CN114291082A - 用于控制车辆的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本公开实施例公开了用于控制车辆的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云；响应于识别出上述点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定上述点云所在位置处的道路边界属性；基于上述道路边界属性和上述障碍物的点云，确定上述障碍物是否为误检障碍物；响应于确定上述障碍物为误检障碍物，控制上述车辆按照当前行驶速度继续行驶。该实施方式避免了误检障碍物对车辆正常行驶的影响。
Description
技术领域
本公开实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于控制车辆的方法和装置。
背景技术
在自动驾驶车辆行驶过程中，通过对车辆上安装的各种传感器(例如，摄像机、激光雷达等等)所采集的信息进行综合分析处理来实现路径规划和行驶控制。举例来说，可以对自动驾驶车辆上安装的激光雷达所采集的激光点云进行障碍物检测，并对检测到的障碍物进行运动估计，以实现躲避障碍物。有些情况下，道路边界附近可能会存在各种物体，例如，绿植、栏杆等等。如果将这些物体误检为障碍物，会影响自动驾驶车辆的正常行驶。例如，因为将路边伸入道路的绿植枝丫误检为道路上的障碍物，而绕路行驶或停止行驶。
发明内容
本公开实施例提出了用于控制车辆的方法和装置。
第一方面，本公开实施例提供了一种用于控制车辆的方法，该方法包括：获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云；响应于识别出上述点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定上述点云所在位置处的道路边界属性；基于上述道路边界属性和上述障碍物的点云，确定上述障碍物是否为误检障碍物；响应于确定上述障碍物为误检障碍物，控制上述车辆按照当前行驶速度继续行驶。
在一些实施例中，响应于确定上述障碍物不是误检障碍物，基于上述障碍物的位置和状态，向上述车辆发送控制信息，以控制上述车辆避免与上述障碍物碰撞。
在一些实施例中，上述道路边界属性包括绿植；以及上述基于上述道路边界属性和上述障碍物的点云，确定上述障碍物是否为误检障碍物，包括：响应于确定上述障碍物静止，执行以下第一操作步骤：响应于确定上述障碍物为未知类型障碍物，确定上述障碍物的点云中位于道路边界最内侧的点数据距离上述障碍物所在侧道路边界的最小距离；响应于确定上述最小距离小于预设的阈值，确定上述障碍物为误检障碍物；响应于确定上述最小距离大于或等于上述预设的阈值，确定上述障碍物不是误检障碍物。
在一些实施例中，上述道路边界属性包括墙或栏杆；以及上述基于上述道路边界属性和上述障碍物的点云，确定上述障碍物是否为误检障碍物，包括：响应于确定上述障碍物静止，执行以下第二操作步骤：确定上述障碍物是否位于道路边界外侧；响应于确定上述障碍物位于道路边界外侧，确定上述障碍物为误检障碍物；响应于确定上述障碍物位于道路边界内侧，确定上述障碍物不是误检障碍物。
在一些实施例中，上述状态包括静止状态和移动状态；以及上述基于上述障碍物的位置和状态，向上述车辆发送控制信息，包括：响应于确定上述状态为移动状态，根据上述障碍物的点云确定上述障碍物的位置和移动速度；根据上述障碍物的位置和移动速度，向上述车辆发送控制信息，以控制上述车辆避免与上述障碍物碰撞。
第二方面，本公开实施例提供了一种用于控制车辆的装置，上述装置包括：获取单元，被配置成获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云；第一确定单元，被配置成响应于识别出上述点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定上述点云所在位置处的道路边界属性；第二确定单元，被配置成基于上述道路边界属性和上述障碍物的点云，确定上述障碍物是否为误检障碍物；第一控制单元，被配置成响应于确定上述障碍物为误检障碍物，控制上述车辆按照当前行驶速度继续行驶。
在一些实施例中，上述装置还包括：第二控制单元，被配置成响应于确定上述障碍物不是误检障碍物，基于上述障碍物的位置和状态，向上述车辆发送控制信息，以控制上述车辆避免与上述障碍物碰撞。
在一些实施例中，上述道路边界属性包括绿植；以及上述第二确定单元进一步被配置成：响应于确定上述障碍物静止，执行以下第一操作步骤：响应于确定上述障碍物为未知类型障碍物，确定上述障碍物的点云中位于道路边界最内侧的点数据距离上述障碍物所在侧道路边界的最小距离；响应于确定上述最小距离小于预设的阈值，确定上述障碍物为误检障碍物；响应于确定上述最小距离大于或等于上述预设的阈值，确定上述障碍物不是误检障碍物。
在一些实施例中，上述道路边界属性包括墙或栏杆；以及上述第二确定单元进一步被配置成：响应于确定上述障碍物静止，执行以下第二操作步骤：确定上述障碍物是否位于道路边界外侧；响应于确定上述障碍物位于道路边界外侧，确定上述障碍物为误检障碍物；响应于确定上述障碍物位于道路边界内侧，确定上述障碍物不是误检障碍物。
在一些实施例中，上述状态包括静止状态和移动状态；以及上述第二控制单元进一步被配置成：响应于确定上述状态为移动状态，根据上述障碍物的点云确定上述障碍物的位置和移动速度；根据上述障碍物的位置和移动速度，向上述车辆发送控制信息，以控制上述车辆避免与上述障碍物碰撞。
第三方面，本公开实施例提供了一种设备，该设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
本公开实施例提供的用于控制车辆的方法和装置，首先获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云。而后，对点云进行障碍物识别，如果识别出点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定点云所在位置处的道路边界属性。然后，基于道路边界属性和障碍物的点云，确定障碍物是否为误检障碍物。如果障碍物为误检障碍物，则控制车辆按照当前行驶速度继续行驶。从而避免了误检障碍物对车辆正常行驶的影响。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是根据本公开的用于控制车辆的方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本公开的用于控制车辆的方法的一个应用场景的示意图；
图4是根据本公开的用于控制车辆的方法的又一个实施例的流程图；
图5是根据本公开的用于控制车辆的装置的一个实施例的结构示意图；
图6是适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了可以应用本公开实施例的用于控制车辆的方法或用于控制车辆的装置的示例性系统架构100。
如图1所示，系统架构100可以包括车辆101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在车辆101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
车辆101、102、103可以通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。车辆101、102、103上可以安装有各种信息采集装置，例如图像采集装置、双目摄像机、传感器、激光雷达等等。上述信息采集装置可以用于采集车辆101、102、103的车内外环境信息。车辆101、102、103上还可以安装车载智能大脑(图中未示出)，车载智能大脑可以接收上述信息采集设备采集的信息，并对信息进行分析等处理，之后根据处理结果控制车辆101、102、103进行相应的操作(例如继续行驶、紧急停车等等)。车辆101、102、103可以是包含了自动驾驶模式的车辆，既包括完全自动驾驶的车辆，也包括能够切换到自动驾驶模式的车辆。
车辆101、102、103可以是各种类型的车辆，包括但不限于大型客车、牵引车、城市公交车、中型客车、大型货车、小型汽车等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对车辆101、102、103发送的信息进行处理的后台服务器。后台服务器可以对接收到的信息进行各种分析处理，并根据处理结果向车辆101、102、103发送控制信息，以控制车辆101、102、103。
需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解，图1中的车辆、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的车辆、网络和服务器。
需要说明的是，本申请实施例所提供的用于控制车辆的方法可以由车辆101、102、103上安装的车载智能大脑执行，也可以由服务器105执行。相应地，用于控制车辆的装置可以设置于车辆101、102、103上安装的车载智能大脑中，也可以设置于服务器105中。
继续参考图2，示出了根据本公开的用于控制车辆的方法的一个实施例的流程200。该用于控制车辆的方法，包括以下步骤：
步骤201，获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云。
在本实施例中，用于控制车辆的方法的执行主体(例如图1所示车辆101、102、103的车载智能大脑或者105服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取车辆行驶过程中利用激光雷达所采集的前方道路环境的点云数据。这里，点云数据中的每一个点数据可以包括三维坐标。通常，点数据的三维坐标可以包括X轴、Y轴和Z轴上的信息。执行主体可以通过各种方式确定其所在道路的道路边界。例如，可以通过高精度地图确定其所在道路的道路边界。又例如，执行主体可以基于激光雷达所采集的点云数据识别出道路边界。之后，执行主体可以从所采集的点云数据中获取道路边界处的点云。作为示例，道路边界处的点云可以是指道路边界所在位置处预设范围内的点云。这里，上述预设范围可以根据实际需要进行设定。
步骤202，响应于识别出点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定点云所在位置处的道路边界属性。
在本实施例中，执行主体可以对道路边界处的点云进行障碍物识别和追踪，从而识别出点云中是否包括障碍物，以及点云中哪些点数据用于描述同一障碍物。这里，障碍物可以包括但不限于树木、警示牌、交通牌、行人、动物、车辆等等。
如果点云中包括障碍物，则执行主体可以根据预设的地图数据确定点云所在位置处的道路边界属性。这里，上述地图数据可以是用于辅助车辆行驶的高精度地图，地图数据中可以包括道路数据，例如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息，还可以包括车道周边的固定对象信息，例如交通标志、道路边界属性等等。这里，道路边界属性可以用于指示道路边界处对象的属性，作为示例，道路边界属性可以包括但不限于绿植、栏杆、墙等等。
步骤203，基于道路边界属性和障碍物的点云，确定障碍物是否为误检障碍物。
在本实施例中，执行主体可以基于道路边界属性和上述障碍物的点云，确定上述障碍物是否为误检障碍物。这里，障碍物的点云可以是指用于描述障碍物的点数据组成的点云。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述道路边界属性可以包括绿植；以及上述步骤203可以具体如下进行：
响应于确定障碍物静止，执行第一操作步骤S11～S13。
在本实现方式中，执行主体可以根据障碍物的点云判断障碍物是否静止。如果障碍物不是静止的，而是移动的，则执行主体可以根据障碍物的点云确定障碍物的位置和移动速度，并根据障碍物的位置和移动速度，向车辆发送控制信息，以控制车辆避免与障碍物碰撞。在有些情况下，道路边界处的绿植下面可能会有人、动物等移动的障碍物，此时，车辆需要根据障碍物的位置和移动速度对障碍物进行避让，以免发生碰撞。如果障碍物静止，则执行主体可以执行第一操作步骤S11～S13。
步骤S11，响应于确定障碍物为未知类型障碍物，确定障碍物的点云中位于道路边界最内侧的点数据距离障碍物所在侧道路边界的最小距离。
在本实现方式中，执行主体可以识别障碍物的类型。举例来说，执行主体可以利用已训练的点云识别模型来识别点云中的障碍物。上述点云识别模型可以是机器学习模型。执行主体可以将点云从点云识别模型的输入侧输入，可以在点云识别模型的输出侧得到障碍物的类型。障碍物的类型可以包括树木、行人、车辆等等。对于识别不出来的障碍物，点云识别模型可以将其标注为未知类型障碍物。
响应于确定上述障碍物为未知类型障碍物，执行主体可以确定上述障碍物的点云中位于道路边界最内侧的点数据距离上述障碍物所在侧道路边界的最小距离。这里，道路边界可以包括内侧和外侧，内侧可以是指用于车辆行驶的一侧，该侧可以包括车道线。外侧可以是指不用于车辆行驶的一侧，该侧可以包括绿植、栏杆、墙等等。
步骤S12，响应于确定最小距离小于预设的阈值，确定障碍物为误检障碍物。
在本实现方式中，执行主体可以判断步骤S11中确定的最小距离是否小于预设的阈值。这里，上述阈值可以是根据实际需要设定的，例如，可以设定阈值为4米。如果确定上述最小距离小于预设的阈值，则确定障碍物为误检障碍物。实践中，假设根据地图数据确定某处道路边界的道路边界属性为绿植，该道路边界处的障碍物静止不动，并为未知类型障碍物，且该道路边界处的障碍物的点云中位于道路边界最内侧的点数据距离该道路边界的最小距离小于预设阈值，则障碍物可能是绿植伸向道路边界内侧的枝丫。因此，执行主体可以确定障碍物为误检障碍物。实际应用中，有些情况下，在基于点云检测障碍物时，会将障碍物的点云投影到XOY平面。此时，道路上方绿植伸向道路边界内侧的枝丫会被误检为障碍物。而绿植伸向道路边界内侧的枝丫长度通常会在一定范围内，因此，通过预设阈值可以将误检的障碍物过滤掉。
步骤S13，响应于确定最小距离大于或等于预设的阈值，确定障碍物不是误检障碍物。
在本实现方式中，如果确定步骤S11中确定的最小距离大于或等于预设的阈值，则执行主体可以确定障碍物不是误检障碍物。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述道路边界属性可以包括墙或栏杆；以及上述步骤203可以具体如下进行：
响应于确定障碍物静止，执行第二操作步骤S21～S23。
在本实现方式中，执行主体可以根据障碍物的点云判断障碍物是否静止。如果障碍物静止，则执行主体可以执行第二操作步骤S21～S23。
步骤S21，确定障碍物是否位于道路边界外侧。
在本实现方式中，执行主体可以根据障碍物的点云，确定障碍物是否位于道路边界外侧。
步骤S22，响应于确定障碍物位于道路边界外侧，确定障碍物为误检障碍物。
在本实现方式中，如果确定障碍物位于道路边界外侧，则执行主体可以确定障碍物为误检障碍物。实践中，假设根据地图数据确定某处道路边界的道路边界属性为墙或者栏杆，该道路边界处的障碍物静止不动，且障碍物位于道路边界外侧，则障碍物可能是误检的道路边界的墙或者栏杆。因此，执行主体可以确定障碍物为误检障碍物。
步骤S23，响应于确定障碍物位于道路边界内侧，确定障碍物不是误检障碍物。
在本实现方式中，如果确定障碍物位于道路边界内侧，则执行主体可以确定障碍物不是误检障碍物。
步骤204，响应于确定障碍物为误检障碍物，控制车辆按照当前行驶速度继续行驶。
在本实施例中，如果确定障碍物为误检障碍物，则执行主体可以控制车辆按当前行驶速度继续行驶。
继续参见图3，图3是根据本实施例的用于控制车辆的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，车辆301中的车载智能大脑(图中未示出)首先获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点。之后，如果识别出点云中包括障碍物302，车载智能大脑可以根据预设的地图数据确定点云所在位置处的道路边界属性“绿植”。然后，车载智能大脑基于道路边界属性“绿植”和障碍物302的点云，确定障碍物302是否为误检障碍物。如果确定障碍物302为误检障碍物，车载智能大脑可以控制车辆按照当前行驶速度继续行驶。
本公开的上述实施例提供的方法，基于道路边界属性确定道路边界处的点云中识别出的障碍物是否为误检障碍物，如果为误检障碍物，则控制车辆按照当前行驶速度继续行驶，从而避免了误检障碍物对车辆正常行驶的影响。
进一步参考图4，其示出了用于控制车辆的方法的又一个实施例的流程400。该用于控制车辆的方法的流程400，包括以下步骤：
步骤401，获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云。
在本实施例中，步骤401与图2所示实施例的步骤201类似，此处不再赘述。
步骤402，响应于识别出点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定点云所在位置处的道路边界属性。
在本实施例中，步骤402与图2所示实施例的步骤202类似，此处不再赘述。
步骤403，基于道路边界属性和障碍物的点云，确定障碍物是否为误检障碍物。
在本实施例中，步骤403与图2所示实施例的步骤203类似，此处不再赘述。
步骤404，响应于确定障碍物为误检障碍物，控制车辆按照当前行驶速度继续行驶。
在本实施例中，步骤404与图2所示实施例的步骤204类似，此处不再赘述。
步骤405，响应于确定障碍物不是误检障碍物，基于障碍物的位置和状态，向车辆发送控制信息，以控制车辆避免与障碍物碰撞。
在本实施例中，如果确实障碍物不是误检障碍物，执行主体可以基于障碍物的位置和状态，向车辆发送控制信息，以控制车辆避免与障碍物碰撞。这里，障碍物的状态可以包括静止状态和移动状态。如果障碍物的状态为静止状态，执行主体可以根据障碍物的位置向车辆发送控制信息，以控制车辆停止行驶，或者绕开障碍物行驶。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述状态可以包括静止状态和移动状态；以及步骤405中的，基于障碍物的位置和状态，向车辆发送控制信息，可以具体如下进行：
首先，响应于确定状态为移动状态，根据障碍物的点云确定障碍物的位置和移动速度。
在本实现方式中，执行主体可以判断障碍物的状态。如果障碍物的状态为移动状态，执行主体可以根据障碍物的点云确定障碍物的位置和移动速度。作为示例，执行主体可以根据当前采集时刻所采集的障碍物的点云和当前采集时刻的前一采集时刻所采集的障碍物的点云，确定障碍物的移动速度，这里，移动速度可以包括速率和方向。
然后，根据障碍物的位置和移动速度，向车辆发送控制信息，以控制车辆避免与障碍物碰撞。
在本实现方式中，执行主体可以根据障碍物的位置和移动速度，向车辆发送控制信息，以控制车辆避免与障碍物碰撞。
作为示例，执行主体可以根据上述障碍物的移动速度、上述车辆的行驶速度、以及上述障碍物在X轴和Y轴距离上述车辆的距离，预测上述车辆按照当前速度继续行驶是否会与上述障碍物发生碰撞。这里，车辆的行驶速度包括速率和方向。举例来说，执行主体可以通过以下步骤预测车辆按照当前速度继续行驶是否会与上述障碍物发生碰撞：首先，根据障碍物的移动速度和车辆的行驶速度分别在X轴的速度分量，确定障碍物和车辆在X轴的第一相对速度。其次，根据障碍物的移动速度和车辆的行驶速度分别在Y轴的速度分量，确定障碍物和车辆在Y轴的第二相对速度。再次，将障碍物在X轴上距离车辆的距离作为X轴距离，计算X轴距离与第一相对速度之间的比值，得到第一时间。然后，将障碍物在Y轴上距离车辆的距离作为Y轴距离，计算Y轴距离与第二相对速度之间的比值，得到第二时间。最后，响应于确定第一时间和第二时间之差小于预设的时间间隔，预测车辆继续按照当前行驶速度行驶会与障碍物发生碰撞。
如果预测到车辆按照当前速度继续行驶会与上述障碍物发生碰撞，则执行主体可以向车辆发送控制信息。这里，上述控制信息可以用于控制车辆避免与障碍物发生碰撞。举例来说，上述控制信息可以用于控制车辆停止行驶，或者绕开障碍物行驶。
如果预测到车辆按照当前速度继续行驶不会与障碍物发生碰撞，控制车辆按当前行驶速度继续行驶。
从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于控制车辆的方法的流程400突出了在障碍物不是误检障碍物时，基于障碍物的位置和状态，向车辆发送控制信息的步骤。由此，本实施例描述的方案在避免误检障碍物对车辆正常行驶的影响同时，可以在障碍物不是误检障碍物时，保证车辆的安全行驶。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种用于控制车辆的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示，本实施例的用于控制车辆的装置500包括：获取单元501、第一确定单元502、第二确定单元503和第一控制单元504。其中，获取单元501被配置成获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云；第一确定单元502被配置成响应于识别出上述点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定上述点云所在位置处的道路边界属性；第二确定单元503被配置成基于上述道路边界属性和上述障碍物的点云，确定上述障碍物是否为误检障碍物；第一控制单元504被配置成响应于确定上述障碍物为误检障碍物，控制上述车辆按照当前行驶速度继续行驶。
在本实施例中，用于控制车辆的装置500的获取单元501、第一确定单元502、第二确定单元503和第一控制单元504的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中步骤201、步骤202、步骤203和步骤204的相关说明，在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置500还包括：第二控制单元(图中未示出)，被配置成响应于确定上述障碍物不是误检障碍物，基于上述障碍物的位置和状态，向上述车辆发送控制信息，以控制上述车辆避免与上述障碍物碰撞。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述道路边界属性包括绿植；以及上述第二确定单元503进一步被配置成：响应于确定上述障碍物静止，执行以下第一操作步骤：响应于确定上述障碍物为未知类型障碍物，确定上述障碍物的点云中位于道路边界最内侧的点数据距离上述障碍物所在侧道路边界的最小距离；响应于确定上述最小距离小于预设的阈值，确定上述障碍物为误检障碍物；响应于确定上述最小距离大于或等于上述预设的阈值，确定上述障碍物不是误检障碍物。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述道路边界属性包括墙或栏杆；以及上述第二确定单元503进一步被配置成：响应于确定上述障碍物静止，执行以下第二操作步骤：确定上述障碍物是否位于道路边界外侧；响应于确定上述障碍物位于道路边界外侧，确定上述障碍物为误检障碍物；响应于确定上述障碍物位于道路边界内侧，确定上述障碍物不是误检障碍物。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述状态包括静止状态和移动状态；以及上述第二控制单元进一步被配置成：响应于确定上述状态为移动状态，根据上述障碍物的点云确定上述障碍物的位置和移动速度；根据上述障碍物的位置和移动速度，向上述车辆发送控制信息，以控制上述车辆避免与上述障碍物碰撞。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的服务器或车辆101、102、103中安装的车载智能大脑)600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云；响应于识别出上述点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定上述点云所在位置处的道路边界属性；基于上述道路边界属性和上述障碍物的点云，确定上述障碍物是否为误检障碍物；响应于确定上述障碍物为误检障碍物，控制上述车辆按照当前行驶速度继续行驶。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，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，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、第一确定单元、第二确定单元和第一控制单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云的单元”。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (12)
1.一种用于控制车辆的方法，包括：
获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云；
响应于识别出所述点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定所述点云所在位置处的道路边界属性；
基于所述道路边界属性和所述障碍物的点云，确定所述障碍物是否为误检障碍物；所述基于所述道路边界属性和所述障碍物的点云，确定所述障碍物是否为误检障碍物，包括：响应于确定所述障碍物静止，执行以下第一操作步骤：响应于确定所述障碍物为未知类型障碍物，确定所述障碍物的点云中位于道路边界最内侧的点数据距离所述障碍物所在侧道路边界的最小距离；响应于确定所述最小距离小于预设的阈值，确定所述障碍物为误检障碍物；
响应于确定所述障碍物为误检障碍物，控制所述车辆按照当前行驶速度继续行驶。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于确定所述障碍物不是误检障碍物，基于所述障碍物的位置和状态，向所述车辆发送控制信息，以控制所述车辆避免与所述障碍物碰撞。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述道路边界属性包括绿植；所述基于所述道路边界属性和所述障碍物的点云，确定所述障碍物是否为误检障碍物，还包括：
响应于确定所述最小距离大于或等于所述预设的阈值，确定所述障碍物不是误检障碍物。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述道路边界属性包括墙或栏杆；以及
所述基于所述道路边界属性和所述障碍物的点云，确定所述障碍物是否为误检障碍物，包括：
响应于确定所述障碍物静止，执行以下第二操作步骤：
确定所述障碍物是否位于道路边界外侧；
响应于确定所述障碍物位于道路边界外侧，确定所述障碍物为误检障碍物；
响应于确定所述障碍物位于道路边界内侧，确定所述障碍物不是误检障碍物。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述状态包括静止状态和移动状态；以及
所述基于所述障碍物的位置和状态，向所述车辆发送控制信息，包括：
响应于确定所述状态为移动状态，根据所述障碍物的点云确定所述障碍物的位置和移动速度；
根据所述障碍物的位置和移动速度，向所述车辆发送控制信息，以控制所述车辆避免与所述障碍物碰撞。
6.一种用于控制车辆的装置，包括：
获取单元，被配置成获取车辆行驶过程中所采集的道路边界处的点云；
第一确定单元，被配置成响应于识别出所述点云中包括障碍物，根据预设的地图数据确定所述点云所在位置处的道路边界属性；
第二确定单元，被配置成基于所述道路边界属性和所述障碍物的点云，确定所述障碍物是否为误检障碍物；所述第二确定单元进一步被配置成：响应于确定所述障碍物静止，执行以下第一操作步骤：响应于确定所述障碍物为未知类型障碍物，确定所述障碍物的点云中位于道路边界最内侧的点数据距离所述障碍物所在侧道路边界的最小距离；响应于确定所述最小距离小于预设的阈值，确定所述障碍物为误检障碍物；
第一控制单元，被配置成响应于确定所述障碍物为误检障碍物，控制所述车辆按照当前行驶速度继续行驶。
7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述装置还包括：
第二控制单元，被配置成响应于确定所述障碍物不是误检障碍物，基于所述障碍物的位置和状态，向所述车辆发送控制信息，以控制所述车辆避免与所述障碍物碰撞。
8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述道路边界属性包括绿植；所述第二确定单元进一步被配置成：响应于确定所述最小距离大于或等于所述预设的阈值，确定所述障碍物不是误检障碍物。
9.根据权利要求6所述的装置，其中，所述道路边界属性包括墙或栏杆；以及
所述第二确定单元进一步被配置成：
响应于确定所述障碍物静止，执行以下第二操作步骤：
确定所述障碍物是否位于道路边界外侧；
响应于确定所述障碍物位于道路边界外侧，确定所述障碍物为误检障碍物；
响应于确定所述障碍物位于道路边界内侧，确定所述障碍物不是误检障碍物。
10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述状态包括静止状态和移动状态；以及
所述第二控制单元进一步被配置成：
响应于确定所述状态为移动状态，根据所述障碍物的点云确定所述障碍物的位置和移动速度；
根据所述障碍物的位置和移动速度，向所述车辆发送控制信息，以控制所述车辆避免与所述障碍物碰撞。
11.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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