CN114987514A - 自动驾驶车辆的控制方法及其装置、电子设备 - Google Patents

自动驾驶车辆的控制方法及其装置、电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请实施例的自动驾驶车辆的控制方法及其装置、电子设备，通过获取感知参数，感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；发送感知参数至云端服务器，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数；接收云端驾驶参数并执行。通过上述方法实现自动生成适合用户的驾驶参数，无需用户进行复杂设置，从而提升用户的自动驾驶体验。

Description

自动驾驶车辆的控制方法及其装置、电子设备
技术领域
本申请实施例涉及汽车信息服务领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆的控制方法及其装置、设备。
背景技术
当前，配备自动驾驶辅助系统的车辆，其纵向控制、横向控制，报警策略、变道策略等，通常由驾驶员进行设置。但由于需要设置的变量太多，例如跟车距离、车道保持的响应范围、自动变道的安全距离等，而且多个变量之间的组合远超普通驾驶员可以调节的范围，对于不同的驾驶场景下也需要设置不同的参数，因此，依靠驾驶员按照几个挡位设置各种功能，操作复杂，且设置结果难以满足用户需求。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的控制方法及其装置、电子设备，以至少部分解决上述问题。
根据本申请实施例的第一方面，提供了一种自动驾驶车辆的控制方法，该方法包括：获取感知参数，感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；发送感知参数至云端服务器，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数；接收云端驾驶参数并执行。
可选地，该方法还包括：获取本地驾驶参数；根据预设规则确定执行的驾驶参数，预设规则用于选择执行云端驾驶参数或本地驾驶参数。
可选地，根据预设规则确定执行的驾驶参数，包括：车内人员参数包括驾驶员的驾驶行为数据；根据预设驾驶行为数据样本与驾驶行为数据判断驾驶员是否为普通驾驶员；若驾驶员为普通驾驶员，则执行云端驾驶参数；若驾驶员为非普通驾驶员，则执行本地驾驶参数。
可选地，云端服务器包括第一云端服务器和第二云端服务器，第二云端服务器用于采集感知数据，第一云端服务器根据第二云端服务器采集的数据生成云端驾驶参数。
可选地，该方法还包括：检测云端服务器连接是否正常；若云端服务器连接失败，则执行本地驾驶参数。
根据本申请实施例的第二方面，提供了一种自动驾驶车辆的控制装置，该装置包括：获取模块，用于获取感知参数，感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；发送模块，用于发送感知参数至云端服务器，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数；执行模块，用于接收云端驾驶参数并执行。
可选地，该装置还包括决策模块，获取模块，还用于获取本地驾驶参数；决策模块，用于根据预设规则确定执行的驾驶参数，预设规则用于选择执行云端驾驶参数或本地驾驶参数。
可选地，车内人员参数包括驾驶员的驾驶行为数据，决策模块，还用于根据预设驾驶行为数据样本与驾驶行为数据判断驾驶员是否为普通驾驶员；执行模块，还用于若驾驶员为普通驾驶员，则执行云端驾驶参数；若驾驶员为非普通驾驶员，则执行本地驾驶参数。
可选地，该装置还包括检测模块，检测模块，用于检测云端服务器连接是否正常；执行模块，用于若云端服务器连接失败，则执行本地驾驶参数。
根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，该设备包括存储器和处理器，存储器上存储有可执行程序，处理器运行可执行程序时，能够实现本申请实施例的任意一种自动驾驶车辆的控制方法。
本申请实施例的自动驾驶车辆的控制方法及其装置、电子设备，通过获取感知参数，感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；发送感知参数至云端服务器，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数；接收云端驾驶参数并执行。通过上述方法实现自动生成适合用户的驾驶参数，无需用户进行复杂设置，从而提升用户的自动驾驶体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一种自动驾驶车辆的控制方法的应用场景示意图；
图2为本申请一种自动驾驶车辆的控制方法的流程图；
图3为本申请一种自动驾驶车辆的控制装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请实施例保护的范围。
下面结合本申请实施例附图进一步说明本申请实施例具体实现。
实施例一、
本申请实施例一提供一种自动驾驶车辆的控制方法，该自动驾驶车辆的控制方法可以应用于自动驾驶车辆的控制装置，如图1所示，图1为本申请实施例一提供的一种自动驾驶车辆的控制方法的应用场景示意图，图1示出了一个自动驾驶车辆的控制装置101、一个智能座舱系统102，云端服务器103和云端服务器104。自动驾驶车辆的控制装置101用于智能驾驶的感知、规划、控制，同时执行本申请的云端驾驶参数或本地驾驶参数。智能座舱系统102用于感知车内人员参数，同时感知车外环境参数。云端服务器103用于根据车内、车外的感知参数形成云端驾驶参数推荐模型，发给自动驾驶车辆的控制装置101。云端服务器104用于数据采集并开发、改进云端驾驶参数推荐模型。自动驾驶车辆的控制装置101与智能座舱系统102之间进行数据交互，自动驾驶车辆的控制装置101、云端服务器103与云端服务器104之间进行数据交互。
结合上述图1所示的应用场景，参见图2，
本申请实施例一提供了一种自动驾驶车辆的控制方法，该方法包括：
S101、获取感知参数。
需要说明的是，感知参数可以包括车内人员参数和车外环境参数，车内人员参数可以包括：驾驶员的身份、年龄、性别等，车内其他人员的数量、性别、年龄等；车外环境参数可以包括：当前道路限速、平均交通流速度、平均交通流车速、视野内平均VRU(VulnerableRoad Users，弱势道路使用者)数量、天气状况等。
具体地，可以通过采用RFID、相机、毫米波雷达、传感器等获取感知参数。进行感知参数采集的流程如下：
1、判断车辆是否处于自动驾驶模式；
2、若是，判断是否发生override事件；
21、若是，则采集感知数据；
22、若否，则不采集感知数据；
3、若否，判断驾驶员是否处于正常状态；
31、若是，则定期采集感知数据；
32、若否，则不采集感知数据。
S102、发送感知参数至云端服务器。
需要说明的是，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数，云端驾驶参数可以包括：不同工况下的跟车距离、超车时前方安全距离、超车时后方安全距离、大车偏置距离、下匝道提前变道距离等，不同工况下的跟车距离的参数内容可以是平均时距，超车时前方安全距离的参数内容可以是时距和最小间隔距离，超车时后方安全距离的参数内容可以是时距和最小间隔距离，大车偏置距离的参数内容可以是车道宽度的比例。
需要说明的是，在车辆自动驾驶的过程中，车辆进入不同的场景下，车内人员参数和车外环境参数会进行变化，根据当前输入的车内人员参数和车外环境参数，云端服务器生成的云端驾驶参数会进行动态调整，以适应当前的驾驶场景。
可选地，云端服务器可以包括第一云端服务器和第二云端服务器，第二云端服务器用于采集感知数据，第一云端服务器根据第二云端服务器采集的数据生成云端驾驶参数。
具体地，第二云端服务器可以采集数据，包括感知参数、驾驶员输入的驾驶参数、驾驶员的历史驾驶参数等，还可以通过网络获得车辆驾驶相关的参数，第二云端服务器将采集到的数据传输给第一云端服务器，第一云端服务器根据第二云端服务器将采集到的数据建立云端驾驶参数推荐模型，在需要自动驾驶时，通过将当前的感知参数输入云端驾驶参数推荐模型，生成云端驾驶参数。
示例性地，建立云端驾驶参数推荐模型可以先对采集到的各类驾驶参数进行聚类，根据驾驶参数聚类的结果，进行one-hot编码。具体地，对于不同的驾驶参数，在处理时，可以根据系统安全边界的最小值和最大值，全都归一化到0～1；再根据大量的驾驶参数数据，聚类出用户主要的驾驶参数空间；将整个n维驾驶参数空间划分后，进行one-hot编码。实现驾驶参数聚类的方法可以采用K-Means聚类，参数根据用户需要可以进行调整。
需要说明的是，K-means算法是基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。具体计算公式如下：
Figure BDA0003705708350000041
具体算法过程如下:
1)从N个文档随机选取K个文档作为质心；
2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类；
3)重新计算已经得到的各个类的质心；
4)迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，则计算结束。
利用K-Means聚类算法，能够快速简单的得到驾驶参数聚类的结果，并且在驾驶参数数据量过大时，能够提升计算的效率。
S103、接收云端驾驶参数并执行。
具体地，云端服务器根据感知参数生成云端驾驶参数后，将该云端驾驶参数发送给自动驾驶车辆的控制装置，自动驾驶车辆的控制装置接收云端驾驶参数并执行。
可选地，该方法还包括：获取本地驾驶参数；根据预设规则确定执行的驾驶参数，预设规则用于选择执行云端驾驶参数或本地驾驶参数。
具体地，本地驾驶参数可以是驾驶员的历史驾驶数据，当获取到云端驾驶参数和本地驾驶参数时，根据预设规则确定执行的驾驶参数，预设规则可以是：判断驾驶员是否为新用户，若判断结果为是，则判定为普通驾驶员，执行云端驾驶参数；若判断结果为否，则可以进行进一步的规则判定。支持执行本地驾驶参数和云端驾驶参数，可以根据不同的场景执行该场景下更适合用户的驾驶参数，使得用户体验感更佳。
可选地，根据预设规则确定执行的驾驶参数，包括：车内人员参数包括驾驶员的驾驶行为数据；根据预设驾驶行为数据样本与驾驶行为数据判断驾驶员是否为普通驾驶员；若驾驶员为普通驾驶员，则执行云端驾驶参数；若驾驶员为非普通驾驶员，则执行本地驾驶参数。
具体地，将预设驾驶行为数据样本与驾驶行为数据进行比对，若驾驶员的驾驶行为数据与预设驾驶行为数据样本发生偏离，则判断驾驶员为非普通驾驶员，则执行本地驾驶参数。例如，可以通过判断单位时间内override次数是否超出预设阈值，进而判断驾驶员的驾驶行为数据与预设驾驶行为数据样本是否发生偏离。从而可以根据驾驶员的具体情况，使用合适的驾驶参数，使得用户体验感更佳。
可选地，该方法还包括：检测云端服务器连接是否正常；若云端服务器连接失败，则执行本地驾驶参数。
具体地，如果当云端服务器连接失败或有其他异常导致无法使用云端驾驶参数时，则可以执行本地驾驶参数，从而避免用户需要自行设定驾驶参数。
本申请实施例的自动驾驶车辆的控制方法，通过获取感知参数，感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；发送感知参数至云端服务器，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数；接收云端驾驶参数并执行。通过上述方法实现自动生成适合用户的驾驶参数，无需用户进行复杂设置，从而提升用户的自动驾驶体验。
实施例二、
结合上述实施例所描述的自动驾驶车辆的控制方法，本申请实施例二提供一种自动驾驶车辆的控制装置30，该装置30包括：
获取模块301，用于获取感知参数，感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；
发送模块302，用于发送感知参数至云端服务器，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数；
执行模块303，用于接收云端驾驶参数并执行。
可选地，该装置30还包括决策模块，获取模块301，还用于获取本地驾驶参数；决策模块，用于根据预设规则确定执行的驾驶参数，预设规则用于选择执行云端驾驶参数或本地驾驶参数。
可选地，车内人员参数包括驾驶员的驾驶行为数据，决策模块，还用于根据预设驾驶行为数据样本与驾驶行为数据判断驾驶员是否为普通驾驶员；执行模块303，还用于若驾驶员为普通驾驶员，则执行云端驾驶参数；若驾驶员为非普通驾驶员，则执行本地驾驶参数。
可选地，该装置30还包括检测模块，检测模块，用于检测云端服务器连接是否正常；执行模块303，用于若云端服务器连接失败，则执行本地驾驶参数。
本申请实施例的自动驾驶车辆的控制装置，通过获取感知参数，感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；发送感知参数至云端服务器，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数；接收云端驾驶参数并执行。通过上述方法实现自动生成适合用户的驾驶参数，无需用户进行复杂设置，从而提升用户的自动驾驶体验。
实施例三、
结合上述实施例所描述的自动驾驶车辆的控制方法，本申请实施例三提供一种存储介质。
该存储介质存储有计算机程序，处理器执行存储介质上存储的计算机程序时，能够实现上述实施例中的任意一种自动驾驶车辆的控制方法。
本申请实施例的存储介质，通过获取感知参数，感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；发送感知参数至云端服务器，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数；接收云端驾驶参数并执行。通过上述方法实现自动生成适合用户的驾驶参数，无需用户进行复杂设置，从而提升用户的自动驾驶体验。
实施例四、
结合上述实施例所描述的自动驾驶车辆的控制方法，本申请实施例四提供一种电子设备。
该设备包括存储器和处理器，存储器上存储有可执行程序，处理器运行可执行程序时，能够实现上述实施例中的任意一种自动驾驶车辆的控制方法。
本申请实施例的电子设备，通过获取感知参数，感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；发送感知参数至云端服务器，云端服务器用于根据感知参数生成云端驾驶参数；接收云端驾驶参数并执行。通过上述方法实现自动生成适合用户的驾驶参数，无需用户进行复杂设置，从而提升用户的自动驾驶体验。
需要指出，根据实施的需要，可将本申请实施例中描述的各个部件/步骤拆分为更多部件/步骤，也可将两个或多个部件/步骤或者部件/步骤的部分操作组合成新的部件/步骤，以实现本申请实施例的目的。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请实施例的范围。
以上实施方式仅用于说明本申请实施例，而并非对本申请实施例的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本申请实施例的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本申请实施例的范畴，本申请实施例的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，包括：
获取感知参数，所述感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；
发送所述感知参数至云端服务器，所述云端服务器用于根据所述感知参数生成云端驾驶参数；
接收所述云端驾驶参数并执行。
2.根据权利要1所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取本地驾驶参数；
根据预设规则确定执行的驾驶参数，所述预设规则用于选择执行云端驾驶参数或本地驾驶参数。
3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述根据预设规则确定执行的驾驶参数，包括：
所述车内人员参数包括驾驶员的驾驶行为数据；
根据预设驾驶行为数据样本与所述驾驶行为数据判断所述驾驶员是否为普通驾驶员；
若所述驾驶员为普通驾驶员，则执行云端驾驶参数；
若所述驾驶员为非普通驾驶员，则执行本地驾驶参数。
4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述云端服务器包括第一云端服务器和第二云端服务器，所述第二云端服务器用于采集所述感知数据，所述第一云端服务器根据所述第二云端服务器采集的数据生成云端驾驶参数。
5.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测云端服务器连接是否正常；
若云端服务器连接失败，则执行本地驾驶参数。
6.一种自动驾驶车辆的控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取感知参数，所述感知参数包括车内人员参数和车外环境参数；
发送模块，用于发送所述感知参数至云端服务器，所述云端服务器用于根据所述感知参数生成云端驾驶参数；
执行模块，用于接收所述云端驾驶参数并执行。
7.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆的控制装置，其特征在于，所述装置还包括决策模块，
所述获取模块，还用于获取本地驾驶参数；
所述决策模块，用于根据预设规则确定执行的驾驶参数，所述预设规则用于选择执行云端驾驶参数或本地驾驶参数。
8.根据权利要求7所述的自动驾驶车辆的控制装置，其特征在于，所述车内人员参数包括驾驶员的驾驶行为数据，
所述决策模块，还用于根据预设驾驶行为数据样本与所述驾驶行为数据判断所述驾驶员是否为普通驾驶员；
所述执行模块，还用于若所述驾驶员为普通驾驶员，则执行云端驾驶参数；若所述驾驶员为非普通驾驶员，则执行本地驾驶参数。
9.根据权利要求7所述的自动驾驶车辆的控制装置，其特征在于，所述装置还包括检测模块，
所述检测模块，用于检测云端服务器连接是否正常；
所述执行模块，用于若云端服务器连接失败，则执行本地驾驶参数。
10.一种电子设备，其特征在于，该设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可执行程序，所述处理器运行所述可执行程序时，能够实现本申请权利要求1-5所述的任意一种自动驾驶车辆的控制方法。
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