提条件成立，根据初始控制方式对目标车辆进行控制。
该步骤与前述S103相同，可以参见前述S103的相关说明，在此不再赘述。
S404，如果否，则返回执行S401，并根据第一前提条件调整初始规划算法的参数。
可以理解，当第一前提条件不成立时，按照该初始控制方式控制车辆可能无法保证车辆自动驾驶的安全性，因此，需要返回步骤S401获得新的控制方式，而在获得新的控制方式时，可以根据第一前提条件调整用来获得初始控制方式的初始规划算法。示例性的，若第一前提条件是关于目标车辆的预期行驶状态的最大速度的条件，则在初始规划算法中调整与目标车辆最大速度有关的参数。再例如，若第一前提条件是关于目标车辆的预期行驶状态与前车或后车最小车距的条件，则在初始规划算法中就可以调整与目标车辆最小车距有关的参数，以此，获得新的控制方式控制车辆运行。
选用本公开的上述实施例，可以有针对性的调整初始规划算法的参数，使得在按照初始控制方式控制目标车辆后，该预期行驶状态无法满足预设安全规则的情况下，更快地获得能够使得目标车辆的行驶状态满足预设安全规则的控制方式，提高了规划算法的效率。
如前述说明，在对目标车辆进行初始规划并获得初始控制方式后，可以确定出目标车辆的预期行驶状态，而在实际的目标车辆自动驾驶中，受到各种不确定性因素的干扰，目标车辆的行驶状态并不总是符合该预期行驶状态，因此，在目标车辆实际按照初始控制方式进行行驶时，也可以对目标车辆的当前行驶状态进行检测，基于此，本公开还提供了一种自动驾驶方法，如图5所示，方法包括：
S501，通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式。
该步骤与前述S101相同，可以参见前述S101的相关说明，在此不再赘述。
S502，确定当目标车辆处于预期行驶状态时目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件。
该步骤与前述S102相同，可以参见前述S102的相关说明，在此不再赘述。
S503，如果第一前提条件成立，根据初始控制方式对目标车辆进行控制。
该步骤与前述S103相同，可以参见前述S103的相关说明，在此不再赘述。
S504，确定当目标车辆处于当前行驶状态时目标车辆满足预设安全规则的第二前提条件。
当前行驶状态可以为目标车辆当前的速度，也可以为目标车辆当前与前车或后车的距离。预设安全规则可以为对目标车辆最大速度的规定，也可以是对目标车辆与前车的最小距离的规定，例如基于RSS模型的预设安全规则。可以理解的是，此时，是通过目标车辆的当前行驶状态和预设安全规则确定出第二前提条件。示例性的，若基于RSS模型预设安全规则，则输入至前述公式(1)的参数可以是目标车辆的当前行驶参数，根据计算公式，确定出目标车辆当前行驶时与前车的最小距离，此时，就可以将目标车辆当前行驶状态中与前车的距离大于或等于该最小距离的行驶状态的集合作为安全行驶状态集合，将当前行驶状态属于该安全行驶状态集合作为第二前提条件。
S505，如果第二前提条件不成立，调整初始规划算法的参数和/或将目标车辆调整至初始行驶状态。
当第二前提条件不成立时，可以认为目标车辆当前行驶状态不满足预设安全规则，可能导致目标车辆出现安全事故，因此，此时可以调整初始规划算法的参数，获得新的规划算法，再获得新的控制方式，使得目标车辆的当前行驶状态满足预设安全规则，关于如何调整初始规划算法可以参见前述关于S404的相关说明，在此不再赘述。
或者，此时也可以撤销初始控制方法对目标车辆的控制，也就是说，将目标车辆的当前行驶状态恢复到未受到初始控制方式控制时的形式状态，重新通过初始规划算法确定出新的控制方式来控制车辆行驶。
上述使用关于目标车辆与前车的最小距离对第二前提条件的说明只是为了便于理解而举例说明，除此之外，第二前提条件可以是关于目标车辆的最大速度或现有技术中其他关于安全行驶的条件，本公开对此并不做限定。
选用本公开的上述实施例，可以对目标车辆按照初始控制方式的实际行驶过程进行验证，使得目标车辆在实际行驶过程中的行驶状态仍然满足预设安全规则，进行安全行驶，进一步提高了自动驾驶系统的安全性。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种自动驾驶装置，如图6所示，包括：
控制方式规划模块601，用于通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式；
第一前提条件确定模块602，用于确定当所述目标车辆处于预期行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件，其中，所述预期行驶状态为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制后所述目标车辆预期所处的状态；
目标车辆控制模块603，用于如果所述第一前提条件成立，根据所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制。
在一种可能的实施例中，自动驾驶装置还包括：
控制方式返回模块，用于如果所述第一前提条件不成立，则返回执行所述通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式的步骤。
在一种可能的实施例中，自动驾驶装置还包括：
第一规划算法调整模块，用于如果所述第一前提条件不成立，则根据所述第一前提条件调整所述初始规划算法的参数。
在一种可能的实施例中，自动驾驶装置还包括：
第二前提条件确定模块，用于确定当所述目标车辆处于当前行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第二前提条件；
第二规划算法调整模块，用于如果所述第二前提条件不成立，调整所述初始规划算法的参数和/或将所述目标车辆调整至初始行驶状态，其中，所述初始行驶状态为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制前所述目标车辆所处的状态。
在一种可能的实施例中，第一前提条件确定模块602具体包括：
安全行驶状态集合子模块，用于根据所述初始控制方式和所述预设安全规则确定安全行驶状态集合，其中，所述安全行驶状态集合为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制后所述目标车辆行驶满足所述预设安全规则的行驶状态的集合，得到安全行驶状态集合；
第一前提条件确定子模块，用于将所述预期行驶状态属于所述安全行驶状态集合确定为第一前提条件。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。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/或者要求的本公开的实现。
如图7所示，设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如一种自动驾驶方法。例如，在一些实施例中，一种自动驾驶方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的一种自动驾驶方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行一种自动驾驶方法。
本文中以上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、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、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。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
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。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
本公开还提供一种自动驾驶车辆，该自动驾驶车辆包括前述电子设备。
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，本发公开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，只要能够实现本公开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，并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (14)

1.一种自动驾驶方法，包括：
通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式；
确定当所述目标车辆处于预期行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件，其中，所述预期行驶状态为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制后所述目标车辆预期所处的状态；
如果所述第一前提条件成立，根据所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
如果所述第一前提条件不成立，则返回执行所述通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式的步骤。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
如果所述第一前提条件不成立，则根据所述第一前提条件调整所述初始规划算法的参数。
4.根据权利要求1所述的方法，在所述根据所述初始控制方式对所述车辆进行控制之后，还包括：
确定当所述目标车辆处于当前行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第二前提条件；
如果所述第二前提条件不成立，调整所述初始规划算法的参数和/或将所述目标车辆调整至初始行驶状态，其中，所述初始行驶状态为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制前所述目标车辆所处的状态。
5.根据权利要求1-4所述的方法，其中，所述确定当所述目标车辆处于预期行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件，包括：
根据所述初始控制方式和所述预设安全规则确定安全行驶状态集合，其中，所述安全行驶状态集合为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制后所述目标车辆行驶满足所述预设安全规则的行驶状态的集合，得到安全行驶状态集合；
将以下条件确定为第一前提条件：所述预期行驶状态属于所述安全行驶状态集合。
6.一种自动驾驶装置，包括：
控制方式规划模块，用于通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式；
第一前提条件确定模块，用于确定当所述目标车辆处于预期行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第一前提条件，其中，所述预期行驶状态为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制后所述目标车辆预期所处的状态；
目标车辆控制模块，用于如果所述第一前提条件成立，根据所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制。
7.根据权利要求6所述的装置，还包括：
控制方式返回模块，用于如果所述第一前提条件不成立，则返回执行所述通过初始规划算法规划目标车辆的控制方式，得到初始控制方式的步骤。
8.根据权利要求7所述的装置，还包括：
第一规划算法调整模块，用于如果所述第一前提条件不成立，则根据所述第一前提条件调整所述初始规划算法的参数。
9.根据权利要求6所述的装置，还包括：
第二前提条件确定模块，用于确定当所述目标车辆处于当前行驶状态时所述目标车辆满足预设安全规则的第二前提条件；
第二规划算法调整模块，用于如果所述第二前提条件不成立，调整所述初始规划算法的参数和/或将所述目标车辆调整至初始行驶状态，其中，所述初始行驶状态为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制前所述目标车辆所处的状态。
10.根据权利要求6-9所述的装置，其中，所述第一前提条件确定模块具体包括：
安全行驶状态集合子模块，用于根据所述初始控制方式和所述预设安全规则确定安全行驶状态集合，其中，所述安全行驶状态集合为按照所述初始控制方式对所述目标车辆进行控制后所述目标车辆行驶满足所述预设安全规则的行驶状态的集合，得到安全行驶状态集合；
第一前提条件确定子模块，用于将所述预期行驶状态属于所述安全行驶状态集合确定为第一前提条件。
11.一种电子设备，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1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
14.一种自动驾驶车辆，包括如权利要求11所述的电子设备。
CN202111042826.0A 2021-09-07 2021-09-07 一种自动驾驶方法、装置及电子设备 Pending CN113715845A (zh)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111042826.0A CN113715845A (zh) 2021-09-07 2021-09-07 一种自动驾驶方法、装置及电子设备
JP2022115006A JP2022136139A (ja) 2021-09-07 2022-07-19 自動運転方法、自動運転装置、電子機器、記憶媒体、コンピュータプログラムおよび自動運転車両
US17/869,452 US20220363292A1 (en) 2021-09-07 2022-07-20 Method for autonomous driving, and electronic device and storage medium
EP22187254.2A EP4088981A3 (en) 2021-09-07 2022-07-27 Method and apparatus for autonomous driving, and electronic device
KR1020220094925A KR20220114515A (ko) 2021-09-07 2022-07-29 자율 주행 방법, 장치 및 전자 기기

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111042826.0A CN113715845A (zh) 2021-09-07 2021-09-07 一种自动驾驶方法、装置及电子设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113715845A true CN113715845A (zh) 2021-11-30

Family

ID=78682154

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111042826.0A Pending CN113715845A (zh) 2021-09-07 2021-09-07 一种自动驾驶方法、装置及电子设备

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20220363292A1 (zh)
EP (1) EP4088981A3 (zh)
JP (1) JP2022136139A (zh)
KR (1) KR20220114515A (zh)
CN (1) CN113715845A (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11912311B2 (en) * 2021-08-10 2024-02-27 GM Global Technology Operations LLC System and method of detecting and mitigating erratic on-road vehicles

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109298713A (zh) * 2018-10-31 2019-02-01 华为技术有限公司 指令发送方法、装置及系统、自动驾驶车辆
CN111231962A (zh) * 2020-03-03 2020-06-05 北京百度网讯科技有限公司 一种车辆控制方法、装置、设备、车辆及介质
CN112498366A (zh) * 2020-11-20 2021-03-16 苏州智加科技有限公司 自动驾驶车辆、控制方法、装置、设备及存储介质
KR20210041545A (ko) * 2020-09-25 2021-04-15 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 차량 제어 방법, 장치, 전자기기 및 저장 매체
KR20210101172A (ko) * 2020-11-06 2021-08-18 바이두 온라인 네트웍 테크놀러지 (베이징) 캄파니 리미티드 자율 주행을 위한 속도 계획 방법, 장치, 설비, 매체 및 차량

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6201561B2 (ja) * 2013-09-20 2017-09-27 株式会社デンソー 走行軌道生成装置、および走行軌道生成プログラム
JP6569470B2 (ja) * 2015-10-28 2019-09-04 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 車両用制御装置
KR102521655B1 (ko) * 2016-09-01 2023-04-13 삼성전자주식회사 자율 주행 방법 및 장치
US10640111B1 (en) * 2016-09-07 2020-05-05 Waymo Llc Speed planning for autonomous vehicles
US10816977B2 (en) * 2018-01-26 2020-10-27 Baidu Usa Llc Path and speed optimization fallback mechanism for autonomous vehicles
JP7223585B2 (ja) * 2019-01-31 2023-02-16 日立Astemo株式会社 車両制御装置および車両制御システム
WO2021070451A1 (ja) * 2019-10-09 2021-04-15 株式会社Ｓｏｋｅｎ 車両制御装置、車両制御方法、自動運転装置及び自動運転方法
US20210009121A1 (en) * 2020-09-24 2021-01-14 Intel Corporation Systems, devices, and methods for predictive risk-aware driving

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109298713A (zh) * 2018-10-31 2019-02-01 华为技术有限公司 指令发送方法、装置及系统、自动驾驶车辆
CN111231962A (zh) * 2020-03-03 2020-06-05 北京百度网讯科技有限公司 一种车辆控制方法、装置、设备、车辆及介质
KR20210041545A (ko) * 2020-09-25 2021-04-15 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 차량 제어 방법, 장치, 전자기기 및 저장 매체
KR20210101172A (ko) * 2020-11-06 2021-08-18 바이두 온라인 네트웍 테크놀러지 (베이징) 캄파니 리미티드 자율 주행을 위한 속도 계획 방법, 장치, 설비, 매체 및 차량
CN112498366A (zh) * 2020-11-20 2021-03-16 苏州智加科技有限公司 自动驾驶车辆、控制方法、装置、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220114515A (ko) 2022-08-17
JP2022136139A (ja) 2022-09-15
EP4088981A2 (en) 2022-11-16
US20220363292A1 (en) 2022-11-17
EP4088981A3 (en) 2023-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20220013422A (ko) 차량 주행 제어 방법 및 장치
CN112650243B (zh) 车辆控制方法、装置、电子设备和自动驾驶车辆
CN113050621B (zh) 轨迹规划方法、装置、电子设备和存储介质
CN113715845A (zh) 一种自动驾驶方法、装置及电子设备
CN114426023A (zh) 一种目标巡航速度的确定方法、装置、设备及存储介质
CN113978465A (zh) 一种变道轨迹规划方法、装置、设备以及存储介质
CN113715821B (zh) 控制车辆的方法、装置、电子设备和介质
CN113276810B (zh) 用于车辆的制动方法、装置和设备
CN115597619A (zh) 车辆的路径规划方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆
CN115071761B (zh) 车辆控制方法、装置、电子设备及车辆
CN113619582B (zh) 控制车辆的方法、装置、电子设备、介质和自动驾驶车辆
CN117533355A (zh) 一种车速规划方法、装置、车辆、设备及存储介质
CN117698709A (zh) 一种车速决策方法、装置、设备及无人车
CN114572211A (zh) 基于自动驾驶车辆的跟车控制方法、装置和设备
CN115923794A (zh) 无人驾驶车辆变道方法、装置、电子设备及存储介质
CN114590248B (zh) 行驶策略的确定方法、装置、电子设备和自动驾驶车辆
CN115848411A (zh) 自动驾驶控制数据确定方法、装置、设备以及存储介质
CN117922572A (zh) 掉头场景下车辆限速方法、设备及自动驾驶车辆
CN116834808A (zh) 基于车车通信的全线临时限速方法及装置
CN117022320A (zh) 自动驾驶车辆的控制方法、装置、电子设备以及车辆
CN117533353A (zh) 车辆控制方法、装置、设备及无人车
CN115097825A (zh) 自动驾驶方法、装置、设备以及存储介质
CN114565903A (zh) 异常数据识别方法及装置、设备、介质和产品
CN115123299A (zh) 自动驾驶方法、装置、电子设备和自动驾驶车辆
CN117360548A (zh) 一种车辆横向控制方法、装置、设备及存储介质

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