CN114162126A - 车辆控制方法、装置、设备、介质及产品 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种车辆控制方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取目标路面对应的目标点云数据，其中，目标路面为车辆沿当前行驶方向的待行驶路面；根据目标点云数据确定目标路面对应的坡度角，坡度角为目标路面的路面延伸方向与当前行驶方向之间的夹角；根据坡度角和车辆的行车参数，确定通过目标路面的最大行驶速度；控制车辆以目标行驶速度在目标路面上定速爬坡，其中，目标行驶速度小于或等于最大行驶速度。根据本申请实施例，能够解决如何通过智能驾驶实现车辆平稳爬坡的问题。

Description

车辆控制方法、装置、设备、介质及产品

技术领域

本申请属于智能驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆控制方法、装置、设备、介质及产品。

背景技术

在由互联网时代到人工智能时代过程中，智能驾驶是研究热点。智能驾驶的本质是机器帮助用户驾驶车辆，以及在特殊情况下完全取代用户驾驶车辆的技术。而随着智能驾驶的快速发展，对于不同的驾驶场景，车辆智能化的要求和体验越来越高。

相关技术中，在车辆需要爬坡的场景下，车辆爬坡过程中，由于无法对车辆进行稳定性控制，因此经常出现车辆半坡熄火的情况，无法实现平稳爬坡，影响了用户的驾驶体验。因此，如何通过智能驾驶实现车辆平稳爬坡，成为当前亟需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种车辆控制方法、装置、设备、介质及产品，能够解决如何通过智能驾驶实现车辆平稳爬坡的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种车辆控制方法，应用于车辆，该车辆控制方法包括：获取目标路面对应的目标点云数据，其中，目标路面为车辆沿当前行驶方向的待行驶路面；根据目标点云数据确定目标路面对应的坡度角，坡度角为目标路面的路面延伸方向与当前行驶方向之间的夹角；根据坡度角和车辆的行车参数，确定通过目标路面的最大行驶速度；控制车辆以目标行驶速度在目标路面上定速爬坡，其中，目标行驶速度小于或等于最大行驶速度。

在第一方面的一些可实现方式中，在控制车辆以目标行驶速度在目标路面上定速爬坡之前，方法还包括：获取车辆的当前行驶速度；根据当前行驶速度和最大行驶速度，确定目标行驶速度。

在第一方面的一些可实现方式中，根据当前行驶速度和最大行驶速度，确定目标行驶速度，包括：在当前行驶速度小于最大行驶速度的情况下，确定当前行驶速度或第一行驶速度为目标行驶速度，其中，第一行驶速度大于当前行驶速度且小于最大行驶速度；或者，在当前行驶速度大于或等于最大行驶速度的情况下，确定最大行驶速度为目标行驶速度。

在第一方面的一些可实现方式中，第一行驶速度为当前行驶速度与最大行驶速度的中间值。

在第一方面的一些可实现方式中，控制车辆以目标行驶速度在目标路面上定速爬坡，包括：在当前行驶速度大于最大行驶速度的情况下，输出提示信息，提示信息用于提示用户降速，以小于或等于最大行驶速度的爬坡速度定速爬坡；接收用户将车辆的当前行驶速度降至目标行驶速度的操控指令；根据操控指令控制车辆以目标行驶速度定速爬坡。

在第一方面的一些可实现方式中，车辆的行车参数包括车辆对应的额定功率、重力，以及目标路面与车辆之间的摩擦系数。

在第一方面的一些可实现方式中，最大行驶速度基于以下公式确定：

其中，V′为最大行驶速度，P为额定功率，mg为车辆的重力，μ为目标路面与车辆之间的摩擦系数，C为空气阻力系数，ρ为空气密度，S为车辆的迎风横截面积，θ为坡度角。

在第一方面的一些可实现方式中，目标点云数据基于车辆中的激光雷达获取，根据目标点云数据确定目标路面对应的坡度角，包括：基于稀疏离群点移除算法，对目标点云数据进行去噪处理；基于随机采样一致性算法，对去噪处理后的目标点云数据对应的扫描点进行坡度平面分割，得到至少一个目标坡度平面；根据至少一个目标坡度平面，计算得到目标路面的坡度角。

第二方面，本申请实施例提供了一种车辆控制装置，应用于车辆，该车辆控制装置包括：获取模块，用于获取目标路面对应的目标点云数据，目标路面为车辆的当前行驶道路；确定模块，用于根据目标点云数据确定目标路面的坡度角；确定模块，还用于根据坡度角和车辆的行车参数，确定最大行驶速度；控制模块，用于控制车辆以小于最大行驶速度的目标行驶速度在目标路面上定速爬坡。

在第二方面的一些可实现方式中，获取模块，还用于在控制车辆以目标行驶速度在目标路面上定速爬坡之前，获取车辆的当前行驶速度；确定模块，还用于根据当前行驶速度和最大行驶速度，确定目标行驶速度。

在第二方面的一些可实现方式中，确定模块具体用于：在当前行驶速度小于最大行驶速度的情况下，确定当前行驶速度或第一行驶速度为目标行驶速度，其中，第一行驶速度大于当前行驶速度且小于最大行驶速度；或者，在当前行驶速度大于或等于最大行驶速度的情况下，确定最大行驶速度为目标行驶速度。

在第二方面的一些可实现方式中，第一行驶速度为当前行驶速度与最大行驶速度的中间值。

在第二方面的一些可实现方式中，控制模块包括：输出单元，用于在当前行驶速度大于最大行驶速度的情况下，输出提示信息，提示信息用于提示用户降速，以小于或等于最大行驶速度的爬坡速度定速爬坡；接收单元，用于接收用户将车辆的当前行驶速度降至目标行驶速度的操控指令；控制单元，用于根据操控指令控制车辆以目标行驶速度定速爬坡。

在第二方面的一些可实现方式中，车辆的行车参数包括车辆对应的额定功率、重力，以及目标路面与车辆之间的摩擦系数。

在第二方面的一些可实现方式中，最大行驶速度基于以下公式确定：

其中，V′为最大行驶速度，P为额定功率，mg为车辆的重力，μ为目标路面与车辆之间的摩擦系数，C为空气阻力系数，ρ为空气密度，S为车辆的迎风横截面积，θ为坡度角。

在第二方面的一些可实现方式中，目标点云数据基于车辆中的激光雷达获取，确定模块包括：去噪单元，用于基于稀疏离群点移除算法，对目标点云数据进行去噪处理；分割单元，用于基于随机采样一致性算法，对去噪处理后的目标点云数据对应的扫描点进行坡度平面分割，得到至少一个目标坡度平面；计算单元，用于根据至少一个目标坡度平面，计算得到目标路面的坡度角。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面的任一项实施例中所示的车辆控制方法的步骤。

第四方面，本申请实施例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上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面的任一项实施例中所示的车辆控制方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述程序产品被存储在非易失的存储介质中，所述程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面的任一项实施例中所示的车辆控制方法的步骤。

本申请实施例的车辆控制方法、装置、设备、介质及产品，车辆可以获取沿当前行驶方向的待行驶路面，即目标路面对应的目标点云数据，并根据目标点云数据确定目标路面的坡度角。由于车辆的最大输出功率一定的情况下，坡度角越大需要的扭矩越大，牵引力由扭矩输出，而速度与牵引力成反比关系，因此基于该目标路面的坡度角和车辆的行车参数，可以确定通过该目标路面的最大行驶速度。在此基础上，可以控制车辆以小于或等于该最大行驶速度的目标行驶速度进行定速爬坡。由此。通过以目标行驶速度行驶，可以避免车辆速度过快、牵引力不足导致的半坡熄火甚至溜车现象，通过定速爬坡对车辆进行稳定性控制，可以避免爬坡加速导致车辆无法平稳行驶，实现平稳爬坡。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的车辆控制方法的流程示意图之一；

图2是本申请实施例提供的车辆行驶场景的示例的示意图；

图3是本申请实施例提供的车辆控制方法的流程示意图之二；

图4是本申请实施例提供的车辆行驶场景的另一示例的示意图；

图5是本申请实施例提供的车辆控制方法的流程示意图之三；

图6是本申请实施例提供的车辆控制方法的流程示意图之四；

图7是本申请实施例提供的一种车辆控制装置的结构示意图；

图8是本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

如背景技术，在车辆需要爬坡的场景下，车辆爬坡过程中，由于无法对车辆进行稳定性控制，因此经常出现车辆半坡熄火的情况，无法实现平稳爬坡，影响了用户的驾驶体验。因此，如何通过智能驾驶实现车辆平稳爬坡，成为当前亟需解决的问题。

针对相关技术中出现的问题，本申请实施例提供了一种车辆控制方法，车辆可以获取沿当前行驶方向的待行驶路面，即目标路面对应的目标点云数据，并根据目标点云数据确定目标路面的坡度角。由于车辆的最大输出功率一定的情况下，坡度角越大需要的扭矩越大，牵引力由扭矩输出，而速度与牵引力成反比关系，因此基于该目标路面的坡度角和车辆的行车参数，可以确定通过该目标路面的最大行驶速度。在此基础上，可以控制车辆以小于或等于该最大行驶速度的目标行驶速度进行定速爬坡。由此。通过以目标行驶速度行驶，可以避免车辆速度过快、牵引力不足导致的半坡熄火甚至溜车现象，通过定速爬坡对车辆进行稳定性控制，可以避免爬坡加速导致车辆无法平稳行驶，实现平稳爬坡，解决了相关技术中如何通过智能驾驶实现车辆平稳爬坡的问题。

下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的车辆控制方法进行详细地说明。

图1是本申请实施例提供的一种车辆控制方法的流程示意图，该车辆控制方法的执行主体可以为车辆。需要说明的是，上述执行主体并不构成对本申请的限定。

在一个示例中，该车辆控制方法可以应用于车辆的控制器中。

如图1所示，本申请实施例提供的车辆控制方法可以包括步骤110-步骤140。

步骤110，获取目标路面对应的目标点云数据。

其中，该目标路面可以为车辆沿当前行驶方向的待行驶路面。

示例性地，如图2所示，车辆201的当前行驶方向为方向1，则车辆201沿方向1的待行驶路面202即为目标路面。

具体地，车辆可以包括激光雷达，因而车辆可以通过激光雷达获取目标点云数据。

需要说明的是，步骤110的执行时机可以在车辆进行爬坡之前。

步骤120，根据目标点云数据确定目标路面对应的坡度角。

其中，该坡度角为目标路面的路面延伸方向与当前行驶方向之间的夹角。

参照上述示例，待行驶路面202为目标路面，如图2所示，目标路面202的路面延伸方向为方向2，则方向1与方向2之间的夹角，即为目标路面202对应的坡度角θ。

步骤130，根据坡度角和车辆的行车参数，确定通过目标路面的最大行驶速度。

具体地，对于不同坡度角，车辆需要提供的扭矩不同，因此对应的最大行驶速度也不同。

步骤140，控制车辆以目标行驶速度在目标路面上定速爬坡，其中，目标行驶速度小于或等于最大行驶速度。

其中，该目标行驶速度为车辆的固定爬坡速度，在爬坡过程中，车辆可以通过该目标行驶速度实现定速爬坡，对制动力矩合理分配，实现平稳爬坡。

示例性地，在车辆需要爬坡的场景下，可以在爬坡之前通过激光雷达获取当前行驶道路的目标点云数据，并基于该目标点云数据提前检测出车辆将要爬坡的坡度角，根据该坡度角计算出车辆通过该坡度的最大行驶速度V′。在此基础上，车辆可以设置小于或等于V′的V0为目标行驶速度，在车辆爬坡过程中，将V0作为固定爬坡速度，可以实现制动力矩的合理分配，平稳爬坡。

本申请实施例的车辆控制方法，车辆可以获取沿当前行驶方向的待行驶路面，即目标路面对应的目标点云数据，并根据目标点云数据确定目标路面的坡度角。由于车辆的最大输出功率一定的情况下，坡度角越大需要的扭矩越大，牵引力由扭矩输出，而速度与牵引力成反比关系，因此基于该目标路面的坡度角和车辆的行车参数，可以确定通过该目标路面的最大行驶速度。在此基础上，可以控制车辆以小于或等于该最大行驶速度的目标行驶速度进行定速爬坡。由此。通过以目标行驶速度行驶，可以避免车辆速度过快、牵引力不足导致的半坡熄火甚至溜车现象，通过定速爬坡对车辆进行稳定性控制，可以避免爬坡加速导致车辆无法平稳行驶，实现平稳爬坡。

涉及步骤120，根据目标点云数据确定目标路面对应的坡度角。

在本申请的一些实施例中，图3是本申请实施例提供的另一种车辆控制方法的流程示意图，步骤120可以包括图3所示的步骤310-步骤330。

步骤310，基于稀疏离群点移除算法，对目标点云数据进行去噪处理；

步骤320，基于随机采样一致性算法，对去噪处理后的目标点云数据对应的扫描点进行坡度平面分割，得到至少一个目标坡度平面；

步骤330，根据至少一个目标坡度平面，计算得到目标路面的坡度角。

本申请实施例通过上述步骤310-步骤330，可以准确计算出目标路面的路面延伸方向与当前行驶方向之间的夹角，即目标路面对应的坡度角。

涉及步骤130，根据坡度角和车辆的行车参数，确定通过目标路面的最大行驶速度。

在本申请的一些实施例中，车辆的行车参数可以包括车辆对应的额定功率、重力，以及目标路面与车辆之间的摩擦系数。

在一个实施例中，上述最大行驶速度可以基于公式(1)确定：

其中，V′为最大行驶速度，P为额定功率，mg为车辆的重力，m为车辆的质量和承重之和，μ为目标路面与车辆之间的摩擦系数，C为空气阻力系数，ρ为空气密度，S为车辆的迎风横截面积，θ为坡度角。

在一个示例中，如图4所示，在计算得到坡度角θ之后，可以确定沿斜面向下的重力分力为mg sinθ，车辆受到的摩擦力F摩为mgμcosθ，车辆受到的空气阻力FW为1/2CρSV′²，本申请使车辆受到的牵引力F牵＝mg sinθ+F摩+FW，并基于F牵＝P/V′，得到公式(1)，并可以基于公式(1)的一元二次方程，求解出V′。

在本申请实施例中，在确定坡度角后，根据车辆的行车参数和坡度角，可以准确地计算出该坡度角对应的最大行驶速度，即能够成功爬坡的最大行驶速度。基于此，本申请可以控制车辆以小于最大行驶速度的固定速度进行爬坡，避免速度过快、牵引力不足导致的半坡熄火甚至是溜车现象，改善用户的驾驶体验，提升满意度。

在本申请的一些实施例中，为了确定目标行驶速度，在步骤140之前，该方法还可以包括：获取车辆的当前行驶速度；根据当前行驶速度和最大行驶速度，确定目标行驶速度。

具体地，车辆可以基于获取到的当前行驶速度确定目标行驶速度，在当前行驶速度的基础上进行调整，得到目标行驶速度。

图5是本申请实施例提供的再一种车辆控制方法的流程示意图，在步骤140之前，该方法还可以包括图5所示的步骤510-步骤540。

步骤510，获取车辆的当前行驶速度。

步骤520，判断该当前行驶速度是否小于最大行驶速度。

若是，则在当前行驶速度小于最大行驶速度的情况下，执行步骤530，确定当前行驶速度或第一行驶速度为目标行驶速度。

其中，第一行驶速度大于当前行驶速度且小于最大行驶速度，第一行驶速度可以为当前行驶速度与最大行驶速度之间的任意速度。

示例性地，车辆201通过目标路面202的最大行驶速度可以为V′，若车辆201的当前行驶速度V1＜V′，则车辆201可以将V1作为目标行驶速度，并在行驶至目标路面202时以V1进行定速爬坡；或者，在V1-V′之间取任意速度值作为目标行驶速度(或者第一行驶速度)进行定速爬坡。

可选地，在一个实施例中，第一行驶速度可以为当前行驶速度与最大行驶速度的中间值。

例如，车辆201通过目标路面202的最大行驶速度为V′，车辆201的当前行驶速度V1＜V′，则可以将(V1+V′)/2作为目标行驶速度，并在行驶至目标路面202时以(V1+V′)/2进行定速爬坡。

在本申请实施例中，在车辆的当前行驶速度小于最大行驶速度的情况下，车辆可以保持当前车速不变，基于当前车速匀速行驶，定速爬坡，避免了爬坡过程中变速导致的车辆熄火，提升了车辆控制的稳定性，保证行车安全。或者，车辆可以在当前车速的情况下进行适当加速，在保证了车辆爬坡稳定性和行车安全的同时，提升了爬坡时的车速，减少了爬坡时长。

需要说明的是，当前行驶速度与最大行驶速度的中间值仅为第一行驶速度的一种示例，本申请还可以采用当前行驶速度与最大行驶速度之间的其它速度值作为第一行驶速度，本申请在此不做具体限定。

若否，则在当前行驶速度大于或等于最大行驶速度的情况下，执行步骤540，确定最大行驶速度为目标行驶速度。

示例性地，车辆201通过目标路面202的最大行驶速度可以为V′，若车辆201的当前行驶速度V1≥V′，则车辆201可以将V′作为目标行驶速度进行定速爬坡。

在本申请实施例中，在车辆的当前行驶速度大于最大行驶速度的情况下，车辆可以进行降速，降速至最大行驶速度，避免因车速太快、牵引力不足导致车辆爬坡失败，甚至是半坡溜车情况的出现，保证车辆可以基于该最大行驶速度成功爬坡。同时，车辆以最大行驶速度定速爬坡，能够在最短的时间内完成爬坡，有效减少爬坡时长，提升用户驾驶体验。

涉及步骤140，控制车辆以目标行驶速度在目标路面上定速爬坡。

在本申请的一些实施例中，图6是本申请实施例提供的再一种车辆控制方法的流程示意图，步骤140可以包括图6所示的步骤610-步骤630。

步骤610，在当前行驶速度大于最大行驶速度的情况下，输出提示信息，提示信息用于提示用户降速，以小于或等于最大行驶速度的爬坡速度定速爬坡；

步骤620，接收用户将车辆的当前行驶速度降至目标行驶速度的操控指令；

步骤630，根据操控指令控制车辆以目标行驶速度定速爬坡。

在一个示例中，若车辆的当前行驶速度V1大于最大行驶速度V′，则车辆可以显示或语音输出提示信息“请您在前方爬坡路段降速，不要超过V′”，以达到提示用户降速的目的。并且，在接收到用户降速至目标行驶速度的操控指令之后，可以控制车辆以不超过最大行驶速度的爬坡速度完成定速爬坡。

在本申请实施例中，当车辆的当前行驶速度大于最大行驶速度时，为了保证行车安全，可以通过输出提示信息使用户操控车辆降速，以不超过最大行驶速度的爬坡速度进行爬坡，避免因车速太快、牵引力不足导致车辆爬坡失败，甚至是半坡溜车情况的出现，有效保证行车安全，实现安全辅助爬坡功能。

需要说明的是，本申请实施例提供的车辆控制方法，执行主体可以为车辆控制装置，或者该车辆控制装置中的用于执行车辆控制方法的控制模块。本申请实施例中以车辆控制装置执行车辆控制方法为例，说明本申请实施例提供的车辆控制装置。下面对车辆控制装置进行详细介绍。

图7是本申请实施例提供的一种车辆控制装置的结构示意图。如图7所示，该车辆控制装置700可以包括：获取模块710、确定模块720、控制模块730。

其中，获取模块，用于获取目标路面对应的目标点云数据，目标路面为车辆的当前行驶道路；确定模块，用于根据目标点云数据确定目标路面的坡度角；确定模块，还用于根据坡度角和车辆的行车参数，确定最大行驶速度；控制模块，用于控制车辆以小于最大行驶速度的目标行驶速度在目标路面上定速爬坡。

在本申请的一些实施例中，获取模块710，还用于在控制车辆以目标行驶速度在目标路面上定速爬坡之前，获取车辆的当前行驶速度；确定模块720，还用于根据当前行驶速度和最大行驶速度，确定目标行驶速度。

在本申请的一些实施例中，确定模块720具体用于：在当前行驶速度小于最大行驶速度的情况下，确定当前行驶速度或第一行驶速度为目标行驶速度，其中，第一行驶速度大于当前行驶速度且小于最大行驶速度；或者，在当前行驶速度大于或等于最大行驶速度的情况下，确定最大行驶速度为目标行驶速度。

在本申请的一些实施例中，第一行驶速度为当前行驶速度与最大行驶速度的中间值。

在本申请的一些实施例中，控制模块730包括：输出单元，用于在当前行驶速度大于最大行驶速度的情况下，输出提示信息，提示信息用于提示用户降速，以小于或等于最大行驶速度的爬坡速度定速爬坡；接收单元，用于接收用户将车辆的当前行驶速度降至目标行驶速度的操控指令；控制单元，用于根据操控指令控制车辆以目标行驶速度定速爬坡。

在本申请的一些实施例中，车辆的行车参数包括车辆对应的额定功率、重力，以及目标路面与车辆之间的摩擦系数。

在本申请的一些实施例中，最大行驶速度基于以下公式确定：

其中，V′为最大行驶速度，P为额定功率，mg为车辆的重力，μ为目标路面与车辆之间的摩擦系数，C为空气阻力系数，ρ为空气密度，S为车辆的迎风横截面积，θ为坡度角。

在本申请的一些实施例中，目标点云数据基于车辆中的激光雷达获取，确定模块720包括：去噪单元，用于基于稀疏离群点移除算法，对目标点云数据进行去噪处理；分割单元，用于基于随机采样一致性算法，对去噪处理后的目标点云数据对应的扫描点进行坡度平面分割，得到至少一个目标坡度平面；计算单元，用于根据至少一个目标坡度平面，计算得到目标路面的坡度角。

本申请实施例的车辆控制装置，车辆可以获取沿当前行驶方向的待行驶路面，即目标路面对应的目标点云数据，并根据目标点云数据确定目标路面的坡度角。由于车辆的最大输出功率一定的情况下，坡度角越大需要的扭矩越大，牵引力由扭矩输出，而速度与牵引力成反比关系，因此基于该目标路面的坡度角和车辆的行车参数，可以确定通过该目标路面的最大行驶速度。在此基础上，可以控制车辆以小于或等于该最大行驶速度的目标行驶速度进行定速爬坡。由此。通过以目标行驶速度行驶，可以避免车辆速度过快、牵引力不足导致的半坡熄火甚至溜车现象，通过定速爬坡对车辆进行稳定性控制，可以避免爬坡加速导致车辆无法平稳行驶，实现平稳爬坡。

本申请实施例中的车辆控制装置可以具有操作系统。该操作系统可以为安卓(Android)操作系统，可以为iOS操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。

图8是本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

如图8所示，本实施例中的电子设备800可以包括处理器801以及存储有计算机程序指令的存储器802。

具体地，上述处理器801可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

存储器802可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器802可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器802可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器802可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器802是非易失性固态存储器。存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本申请实施例的方法所描述的操作。

处理器801通过读取并执行存储器802中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种车辆控制方法。

在一个示例中，电子设备800还可以包括通信接口803和总线810。其中，如图8所示，处理器801、存储器802、通信接口803通过总线810连接并完成相互间的通信。

通信接口803，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线810包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线810可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。

本申请实施例提供的电子设备，能够实现图1-图6的方法实施例中车辆控制装置所实现的各个过程，并能达到相同的技术效果，为避免重复，在此不再赘述。

结合上述实施例中的车辆控制方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种车辆控制方法的步骤。

另外，结合上述实施例中的车辆控制方法，本申请实施例可提供一种计算机程序产品来实现。该(计算机)程序产品被存储在非易失的存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行时实现上述实施例中的任意一种车辆控制方法的步骤。

需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，做出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程车辆控制装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程车辆控制装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆控制方法，其特征在于，应用于车辆，所述方法包括：

获取目标路面对应的目标点云数据，其中，所述目标路面为所述车辆沿当前行驶方向的待行驶路面；

根据所述目标点云数据确定所述目标路面对应的坡度角，所述坡度角为所述目标路面的路面延伸方向与所述当前行驶方向之间的夹角；

根据所述坡度角和所述车辆的行车参数，确定通过所述目标路面的最大行驶速度；

控制所述车辆以目标行驶速度在所述目标路面上定速爬坡，其中，所述目标行驶速度小于或等于所述最大行驶速度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述控制所述车辆以目标行驶速度在所述目标路面上定速爬坡之前，所述方法还包括：

获取所述车辆的当前行驶速度；

根据所述当前行驶速度和所述最大行驶速度，确定所述目标行驶速度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前行驶速度和所述最大行驶速度，确定所述目标行驶速度，包括：

在所述当前行驶速度小于所述最大行驶速度的情况下，确定所述当前行驶速度或第一行驶速度为所述目标行驶速度，其中，所述第一行驶速度大于所述当前行驶速度且小于所述最大行驶速度；

或者，

在所述当前行驶速度大于或等于所述最大行驶速度的情况下，确定所述最大行驶速度为所述目标行驶速度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述车辆以目标行驶速度在所述目标路面上定速爬坡，包括：

在所述当前行驶速度大于所述最大行驶速度的情况下，输出提示信息，所述提示信息用于提示用户降速，以小于或等于所述最大行驶速度的爬坡速度定速爬坡；

接收用户将所述车辆的当前行驶速度降至所述目标行驶速度的操控指令；

根据所述操控指令控制所述车辆以所述目标行驶速度定速爬坡。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆的行车参数包括所述车辆对应的额定功率、重力，以及所述目标路面与所述车辆之间的摩擦系数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述最大行驶速度基于以下公式确定：

其中，V′为所述最大行驶速度，P为所述额定功率，mg为所述车辆的重力，μ为所述目标路面与所述车辆之间的摩擦系数，C为空气阻力系数，ρ为空气密度，S为所述车辆的迎风横截面积，θ为所述坡度角。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标点云数据基于所述车辆中的激光雷达获取，所述根据所述目标点云数据确定所述目标路面对应的坡度角，包括：

基于稀疏离群点移除算法，对所述目标点云数据进行去噪处理；

基于随机采样一致性算法，对去噪处理后的目标点云数据对应的扫描点进行坡度平面分割，得到至少一个目标坡度平面；

根据所述至少一个目标坡度平面，计算得到所述目标路面的坡度角。

8.一种车辆控制装置，其特征在于，应用于车辆，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标路面对应的目标点云数据，所述目标路面为所述车辆的当前行驶道路；

确定模块，用于根据所述目标点云数据确定所述目标路面的坡度角；

所述确定模块，还用于根据所述坡度角和所述车辆的行车参数，确定最大行驶速度；

控制模块，用于控制所述车辆以小于所述最大行驶速度的目标行驶速度在所述目标路面上定速爬坡。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7任意一项所述的车辆控制方法。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述程序产品被存储在非易失的存储介质中，所述程序产品被至少一个处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的车辆控制方法的步骤。

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