CN114435355A - 一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法及存储介质，包括S1、获取本车前方的图像信息；S2、获取前车在所述图像信息中的位置信息；S3、以前车在图像信息中的位置信息裁剪出感兴趣区域；S4、在所述感兴趣区域中识别前车的尾灯变化；S5、获取本车和前车的运行状态信息；S6、根据前车的尾灯变化以及本车和前车的运行状态信息，输出预设的控制策略。本发明基于前车车速及距离的纵向控制规划基础之上，引入针对前车尾灯状态的识别，尤其是刹车灯，做出对前车意图的预判，当判断出前方车辆正进行刹车时，结合当前本车状态，输出相应参考控制指令。增强了智能驾驶系统的安全性，同时也可节约能耗。
Description
技术领域
本发明属于汽车智能驾驶技术领域，更具体涉及一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法及存储介质。
背景技术
在车辆行驶过程中，前车尾灯的信息简明有效地提示了前车驾驶的意图，驾驶员可依据前车尾灯提示提前作出相应反应。同理，针对前车尾灯信息的识别也可应用到智能驾驶辅助系统。对于提高智能驾驶辅助系统的稳定性，舒适性有着重要的作用。
例如在跟车场景下，常规的控制策略通常为依据前车及周边车辆的车速及距离来规划控制策略，如我国专利CN202110065112.5提供一种跟车策略确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取当前车辆的行驶环境信息、车辆属性信息和行车计划；其中，所述行驶环境信息包括所述当前车辆所在车道的车道信息和周围车辆信息；周围车辆信息包括前车及其他周围车辆的车型、车速和与当前车辆之间的距离；基于预设的跟车规则，根据所述行车计划、当前车辆的车辆属性信息和所述行驶环境信息，生成当前车辆的跟车策略。上述方案提供的方法，结合行车计划、当前车辆的车辆属性信息和所述行驶环境信息多种因素，生成当前车辆的跟车策略，提高了得到的跟车策略的可靠性，为提高车辆的行车效率奠定了基础。但是，参考驾驶员驾驶车辆时的习惯，当观察到前车尾灯信号时，通常会提前预判并作出反应，如松掉油门。缺少针对前车尾灯信号的处理，会导致预判不足，同时也不利于节约能耗。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法及存储介质，在常规基于前车车速及距离的纵向控制规划基础之上，引入针对前车尾灯状态的识别，尤其是刹车灯，做出对前车意图的预判，当判断出前方车辆正进行刹车时，结合当前本车状态，输出相应参考控制指令。增强了智能驾驶系统的安全性，同时也可节约能耗。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是这样的：一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，包括以下步骤，
S1、获取本车前方的图像信息；
S2、获取前车在所述图像信息中的位置信息；
S3、以前车在图像信息中的位置信息裁剪出感兴趣区域；
S4、在所述感兴趣区域中识别前车的尾灯变化；
S5、获取本车和前车的运行状态信息；
S6、根据前车的尾灯变化以及本车和前车的运行状态信息，输出预设的控制策略。
作为优化，步骤S1中，通过本车的前视摄像头获取前方的图像信息，并对图像信息进行预处理。
作为优化，步骤S2中，通过深度学习模型获取前车在图像信息中的位置信息；
作为优化，所述位置信息包括前车最小外接矩形的长、宽、中心点的横纵坐标。
作为优化，所述深度学习模型包括YOLOv3或Mobilenet-SSD。
作为优化，所述感兴趣区域包括前车最小外接矩形范围内的图像信息。
作为优化，步骤S4中，通过对感兴趣区域在RGB颜色空间下识别前车的尾灯变化，包括，
提取感兴趣区域在RGB颜色空间中R通道分量，计算时刻T时所有R通道分量的平均值r(T)；预设检测间隔为t，计算（T+t）时刻中R通道分量的平均值r(T+t)；若r(T+t) - r(T)大于预设阈值a，且持续预设时间T0，则识别为前车尾灯亮起。
作为优化，所述前车的运行状态信息包括通过本车的车载传感器获取的前车车速信息、前车与本车的距离信息、前车与本车的相对位置信息；所述本车的运行状态信息包括通过本车的车载传感器获取的本车的车速信息、本车油门踏板信息和本车刹车踏板信息。
作为优化，所述控制策略包括，
若前车尾灯亮起，且前车位于非本车道前方时，输出依据周围车辆车速、距离的常规控制策略；若前车尾灯亮起，且前车位于本车道前方预设距离之内时，且本车油门踏板信息处于加油状态，则输出置零油门踏板信息的控制策略；若前车尾灯亮起，且前车位于本车道前方预设距离之内时，且本车刹车踏板信息处于刹车状态，则输出加大刹车踏板信息的控制策略。
基于上述方法，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序被处理器运行时，执行上述基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
本发明利用深度学习模型及图像处理技术，通过对前车尾灯信息的识别，判断前车是否正在刹车，并输出车辆纵向控制的参考信号。具体的，通过利用车载前视摄像头拍摄车辆前方图像，并进行预处理；利用深度学习模型检测前方车辆在图像中所处位置区域；以前车位置区域为依据裁剪感兴趣区域（ROI），在RGB颜色空间下识别前车尾灯变化；根据识别到的前车尾灯变化，结合本车传感信息及车身状态信息，按一定策略输出对应的参考控制信号。本发明基于前车车速及距离的纵向控制规划基础之上，引入针对前车尾灯状态的识别，尤其是刹车灯，做出对前车意图的预判，当判断出前方车辆正进行刹车时，结合当前本车状态，输出相应参考控制指令。增强了智能驾驶系统的安全性，同时也可节约能耗。
附图说明
图1为本发明的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
实施例：参见图1，
一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，包括以下步骤，
S1、通过本车的前视摄像头获取本车前方的图像信息，并对图像信息进行预处理。
S2、通过深度学习模型获取前车在所述图像信息中的位置信息。所述位置信息包括前车最小外接矩形的长、宽、中心点的横纵坐标。所述深度学习模型包括但不限于YOLOv3或Mobilenet-SSD等。
S3、以前车在图像信息中的位置信息裁剪出感兴趣区域；所述感兴趣区域包括前车最小外接矩形范围内的图像信息。
S4、在所述感兴趣区域中识别前车的尾灯变化。具体的，通过对感兴趣区域在RGB颜色空间下识别前车的尾灯变化，包括，
提取感兴趣区域在RGB颜色空间中R通道分量，计算时刻T时所有R通道分量的平均值r(T)；预设检测间隔为t，计算（T+t）时刻中R通道分量的平均值r(T+t)；若r(T+t) - r(T)大于预设阈值a，且持续预设时间T0，则识别为前车尾灯亮起。
S5、获取本车和前车的运行状态信息；所述前车的运行状态信息包括通过本车的车载传感器获取的前车车速信息、前车与本车的距离信息、前车与本车的相对位置信息；所述本车的运行状态信息包括通过本车的车载传感器获取的本车的车速信息、本车油门踏板信息和本车刹车踏板信息。
S6、根据前车的尾灯变化以及本车和前车的运行状态信息，输出预设的控制策略。所述控制策略包括，
若前车尾灯亮起，且前车位于非本车道前方时，输出依据周围车辆车速、距离的常规控制策略；若前车尾灯亮起，且前车位于本车道前方预设距离之内时，且本车油门踏板信息处于加油状态，则输出置零油门踏板信息的控制策略，其中，所述置零油门踏板信息即使油门踏板的输入信号置零，使本车处于非加油状态或油门踏板处于失灵状态，以防止与前车发生碰撞；若前车尾灯亮起，且前车位于本车道前方预设距离之内时，且本车刹车踏板信息处于刹车状态，则输出加大刹车踏板信息的控制策略，其中，所述加大刹车踏板信息即增大刹车踏板的输入强度或力度，以增大刹车减速效果，提高刹车性能。
具体的，本实施例具体实施时，首先，利用车载前视摄像头采集车辆前方的图像，对图像进行预处理，包括尺寸缩放，图像数据归一化，以适应作为后续深度学习模型的输入。
以得到的数据为输入，通过深度学习模型进行目标检测，检测前方车辆位置信息，包括车辆最小外接矩形的长，宽，中心点的横纵坐标。可利用的深度学习模型包括但不限于YOLOv3，Mobilenet-SSD等；
根据所得到的车辆目标检测框信息，可在原始图像中裁剪出感兴趣区域（ROI），即前方车辆最小外接矩形范围内的图像。在该区域内识别前车尾灯，具体的，主要识别刹车灯的变化，可最大限度减轻周围环境颜色对识别的干扰。
鉴于白天与夜晚环境下尾灯颜色明显程度相差较大（夜晚非刹车状态下刹车灯也因反光而较白天明亮），相较于利用固定阈值及对称性等具体识别尾灯位置，本发明重点关注车身范围内整体颜色的平均变化，对例如前车单侧尾灯故障等特殊情况具有更好的适应性。具体识别方法为，提取所得车辆图像在RGB颜色空间中R通道的分量。计算时刻T时所有R通道分量的平均值r(T)，假设检测间隔为t，计算下一检测帧中R通道分量的平均值r(T+t)。若r(T+t) - r(T)大于设定阈值a，且持续一段时间T0，则判断前车当前刹车灯亮起。其中，a与T0为可标定值。
当判断前车刹车灯未亮起时，车辆依据从传感器获取的前车车速，距离信号做出相应的控制规划。当判断得到前车刹车灯亮起时，同时获取传感器信息及本车状态信息，做出相应控制策略。具体为，当前车刹车灯亮起，但前车不位于本车道前方时，按照常规方法依据周围车辆车速距离做出控制规划或策略。若前车刹车灯亮起，且刹车车辆位于本车道前方一定距离d之内时，若本车油门踏板信号处于加油状态，则输出置零油门踏板信号的指令；若本车处于刹车状态，则输出加大刹车踏板信号的指令。
基于上述方法，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序被处理器运行时，执行上述基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法的步骤。
本发明利用深度学习模型及图像处理技术，通过对前车尾灯信息的识别，判断前车是否正在刹车，并输出车辆纵向控制的参考信号。具体的，通过利用车载前视摄像头拍摄车辆前方图像，并进行预处理；利用深度学习模型检测前方车辆在图像中所处位置区域；以前车位置区域为依据裁剪感兴趣区域（ROI），在RGB颜色空间下识别前车尾灯变化；根据识别到的前车尾灯变化，结合本车传感信息及车身状态信息，按一定策略输出对应的参考控制信号。本发明基于前车车速及距离的纵向控制规划基础之上，引入针对前车尾灯状态的识别，尤其是刹车灯，做出对前车意图的预判，当判断出前方车辆正进行刹车时，结合当前本车状态，输出相应参考控制指令。增强了智能驾驶系统的安全性，同时也可节约能耗。
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，其特征在于，包括以下步骤，
S1、获取本车前方的图像信息；
S2、获取前车在所述图像信息中的位置信息；
S3、以前车在图像信息中的位置信息裁剪出感兴趣区域；
S4、在所述感兴趣区域中识别前车的尾灯变化；
S5、获取本车和前车的运行状态信息；
S6、根据前车的尾灯变化以及本车和前车的运行状态信息，输出预设的控制策略。
2.根据权利要求1所述的一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，其特征在于，步骤S1中，通过本车的前视摄像头获取前方的图像信息，并对图像信息进行预处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，其特征在于，步骤S2中，通过深度学习模型获取前车在图像信息中的位置信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述位置信息包括前车最小外接矩形的长、宽、中心点的横纵坐标。
5.根据权利要求3所述的一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述深度学习模型包括YOLOv3或Mobilenet-SSD。
6.根据权利要求4所述的一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述感兴趣区域包括前车最小外接矩形范围内的图像信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，其特征在于，步骤S4中，通过对感兴趣区域在RGB颜色空间下识别前车的尾灯变化，包括，
提取感兴趣区域在RGB颜色空间中R通道分量，计算时刻T时所有R通道分量的平均值r(T)；预设检测间隔为t，计算（T+t）时刻中R通道分量的平均值r(T+t)；若r(T+t) - r(T)大于预设阈值a，且持续预设时间T0，则识别为前车尾灯亮起。
8.根据权利要求1所述的一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述前车的运行状态信息包括通过本车的车载传感器获取的前车车速信息、前车与本车的距离信息、前车与本车的相对位置信息；所述本车的运行状态信息包括通过本车的车载传感器获取的本车的车速信息、本车油门踏板信息和本车刹车踏板信息。
9.根据权利要求8所述的一种基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法，其特征在于，所述控制策略包括，
若前车尾灯亮起，且前车位于非本车道前方时，输出依据周围车辆车速、距离的常规控制策略；若前车尾灯亮起，且前车位于本车道前方预设距离之内时，且本车油门踏板信息处于加油状态，则输出置零油门踏板信息的控制策略；若前车尾灯亮起，且前车位于本车道前方预设距离之内时，且本车刹车踏板信息处于刹车状态，则输出加大刹车踏板信息的控制策略。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序被处理器运行时，执行如权利要求1~9中任一所述的基于前车尾灯识别的智能驾驶控制方法的步骤。
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