CN115092186A - 一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质 - Google Patents
一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115092186A CN115092186A CN202210911456.8A CN202210911456A CN115092186A CN 115092186 A CN115092186 A CN 115092186A CN 202210911456 A CN202210911456 A CN 202210911456A CN 115092186 A CN115092186 A CN 115092186A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- current
- collision
- tunnel
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims abstract description 32
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 19
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 208000019914 Mental Fatigue Diseases 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
- B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
- B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
- B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
- B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
- B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/40—High definition maps
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供一种车辆自动驾驶方法、装置、电子设备及存储介质，其中一种车辆自动驾驶方法包括：获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子，其中，碰撞判定因子包括雷达感知信息、图像感知信息和地图位置信息；车辆位置信息包括隧道入口区域或隧道内，根据车辆位置信息分别确定各碰撞判定因子的因子权重，隧道入口区域对应的雷达权重小于隧道内对应的雷达权重；根据行驶碰撞概率与预设概率阈值之间的比较结果确定当前汽车的当前避撞状态，基于当前避撞状态控制当前汽车。本申请在对行驶碰撞概率进行计算时，隧道入口区域对应的雷达权重小于隧道内的雷达权重，能够更准确的计算行驶碰撞概率，从而确保车辆在自动驾驶过程中的行驶安全。
Description
技术领域
本申请涉及汽车辅助驾驶领域，具体涉及一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质。
背景技术
近年来国家提出智能汽车的发展目标和政策，并且对智能汽车出行场景越发宽松，为保证自动驾驶行车安全，特别是针对长途驾驶中连续隧道的灯光、路况、行人等复杂场景下的差异，对多功能、高覆盖、高可靠性、高精度的传感器性能及方案提出要求，确保智能汽车通过搭载先进传感器，运用人工智能新技术，成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。因传感器设备的监测可靠性高、环境感知能力强、逻辑化，可有效避免驾驶员因精神疲劳、精力不集中、路况环境等可能导致的不合理驾驶行为，从而提高了汽车驾驶的安全性。
随着辅助驾驶逐渐被大众接受，自动驾驶的使用范围逐渐由普通城区扩大至高速公路，在长途驾驶过程中一些复杂场景非常普遍，这对驾驶辅助的可靠性、安全性提出更高需求。特别是在连续隧道行驶过程中，因护栏设置区域、车道数量变化、隧道照明程度、锥形桶等复杂环境对智能驾驶功能的可靠性挑战越来越大。在长途驾驶过程中，驾驶员由于精神疲劳容易导致车辆处于短暂失控状态，需要驾驶辅助能够短时间内可靠的进行控制减速停车或顺利通行，避免因环境感知不足导致交通事故。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质，以解决汽车在隧道中通行，辅助驾驶时的行车安全问题。
在第一方面，本发明提供的一种车辆自动驾驶方法，包括：
获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子，其中，所述碰撞判定因子包括雷达感知信息、图像感知信息和地图位置信息；
根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种进行所述当前车辆的位置判断，得到所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息，其中，所述车辆位置信息包括隧道入口区域或隧道内；
根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重，根据所述碰撞判定因子和所述因子权重计算得到所述当前车辆的行驶碰撞概率，其中，将所述雷达感知信息对应的因子权重确定雷达权重，所述隧道入口区域对应的雷达权重小于所述隧道内对应的雷达权重；
根据所述行驶碰撞概率与预设概率阈值之间的比较结果确定所述当前汽车的当前避撞状态，基于所述当前避撞状态控制所述当前汽车。
可选的，获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子，包括：
所述当前车辆包括车载雷达、车载摄像头和高精地图；
通过车载雷达获取雷达感知信息；
通过车载摄像头获取图像感知信息和环境光流信息；
通过高精地图获取地图位置信息。
可选的，根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种确定所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息之后，根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重之前，所述方法还包括：
根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种确定位于所述当前车辆行驶方向上的障碍物，并计算所述当前车辆与所述障碍物之间的预碰撞时间；
若所述预碰撞时间小于预设预警时间，则根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重。
可选的，根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种确定所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息之后，所述方法还包括：
若所述车辆位置信息包括隧道入口区域，则获取所述当前汽车的当前车速；
若当前车辆的当前车速大于预设控制车速，则将所述当前汽车的当前车速控制在预设安全车速区间，打开所述当前车辆的前照灯；
若当前汽车的当前车速小于或等于预设控制车速，则打开所述当前车辆的前照灯。
可选的，根据所述行驶碰撞概率确定所述当前汽车的当前避撞状态，包括：
若所述行驶碰撞概率大于预设概率阈值，则将所述当前汽车的当前避撞状态确定为即将发生碰撞，则控制当前汽车进行避障。
可选的，基于所述当前避撞状态控制所述当前汽车时，所述方法还包括：
对所述当前汽车的控制做消息传达，所述消息传达的方式包括声音警报、文字播报和振动。
第二方面，本发明提供了一直车辆自动驾驶装置，包括：
获取模块，用于获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子，其中，所述碰撞判定因子包括雷达感知信息、图像感知信息和地图位置信息；
判断模块，用于根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种进行所述当前车辆的位置判断，得到所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息，其中，所述车辆位置信息包括隧道入口区域或隧道内；
计算模块，用于根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重，根据所述碰撞判定因子和所述因子权重计算得到所述当前车辆的行驶碰撞概率，其中，将所述雷达感知信息对应的因子权重确定雷达权重，所述隧道入口区域对应的雷达权重小于所述隧道内对应的雷达权重；
执行模块，用于根据所述行驶碰撞概率与预设概率阈值之间的比较结果确定所述当前汽车的当前避撞状态，基于所述当前避撞状态控制所述当前汽车。
第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述任一项所述的车辆自动驾驶方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述任一项所述的车辆自动驾驶方法。
上述一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质所实现的方案中，在车辆行驶到高速路段过程中，若是车辆行驶经过隧道路段，通过获取当前车辆的环境光流信息和碰撞判断因子，对车辆位置进行判断，再计算车辆的行驶碰撞概率，并对车辆的进行适应性的控制，以使对当前车辆进行辅助行驶过程中，能够避开碰撞，确保车辆行驶过程中的安全。其中对行驶碰撞概率进行计算时，隧道入口区域对应的雷达权重小于隧道内的雷达权重，能够更准确的计算行驶碰撞概率，从而确保车辆在自动驾驶过程中的行驶安全。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，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。在附图中：
图1是本申请的一示例性实施例中一种车辆自动驾驶方法的应用环境示意图；
图2是一示例性实施例示出的车辆示意图；
图3是一示例性实施例中一种车辆自动驾驶方法的流程图；
图4本申请的一示例性实施例中一种车辆自动驾驶方法的应用环境示意图；
图5是本申请的一示例性实施例中一种车辆自动驾驶方法的应用环境示意图；
图6是一示例性实施例示出的一种车辆自动驾驶方法的判断执行图；
图7是本申请的一示例性实施例示出的车辆自动驾驶装置的框图；
图8示出了适于用来实现本申请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
以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。
首先需要说明的是，在智能驾驶技术中，复杂场景智能驾驶可靠性为无人驾驶普及推广的前提，复杂场景下对车辆的环境感知、判断执行能力要求高，对车辆传感器的搭配及性能提出更高需求。
其中，巡航功能为智能驾驶重要的功能之一，主要依靠毫米波雷达传感器、智能摄像头、或者两者融合的方式探测周围的路况信息。但是在复杂场景下仅靠毫米波雷达、智能摄像头无法满足复杂场景对环境感知的探测要求，无法及时有效应对多变的交通环境，需要根据先验经验和实时环境感知进行判断执行。
车辆行驶过程中行驶路径主要通过导航获取，导航过程主要采用地图来完成，为了导航信息更准确，采用了高精地图；目前高精地图是专门服务于自动驾驶的地图，具有更高的精度和更丰富的信息，储存了车道级的道路信息，以及标牌、杆、公交车车站等固定标志物信息。
图1是本申请的一示例性实施例示出的一种车辆自动驾驶方法的应用环境示意图，该示意图中包含两个连续的隧道，车辆在驶入第一隧道前至车辆驶出第二隧道后的行驶路段称之为目标道路区域。本申请的车辆自动驾驶是基于高速的隧道而言，在车辆进入隧道前，车辆在隧道行驶过程中，车辆驶出隧道过程对车辆进行自动驾驶的控制。其中，各隧道之间距离较近，道路环境复杂，隧道内部光照环境差异较大。隧道入口区域环境复杂，道路数量变化、护栏损伤等问题极易导致交通风险。应理解的是，该方法也可以适用于其它的示例性实施环境，并由其它实施环境中的设备具体执行，本实施例不对该方法所适用的实施环境进行限制。
图2是本申请中所使用的车辆的示意图，车辆上各传感器的位置布置如图所示，毫米波雷达201布置在车辆前碰撞梁中间位置，激光雷达202布置在车辆两侧大灯区域位置，交互系统203布置在驾驶员前方可视区域，智能摄像头204布置在前档内侧后视镜区域，高精地图定位控制器205布置在车体中通道位置。
其中：
毫米波雷达201用于识别本车车道及相邻车道上车辆的行进状态，识别障碍物信息；
激光雷达202用于识别前面障碍物的距离方位、高度、速度、姿态、形状等信息；
智能摄像头204用于识别车道线、本车道及邻车道目标信息(指影响本车辆行驶的目标，如其他车辆或障碍物)，同时提供像素级光流数据用于目标检测，提升针对异形物体及静止目标的识别概率，增加驾驶可靠性。
高精地图205和交互系统23用于识别车辆的基本信息，即位置信息、行驶路径信息、车速限定信息等；其中交互系统还可用于各类信息的收集、处理和计算。
请参阅图3，图3是本申请的一示例性实施例示出的车辆自动驾驶方法的流程图。该方法可以应用于图1所示的实施环境，并由图2中的车辆具体执行。应理解的是，该方法也可以适用于其它的示例性实施环境，并由其它实施环境中的设备具体执行，本实施例不对该方法所适用的实施环境进行限制。
如图3所示，在一示例性的实施例中，车辆方法至少包括步骤S310至步骤S340，详细介绍如下：
步骤S310，获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子，其中，所述碰撞判定因子包括雷达感知信息、图像感知信息和地图位置信息；
所述当前车辆包括车载雷达、车载摄像头和高精地图，通过车载雷达获取雷达感知信息，通过车载摄像头获取图像感知信息和环境光流信息，通过高精地图获取地图位置信息。其中车载雷达包括毫米波雷达和激光雷达，车载摄像头为智能摄像头，车载雷达、车载摄像头和高精地图等不在在当前车辆的位置如图2所示。
步骤S320，根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种进行所述当前车辆的位置判断，得到所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息，其中，所述车辆位置信息包括隧道入口区域或隧道内；其中隧道入口区域预设为离隧道入口处50米范围内的区域。
根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种确定位于所述当前车辆行驶方向上的障碍物，并计算所述当前车辆与所述障碍物之间的预碰撞时间(TTC)；预碰撞时间(TTC)为当前车辆与障碍物的相对距离除以当前车辆的相对速度，本实施例中将预碰撞时间(TTC)预设为3.5秒，若所述预碰撞时间小于预设预警时间，则进入下一步骤。
步骤S330，根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重，根据所述碰撞判定因子和所述因子权重计算得到所述当前车辆的行驶碰撞概率，其中，将所述雷达感知信息对应的因子权重确定雷达权重，所述隧道入口区域对应的雷达权重小于所述隧道内对应的雷达权重；将所述地图位置信息对应的因子权重确定为地图权重，所述隧道入口区域对应的地图权重大于所述隧道内对应的地图权重。
具体的在计算行驶碰撞概率时，可将行驶碰撞概率计为x，将毫秒波雷达获取的雷达感知信息经计算碰撞概率为a，将激光雷达获取的雷达感知经计算碰撞概率为b，将智能摄像头获取的图像感知信息经计算碰撞概率为c，将高精地图获取的地图位置信息经计算碰撞概率为d，a/b/c/d通过交互系统对所获取的信息进行分别计算，计算方式为：
若当前车辆处于隧道外部x＝0.2a+0.3b+0.3c+0.2d；
若当前车辆处于隧道内部x＝0.2a+0.4b+0.3c+0.1d。
步骤S340，根据所述行驶碰撞概率与预设概率阈值之间的比较结果确定所述当前汽车的当前避撞状态，基于所述当前避撞状态控制所述当前汽车。
根据步骤S330计算得到行驶碰撞概率x的具体数值，若0.6≤x＜0.7，准备进行避撞控制，若x≥0.7，立即执行避撞控制。
其中若所述行驶碰撞概率大于预设概率阈值0.7，则将所述当前汽车的当前避撞状态确定为即将发生碰撞，则控制当前汽车进行避障。
对当前汽车的控制可适应性的进行选择，包括但不限于减速、停车、变道，在当前车辆控制启动时当前车辆的映射关系同时启动，比如执行避撞控制，采用变道，映射关系为对应打开转向灯。
同时，当前车辆控制启动时，对所述当前汽车的控制做消息传达，所述消息传达的方式包括声音警报、文字播报和振动。比如执行避撞控制，采用变道的目标驾驶方式，可通过语音播报与驾驶人员完成交互。
图4是本申请的一示例性实施例示出的一种车辆自动驾驶方法的应用环境示意图，该示意图示出隧道入口的状况，隧道入口区域环境复杂，涉及到多车道数量变化、隧道墙壁、入口区域由亮变暗照度变化；如图3所示，车辆一直处于第3车道巡航行驶，高精地图定位控制器205根据地图数据更新包进行环境风险预警，同时集成IMU的智能摄像头204将环境光流信息实时传递到信息处理单元进行预碰撞报警(TTC＜3.5s)，基于整车传感器目标的信息进行于第3车道所示隧道墙壁避撞控制。
图5是本申请的一示例性实施例示出的一种车辆自动驾驶方法的应用环境示意图，该示意图示出隧道内部的状况，隧道内部环境灯光照度差异大，不同隧道基础设施不同，对IMU智能摄像头目标识别挑战很大，此时毫米波雷达201、激光雷达202在感知识别过程中权重高；
于本申请另一实施例中，根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种确定所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息之后，所述方法还包括：
若所述车辆位置信息包括隧道入口区域，则获取所述当前汽车的当前车速；若当前车辆的当前车速大于预设控制车速，则将所述当前汽车的当前车速控制在预设安全车速区间，打开所述当前车辆的前照灯；若当前汽车的当前车速小于或等于预设控制车速，则打开所述当前车辆的前照灯；其中预设控制车速为隧道的限速，通过雷达感知信息从路标中获取，或者通过地图位置信息从高精地图上获取。
图6是本申请的一示例性实施例示出的一种车辆自动驾驶方法中对车辆进行控制的判断执行图；该图示出了车辆在进入隧道至驶出隧道的目标道路区域内行驶过程中，会遇到的情况，并对应进行了判断和执行了相关的驾驶控制。具体的，通过获取的基本信息和立体感知信息识别车辆是否进入隧道，若进入车道看目前的巡航速度是否满足隧道内的限速要求，满足情况下以现有速度限速通行并打开近光灯，不满足的情况下降速至巡航速度通行并打开闪光灯；然后识别路况是否为常规情况，常规情况为车辆所行驶的车道无障碍，若为常规情况保持原有情况通行，若为非常规情况，则需判断碰撞风险，并进行变道或停车控制，在进行变道或停车控制时同时启动车辆的映射关系，并将相关信息提醒给驾驶员；在车辆行驶的过程会一直痛基本信息和立体感知信息判断路况，若遇上障碍物需进行紧急避撞，车辆行驶至出口，进行提示并关闭近光灯。
在一实施例中，提供一种车辆自动驾驶装置，该车辆自动驾驶装置与上述实施例中的车辆自动驾驶方法一一对应，如图7所示，图7是本申请一示例性实施例示出的一种车辆自动驾驶装置的一结构示意图，包括获取模块701、判断模块702、处理模块703、执行模块704，各功能模块详细说明如下：
获取模块701，用于获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子，其中，所述碰撞判定因子包括雷达感知信息、图像感知信息和地图位置信息；
判断模块702，用于根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种进行所述当前车辆的位置判断，得到所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息，其中，所述车辆位置信息包括隧道入口区域或隧道内；
计算模块703，用于根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重，根据所述碰撞判定因子和所述因子权重计算得到所述当前车辆的行驶碰撞概率，其中，将所述雷达感知信息对应的因子权重确定雷达权重，所述隧道入口区域对应的雷达权重小于所述隧道内对应的雷达权重；
执行模块704，用于根据所述行驶碰撞概率与预设概率阈值之间的比较结果确定所述当前汽车的当前避撞状态，基于所述当前避撞状态控制所述当前汽车。
需要说明的是，上述实施例所提供的车辆自动驾驶装置与上述实施例所提供的车辆自动驾驶方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。上述实施例所提供的车辆自动驾驶装置在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能，本处也不对此进行限制。
本申请的实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述各个实施例中提供的车辆自动驾驶方法。
图8示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图8示出的电子设备的计算机系统800仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，计算机系统800包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)802中的程序或者从储存部分808加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 803中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口805也连接至总线804。
以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的储存部分808；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分808。
特别地，根据本申请的实施例，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，本申请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计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是，本申请实施例所示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(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读的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计算机程序。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。计算机可读的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计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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。其中，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，上述模块、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，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。
描述于本申请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。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。
本申请的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如前所述的车辆自动驾驶方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的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。
本申请的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的车辆自动驾驶方法。
上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (9)
1.一种车辆自动驾驶方法，其特征在于，包括：
获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子，其中，所述碰撞判定因子包括雷达感知信息、图像感知信息和地图位置信息；
根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种进行所述当前车辆的位置判断，得到所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息，其中，所述车辆位置信息包括隧道入口区域或隧道内；
根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重，根据所述碰撞判定因子和所述因子权重计算得到所述当前车辆的行驶碰撞概率，其中，将所述雷达感知信息对应的因子权重确定雷达权重，所述隧道入口区域对应的雷达权重小于所述隧道内对应的雷达权重；
根据所述行驶碰撞概率与预设概率阈值之间的比较结果确定所述当前汽车的当前避撞状态，基于所述当前避撞状态控制所述当前汽车。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子，包括：
所述当前车辆包括车载雷达、车载摄像头和高精地图；
通过车载雷达获取雷达感知信息；
通过车载摄像头获取图像感知信息和环境光流信息；
通过高精地图获取地图位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种确定所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息之后，根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重之前，所述方法还包括：
根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种确定位于所述当前车辆行驶方向上的障碍物，并计算所述当前车辆与所述障碍物之间的预碰撞时间；
若所述预碰撞时间小于预设预警时间，则根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种确定所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息之后，所述方法还包括：
若所述车辆位置信息包括隧道入口区域，则获取所述当前汽车的当前车速；
若当前车辆的当前车速大于预设控制车速，则将所述当前汽车的当前车速控制在预设安全车速区间，打开所述当前车辆的前照灯；
若当前汽车的当前车速小于或等于预设控制车速，则打开所述当前车辆的前照灯。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述行驶碰撞概率确定所述当前汽车的当前避撞状态，包括：
若所述行驶碰撞概率大于预设概率阈值，则将所述当前汽车的当前避撞状态确定为即将发生碰撞，则控制当前汽车进行避障。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述当前避撞状态控制所述当前汽车时，所述方法还包括：
对所述当前汽车的控制做消息传达，所述消息传达的方式包括声音警报、文字播报和振动。
7.一种车辆自动驾驶装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子，其中，所述碰撞判定因子包括雷达感知信息、图像感知信息和地图位置信息；
判断模块，用于根据所述环境光流信息和所述地图位置信息中的至少一种进行所述当前车辆的位置判断，得到所述当前车辆映射于隧道的车辆位置信息，其中，所述车辆位置信息包括隧道入口区域或隧道内；
计算模块，用于根据所述车辆位置信息分别确定各所述碰撞判定因子的因子权重，根据所述碰撞判定因子和所述因子权重计算得到所述当前车辆的行驶碰撞概率，其中，将所述雷达感知信息对应的因子权重确定雷达权重，所述隧道入口区域对应的雷达权重小于所述隧道内对应的雷达权重；
执行模块，用于根据所述行驶碰撞概率与预设概率阈值之间的比较结果确定所述当前汽车的当前避撞状态，基于所述当前避撞状态控制所述当前汽车。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求1至6中任一项所述的车辆自动驾驶方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至6中任一项所述的车辆自动驾驶方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210911456.8A CN115092186A (zh) | 2022-07-30 | 2022-07-30 | 一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210911456.8A CN115092186A (zh) | 2022-07-30 | 2022-07-30 | 一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115092186A true CN115092186A (zh) | 2022-09-23 |
Family
ID=83300794
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210911456.8A Pending CN115092186A (zh) | 2022-07-30 | 2022-07-30 | 一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115092186A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115880673A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-03-31 | 西南石油大学 | 一种基于计算机视觉的避障方法及系统 |
-
2022
- 2022-07-30 CN CN202210911456.8A patent/CN115092186A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115880673A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-03-31 | 西南石油大学 | 一种基于计算机视觉的避障方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109760675B (zh) | 预测车辆轨迹的方法、装置、存储介质和终端设备 | |
| US11996018B2 (en) | Display control device and display control program product | |
| CN110036426B (zh) | 控制装置和控制方法 | |
| CN113212454B (zh) | 车辆行驶状态的调整方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| JP6574224B2 (ja) | 車両制御装置、車両、車両制御方法およびプログラム | |
| CN105684039B (zh) | 用于驾驶员辅助系统的状况分析 | |
| CN113631452B (zh) | 一种变道区域获取方法以及装置 | |
| CN111413973A (zh) | 车辆的换道决策方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| US20200377092A1 (en) | Tracking vanished objects for autonomous vehicles | |
| CN114126940A (zh) | 电子控制装置 | |
| CN111731295A (zh) | 行驶控制装置、行驶控制方法以及存储程序的存储介质 | |
| CN115292435B (zh) | 高精地图的更新方法和装置、电子设备和存储介质 | |
| CN115092186A (zh) | 一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| CN114475656A (zh) | 行驶轨迹预测方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
| CN110648547A (zh) | 运输基础设施通信和控制 | |
| US20210291736A1 (en) | Display control apparatus, display control method, and computer-readable storage medium storing program | |
| US20220176987A1 (en) | Trajectory limiting for autonomous vehicles | |
| CN115165387A (zh) | 一种自动驾驶整车性能测试的控制方法、装置及系统 | |
| CN114414259A (zh) | 车辆的防碰撞测试方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| US11217090B2 (en) | Learned intersection map from long term sensor data | |
| US10950129B1 (en) | Infrastructure component broadcast to vehicles | |
| CN113753038A (zh) | 一种轨迹预测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN114511834A (zh) | 一种确定提示信息的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111381592A (zh) | 车辆控制方法、装置及车辆 | |
| CN113793523B (zh) | 一种指挥交通的方法、装置、车载设备及车辆 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |