CN113978484A - 车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN113978484A CN202111168637.8A CN202111168637A CN113978484A CN 113978484 A CN113978484 A CN 113978484A CN 202111168637 A CN202111168637 A CN 202111168637A CN 113978484 A CN113978484 A CN 113978484A
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钟华
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Abstract

本申请公开了一种车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质，通过从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点，并从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，以根据目标路径进行自动驾驶，并在最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，切换为手动驾驶状态并收集地图信息，从而在语义地图不够完善时，能够自适应的根据驾驶环境的变化对车辆进行控制的同时，可一边进行车辆的驾驶运营，一边对不完善的语义地图进行地图拓展，以适应语义地图不够完善的情况。

Description

车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及车辆导航技术和自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
传统导航地图由于精度不足而无法满足自动驾驶的需要。语义地图作为自动驾驶中必要的一环渐渐成为产业里的共识，其具有精度高和维度多等优点。语义地图能够为驾驶系统提供更前瞻的信息指示和信息冗余，实现汽车的匹配定位，使得驾驶系统能够感知到更大范围的交通态势，保证自动驾驶的安全。
在自动驾驶过程中，通常是将传统导航地图的导航路径模拟至语义地图中，以使车辆根据语义地图中的导航路径进行自动驾驶。而现有的自动驾驶模式往往限制为固定的方式，即只有在语义地图中可形成完整的从导航地图得到的导航路径时，才可进行自动驾驶。这样大大的限制了应用的范围，如当语义地图不够完善，导致语义地图中无法形成与导航路径时，车辆无法根据驾驶环境的变化进行驾驶和完善语义地图。
发明内容
本申请的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质，在语义地图不够完善时，能够自适应的根据驾驶环境的变化对车辆进行控制的同时，对不完善的语义地图进行地图拓展。
第一方面，提供一种车辆控制方法，包括：
从导航地图获取从车辆的当前点到目标点的导航路径；
实时检测车辆的当前点，当检测到车载语义地图中存在与当前点对应的导航点时，根据导航路径，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点；
从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，根据目标路径控制车辆进行自动驾驶，当自动驾驶过程中检测到与最远导航点的行驶距离小于预设值时，检测最远导航点的位置信息，在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将车辆的驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，并进行路面信息收集。
进一步的，根据导航路径，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点，包括：
根据导航路径，在车载语义地图中从当前点开始依次查找N个导航点，直至查找到导航路径在车载语义地图中可到达的最远导航点，其中N≥1。
进一步的，在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，包括：
在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，生成语音提示信息，并检测是否接收到驾驶状态切换指令；若是，则根据驾驶状态切换指令，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态；
否则，在检测到行驶至最远导航点时，控制车辆进行制动，并将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态。
进一步的，还包括：
当检测到车载语义地图中不存在与当前点对应的导航点时，控制车辆在手动驾驶状态下进行行驶，并进行路面信息收集。
进一步的，进行路面信息收集，包括：
获取与周围环境相关的点云地图，根据点云地图生成车载语义地图的规划图层；
从点云地图中提取静态环境语义特征；
将关于静态环境语义特征的描述符保存在车载语义地图的定位图层内。
进一步的，获取与周围环境相关的点云地图，包括：
获取与周围环境相关的点云数据帧；
对点云数据帧进行反射率校正处理和运动误差补偿处理；
根据定位信息，将经过反射率校正处理和运动误差补偿处理后的点云数据帧进行拼接，获取点云地图。
进一步的，所述状态信息包括：速度、加速度和朝向信息。
进一步的，所述静态环境语义特征包括边缘特征和平面特征。
进一步的，所述定位信息根据组合导航定位数据确定。
第二方面，提供了一种车辆控制装置，包括：
导航路径获取模块，用于从导航地图获取从车辆的当前点到目标点的导航路径；
导航点确定模块，用于实时检测车辆的当前点，当检测到车载语义地图中存在与当前点对应的导航点时，根据导航路径，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点；
车辆控制模块，用于从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，根据目标路径进行自动驾驶，当自动驾驶过程中检测到与最远导航点的行驶距离小于预设值时，检测最远导航点的位置信息，在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，并进行路面信息收集。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行，以使得具有所述处理器的计算机设备执行如上述实施例所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供一种车辆，所述车辆上搭载有如上述实施例所述的电子设备。
相比于现有技术，本申请实施例通过从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点，并从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，以根据目标路径进行自动驾驶，并在最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，切换为手动驾驶状态并收集地图信息，从而在语义地图不够完善时，能够自适应的根据驾驶环境的变化对车辆进行控制的同时，可一边进行车辆的驾驶运营，一边对不完善的语义地图进行地图拓展，以适应语义地图不够完善的情况。
附图说明
下面结合附图和实施例对本申请进一步地说明；
图1为一个实施例提供的车辆控制方法的应用环境图；
图2为一个实施例提供的车辆控制方法的流程示意图；
图3为一个实施例提供的路面信息收集的流程示意图；
图4为一个实施例提供的车辆控制装置的结构示意图；
图5为一个实施例提供的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
本部分将详细描述本申请的具体实施例，本申请之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本申请的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本申请保护范围的限制。
下面结合附图对本申请实施例进行详细的阐述，本申请实施例提供的车辆控制方法应用于如图1所示的包括车辆110和服务器120的应用环境中。其中车辆110上搭载有电子设备130，电子设备与服务器120通过网络连接。电子设备具体可以是搭载在车辆110上的车载电脑。服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器群来实现，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能终端设备等基础云计算服务的云服务器。
服务器用于在接到行驶指令后，获取车辆的当前点和行驶指令指定的目标点，在导航地图中生成从车辆的当前点到目标点的导航路径，并发送至电子设备。电子设备在从服务器中的导航地图获取导航路径后，根据导航路径，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点后，从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，根据目标路径进行自动驾驶。在将要到达最远点前，检测最远导航点的位置信息，若该最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，并进行路面信息收集。
通过从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点，并从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，以根据目标路径进行自动驾驶，并在最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，切换为手动驾驶状态并收集地图信息，从而在语义地图不够完善时，能够自适应的根据驾驶环境的变化对车辆进行控制的同时，可一边进行车辆的驾驶运营，一边对不完善的语义地图进行地图拓展，以适应语义地图不够完善的情况。
下面，将通过几个具体的实施例对本申请实施例提供的车辆控制方法进行详细介绍和说明。
如图2所示，在一个实施例中，提供了一种车辆控制方法。本实施例主要以该方法应用于计算机设备来举例说明。该计算机设备具体可以搭载在图1中的车辆110上的电子设备130。
参照图2，该车辆控制方法具体包括如下步骤：
S11、从导航地图获取从车辆的当前点到目标点的导航路径。
在一实施例中，在接收到指示车辆进行行驶的行驶指令后，将行驶指令发送至服务器。使服务器根据车辆的当前点以及行驶指令中的目标点，将当前点作为车辆行驶的起点，将目标点作为车辆行驶的终点，在导航地图中生成导航路径。在服务器生成导航路径后，从服务器获取该导航路径。
S12、实时检测车辆的当前点，当检测到车载语义地图中存在与当前点对应的导航点时，根据导航路径，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点。
在一实施例中，车载语义地图中预设有多个导航点。在获取到导航路径后，若车辆的当前点在车载语义地图中存在对应的导航点，则从车辆的当前点开始，跟随导航路径找到车辆在车载语义地图中可以到达的最远的导航点。
示例性的，检测车载语义地图中是否存在与当前点对应的导航点，可通过将当前点的位置信息与车载语义地图中各导航点的位置信息进行匹配的方式得到。当车载语义地图中任一导航点的位置信息，与当前点的位置信息相匹配，则判定车载语义地图中存在与当前点对应的导航点，否则，判定车载语义地图中不存在与当前点对应的导航点。
在一实施例中，当检测到车载语义地图中不存在与当前点对应的导航点时，控制车辆在手动驾驶状态下进行行驶，并进行路面信息收集。
其中，若车载语义地图中不存在与当前点对应的导航点，则表示车辆此时所处的区域不存在车载语义地图，此时车辆行驶的区域为不可自动驾驶的区域，因此控制车辆在手动驾驶状态下进行行驶，确保车辆行驶的安全性，保证最大限度的通行。同时对路面信息进行收集，以完善车载语义地图。
当检测到车载语义地图中存在与当前点对应的导航点时，为准确地找到导航路径可到达的最远导航点在一实施例中，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点，包括：根据导航路径，在车载语义地图中从当前点开始依次查找N个导航点，直至查找到导航路径在车载语义地图中可到达的最远导航点，其中N≥1。
在获取导航路径后，从车载语义地图中先查找与当前点的位置信息相同的导航点。在查找到该导航点后，将该点作为起始点，根据导航路径，查找位于导航路径上的该起始点的下一个导航点。其中，下一个导航点与起始点的距离为预设距离。在查找到下一个导航点后，将下一个导航点作为起始点，再查找位于导航路径上的该起始点的下一个导航点。直至在语义地图中根据导航路径查找不到与初始点的距离为预设距离的下一个导航点时，则将最后查找到的导航点作为导航路径在车载语义地图中可到达的最远导航点。
通过在车载语义地图中根据导航路径，从当前点开始依次查找N个导航点，来查找到导航路径在车载语义地图中可到达的最远导航点，从而能够准确地在车载语义地图中确定导航路径可到达的最远导航点。
S13、从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，根据目标路径控制车辆进行自动驾驶，当自动驾驶过程中检测到与最远导航点的行驶距离小于预设值时，检测最远导航点的位置信息，在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将车辆的驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，并进行路面信息收集。
在一实施例中，在得到导航路径在车载语义地图中可到达的最远导航点后，从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径模拟至车载语义地图中，以控制车辆沿目标路径进行自动驾驶。
在一实施例中，在控制车辆沿目标路径进行自动驾驶时，实时检测车辆与最远导航点的距离。若检测到车辆与最远导航点的距离小于预设值时，则检测最远导航点的位置信息与导航路径中的目标点，即终点的位置信息是否匹配。若不匹配，则表示该最远导航点不是导航路径的目标点，经过最远导航点之后，再沿导航路径行驶将驶出车载语义地图的范围。此时将车辆的驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，使车辆上的安全员接管车辆。在切换为手动驾驶状态后，控制车辆上的路面信息采集设备，如激光雷达或车载相机进行路面信息的收集，并根据收集到的路面信息，生成新的语义地图拼接到原先的车载语义地图中，以完善车载语义地图。
为提高车辆在行驶过程中的安全性，在一实施例中，电子设备预存有预设值与车辆速度的对应关系表。预设值可根据车辆的速度确定，预设值与车辆的速度成反比。如车辆的车速小于40km/h，则预设值为400米，若车辆的车速大于40km/h小于60km/h，则预设值为600米等。具体的预设值以及预设车速可根据实际情况进行设定。
通过从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点，并从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，以根据目标路径进行自动驾驶，并在最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，切换为手动驾驶状态并收集地图信息，从而在语义地图不够完善时，能够自适应的根据驾驶环境的变化对车辆进行控制的同时，可一边进行车辆的驾驶运营，一边对不完善的语义地图进行地图拓展，以适应语义地图不够完善的情况。
为进一步提高状态切换的安全性和流畅性，在一实施例中，在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，包括：
在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，生成语音提示信息，并检测是否接收到驾驶状态切换指令；若是，则根据驾驶状态切换指令，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态；否则，在检测到行驶至最远导航点时，控制车辆进行制动，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态。
在一实施例中，由于自动驾驶汽车在运营时会配备相应的车辆安全员来保证车辆驾驶的安全性，因此当最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，生成语音提示信息提示车辆安全员接管。在发出语音提示信息后，检测是否结构到车辆安全员发送的驾驶状态切换指令。在发出语音提示信息后，为确保驾驶的安全性，在接收到驾驶状态切换指令之前，控制车辆按预设的减速度缓慢减速，直至接收到驾驶状态切换指令或减速到预设速度，如20km/h。
在到达最远导航点之前，若接收到驾驶状态切换指令，则根据驾驶状态切换指令，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态。若在到达最远导航点时还未接收到驾驶状态切换指令，为保证车辆行使的安全性，则在检测到行驶至最远导航点时，控制车辆刹停后锁止变速器，并将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态。
为时生成的车载语义地图具有灵活、可扩展的图层结构，在一实施例中，如图3所示，对路面信息的采集包括：
S21、获取与周围环境相关的点云地图，根据点云地图生成车载语义地图的规划图层。
在一实施例中，预先获取激光雷达向周围环境发射第一激光束并接收环境中物体(例如建筑物、交通信号灯、交通标识、车辆、行人、道路隔离带、道路等)反射的激光束。在得到激光束后，获取由激光束形成的点云数据帧，然后对每个点云数据帧进行反射率校正处理和运动误差补偿处理，随后根据定位信息，将经过反射率校正处理和运动误差补偿处理的点云数据帧拼接在一起以得到点云地图。其中，定位信息可根据组合导航定位数据确定，如：GNSS/INS组合导航数据。
在一实施例中，车载语义地图的规划图层包含车道拓扑图、道路拓扑图和基本道路指示信息。在获取到点云地图后，根据由点云地图中对应的目标确定的语义识别对象，在点云地图中提取的车道分隔线、道路边沿和停止线生成车道拓扑图和道路拓扑组图保存至车载语义地图的规划图层。
S22、从点云地图中提取静态环境语义特征。
在一实施例中，静态环境语义特征提取自点云地图。静态环境语义特征包括边缘特征和平面特征。该边缘特征和平面特征具体可以为点云数据帧中的边缘特征和平面特征。
S23、将关于静态环境语义特征的描述符保存在车载语义地图的定位图层内。
在一实施例中，在提取静态环境语义特征后，关于静态环境语义特征的描述符被保存在车载语义地图的定位图层内。其中描述符为用于表示静态环境语义特征对应的物体。如交通标志、交通信号灯和诸如交通隔离栏(墩)、路灯之类的静态障碍物等。
通过在进行路面信息收集时，将获取到的点云地图中关于静态环境语义特征的描述符保存在车载语义地图的定位图层内，由点云地图生成车载语义地图的规划图层，使得所生成的车载语义地图具有灵活、可扩展的图层结构，不仅有助于与自动驾驶所需的匹配定位功能和路径规划功能对接，而且便于维护和更新。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种车辆控制装置，包括：
导航路径获取模块101，用于从导航地图获取从车辆的当前点到目标点的导航路径。
在一实施例中，导航路径获取模块101用于在接收到指示车辆进行行驶的行驶指令后，将行驶指令发送至服务器。使服务器根据车辆的当前点以及行驶指令中的目标点，将当前点作为车辆行驶的起点，将目标点作为车辆行驶的终点，在导航地图中生成导航路径。在服务器生成导航路径后，导航路径获取模块101从服务器获取该导航路径。
导航点确定模块102，用于实时检测车辆的当前点，当检测到车载语义地图中存在与当前点对应的导航点时，根据导航路径，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点。
在一实施例中，车载语义地图中预设有多个导航点。在获取到导航路径后，导航点确定模块102用于从导航路径的起点开始，跟随导航路径找到车辆在车载语义地图中可以到达的最远的导航点。
车辆控制模块103，用于从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，根据目标路径进行自动驾驶，当自动驾驶过程中检测到与最远导航点的行驶距离小于预设值时，检测最远导航点的位置信息，在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，并进行路面信息收集。
在一实施例中，在得到导航路径在车载语义地图中可到达的最远导航点后，车辆控制模块103用于从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径模拟至车载语义地图中，以控制车辆沿目标路径进行自动驾驶。
在一实施例中，车辆控制模块103在控制车辆沿目标路径进行自动驾驶时，实时检测车辆与最远导航点的距离。若检测到车辆与最远导航点的距离小于预设值时，则检测最远导航点的位置信息与导航路径中的目标点，即终点的位置信息是否匹配。若不匹配，则表示该最远导航点不是导航路径的目标点，经过最远导航点之后，再沿导航路径行驶将驶出车载语义地图的范围。此时将车辆的驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，使车辆上的安全员接管车辆。在切换为手动驾驶状态后，控制车辆上的路面信息采集设备，如激光雷达或车载相机进行路面信息的收集，并根据收集到的路面信息，生成新的语义地图拼接到原先的车载语义地图中，以完善车载语义地图。
为提高车辆在行驶过程中的安全性，在一实施例中，车辆控制模块103预存有预设值与车辆速度的对应关系表。预设值可根据车辆的速度确定，预设值与车辆的速度成反比。如车辆的车速小于40km/h，则预设值为400米，若车辆的车速大于40km/h小于60km/h，则预设值为600米等。具体的预设值以及预设车速可根据实际情况进行设定。
通过从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点，并从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，以根据目标路径进行自动驾驶，并在最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，切换为手动驾驶状态并收集地图信息，从而在语义地图不够完善时，能够自适应的根据驾驶环境的变化对车辆进行控制的同时，可一边进行车辆的驾驶运营，一边对不完善的语义地图进行地图拓展，以适应语义地图不够完善的情况。
在一实施例中，导航点确定模块102具体用于：根据导航路径，在车载语义地图中从当前点开始依次查找N个导航点，直至查找到导航路径在车载语义地图中可到达的最远导航点，其中N≥1。
通过在车载语义地图中根据导航路径，从当前点开始依次查找N个导航点，来查找到导航路径在车载语义地图中可到达的最远导航点，从而能够准确地在车载语义地图中确定导航路径可到达的最远导航点。
在一实施例中，车辆控制模块103具体用于：在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，生成语音提示信息，并检测是否接收到驾驶状态切换指令；若是，则根据驾驶状态切换指令，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态；否则，在检测到行驶至最远导航点时，控制车辆进行制动，并将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态。
在一实施例中，由于自动驾驶汽车在运营时会配备相应的车辆安全员来保证车辆驾驶的安全性，因此当车辆控制模块103检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，生成语音提示信息提示车辆安全员接管。在发出语音提示信息后，检测是否结构到车辆安全员发送的驾驶状态切换指令。在发出语音提示信息后，为确保驾驶的安全性，在接收到驾驶状态切换指令之前，控制车辆按预设的减速度缓慢减速，直至接收到驾驶状态切换指令或减速到预设速度，如20km/h。
在到达最远导航点之前，若车辆控制模块103接收到驾驶状态切换指令，则根据驾驶状态切换指令，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态。若在到达最远导航点时还未接收到驾驶状态切换指令，为保证车辆行使的安全性，则在检测到行驶至最远导航点时，控制车辆刹停后锁止变速器，并将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态。
在一实施例中，车辆控制模块103还用于：当检测到车载语义地图中不存在与当前点对应的导航点时，控制车辆在手动驾驶状态下进行行驶，并进行路面信息收集。
在一实施例中，车辆控制模块103具体用于：获取与周围环境相关的点云地图，根据点云地图生成车载语义地图的规划图层；从点云地图中提取静态环境语义特征；将关于静态环境语义特征的描述符保存在车载语义地图的定位图层内。
在一实施例中，车辆控制模块103具体用于：获取与周围环境相关的点云数据帧；对点云数据帧进行反射率校正处理和运动误差补偿处理；根据定位信息，将经过反射率校正处理和运动误差补偿处理后的点云数据帧进行拼接，获取点云地图。
通过在进行路面信息收集时，将获取到的点云地图中关于静态环境语义特征的描述符保存在车载语义地图的定位图层内，由点云地图生成车载语义地图的规划图层，使得所生成的车载语义地图具有灵活、可扩展的图层结构，不仅有助于与自动驾驶所需的匹配定位功能和路径规划功能对接，而且便于维护和更新。
在一实施例中，所述静态环境语义特征包括边缘特征和平面特征。
在一实施例中，所述定位信息根据组合导航定位数据确定。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，如图5所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现车辆控制方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行车辆控制方法。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的车辆控制装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图5所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该车辆控制装置的各个程序模块。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的车辆控制方法中的步骤。
在一个实施例中，本申请实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例所述的方法。
在一个实施例中，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行，以使得具有所述处理器的计算机设备执行如上述实施例所述的方法。
在一个实施例中，本申请实施例提供一种车辆，所述车辆上搭载有如上述实施例所述的电子设备。
以上所述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，这些改进和润饰也视为本申请的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read－Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

Claims (12)

1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括：
从导航地图获取从车辆的当前点到目标点的导航路径；
实时检测车辆的当前点，当检测到车载语义地图中存在与当前点对应的导航点时，根据导航路径，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点；
从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，根据目标路径控制车辆进行自动驾驶，当自动驾驶过程中检测到与最远导航点的行驶距离小于预设值时，检测最远导航点的位置信息，在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将车辆的驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，并进行路面信息收集。
2.根据权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，根据导航路径，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点，包括：
根据导航路径，在车载语义地图中从当前点开始依次查找N个导航点，直至查找到导航路径在车载语义地图中可到达的最远导航点，其中N≥1。
3.根据权利要求1或2所述的车辆控制方法，其特征在于，在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，包括：
在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，生成语音提示信息，并检测是否接收到驾驶状态切换指令；若是，则根据驾驶状态切换指令，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态；
否则，在检测到行驶至最远导航点时，控制车辆进行制动，并将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态。
4.根据权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，还包括：
当检测到车载语义地图中不存在与当前点对应的导航点时，控制车辆在手动驾驶状态下进行行驶，并进行路面信息收集。
5.根据权利要求1或4所述的车辆控制方法，其特征在于，进行路面信息收集，包括：
获取与周围环境相关的点云地图，根据点云地图生成车载语义地图的规划图层；
从点云地图中提取静态环境语义特征；
将关于静态环境语义特征的描述符保存在车载语义地图的定位图层内。
6.根据权利要求5所述的车辆控制方法，其特征在于，获取与周围环境相关的点云地图，包括：
获取与周围环境相关的点云数据帧；
对点云数据帧进行反射率校正处理和运动误差补偿处理；
根据定位信息，将经过反射率校正处理和运动误差补偿处理后的点云数据帧进行拼接，获取点云地图。
7.根据权利要求5所述的车辆控制方法，其特征在于，所述静态环境语义特征包括边缘特征和平面特征。
8.根据权利要求5所述的车辆控制方法，其特征在于，所述定位信息根据组合导航定位数据确定。
9.一种车辆控制装置，其特征在于，包括：
导航路径获取模块，用于从导航地图获取从车辆的当前点到目标点的导航路径；
导航点确定模块，用于实时检测车辆的当前点，当检测到车载语义地图中存在与当前点对应的导航点时，根据导航路径，从车载语义地图中查找导航路径可到达的最远导航点；
车辆控制模块，用于从导航路径中提取当前点到最远导航点的目标路径，根据目标路径进行自动驾驶，当自动驾驶过程中检测到与最远导航点的行驶距离小于预设值时，检测最远导航点的位置信息，在检测到最远导航点的位置信息与目标点的位置信息不匹配时，将驾驶状态从自动驾驶状态切换为手动驾驶状态，并进行路面信息收集。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及记录在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1－8任意一项所述的车辆控制方法。
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适用于处理器加载并执行，以使得具有所述处理器的计算机设备执行权利要求1－8任意一项所述的车辆控制方法。
12.一种车辆，其特征在于，所述车辆上搭载有如权利要求10所述的电子设备。
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