CN116674563A - 智能辅助驾驶的控制方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种智能辅助驾驶的控制方法、系统、设备及存储介质，属于驾驶辅助功能安全技术领域。智能辅助驾驶的控制方法包括：获取目标车辆周围预设区域内的初始感知数据；初始感知数据包括第一初始感知数据和第二初始感知数据；将第一初始感知数据和第二初始感知数据进行数据融合，确定出目标感知数据；基于目标感知数据，确定出车辆管控策略；对车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令；基于车辆管控指令对目标车辆进行控制。本发明实施例对车辆管控策略进行决策仲裁，以对一些偏离预期的车辆管控策略进行判别，确定出符合要求的车辆管控策略，并生成相应的车辆管控指令，实现了对非预期情况下准确的功能响应，提高了用户体验。

Description

智能辅助驾驶的控制方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及驾驶辅助功能安全技术领域，具体地涉及一种智能辅助驾驶的控制方法、一种智能辅助驾驶的控制系统、一种电子设备及一种计算机可读存储介质。

背景技术

现如今车辆的广泛普及，给人们的日常生活提供了极大地便利，为提升驾驶车辆的体验感，汽车智能化程度也在日益增加，当前部分主机厂都推出了本车道内的AEB、IACC等L2级驾驶辅助功能。

现有的智能辅助驾驶系统架构中通常在感知系统中设置一颗前视摄像头和一颗毫米波雷达，将两者感知数据进行融合，基于融合后的数据对本车进行决策规划，最终输出控制指令，但上述架构中直接对感知系统采集到的数据进行决策规划，针对非预期状况下，上述则无法进行准确的功能响应，无法满足用户对于各个行驶状况下的需求。

发明内容

本发明的目的之一在于智能辅助驾驶的控制方法，以解决现有智能辅助驾驶系统的架构无法对非预期情况进行准确的功能响应的技术问题；目的之二在于提供一种智能辅助驾驶的控制系统；目的之三在于提供一种电子设备；目的之四在于提供一种计算机存储介质。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种智能辅助驾驶的控制方法，所述方法包括：

获取目标车辆周围预设区域内的初始感知数据；其中，所述初始感知数据包括第一初始感知数据和第二初始感知数据；

将所述第一初始感知数据和所述第二初始感知数据进行数据融合，确定出目标感知数据；

基于所述目标感知数据，确定出车辆管控策略；

对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令；

基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制。

根据上述技术特征，通过对初始感知数据进行数据融合，以得到可信度高的目标感知数据，再基于目标感知数据，初步确定出车辆管控策略，进一步对该车辆管控策略进行决策仲裁，以确定该车辆管控策略是否符合安全要求，得到车辆控制指令，最后基于车辆控制指令对目标车辆进行控制，本发明实施例通过决策仲裁，避免了非预期情况下对目标车辆的不合理控制，解决了现有智能辅助驾驶系统的架构无法对非预期情况进行准确的功能响应的技术问题，提高了用户体验。

进一步，所述车辆管控策略包括：将目标车辆的加速度调节至理想加速度；其中，所述理想加速度基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括加速度指令和速度警报指令；

所述对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令，包括：

判断所述理想加速度是否超出安全加速度阈值范围；

若是，则将最近安全加速度阈值边界值作为理想加速度，并基于理想加速度生成加速度指令和速度警报指令；若否，则基于所述理想加速度，生成加速度指令；其中，所述最近安全加速度阈值边界值为距离理想加速度值最近的安全加速度阈值范围的边界值；

所述基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制，包括：

基于所述速度警报指令，输出速度警报提示；

基于所述加速度指令，将目标车辆的当前加速度调节至所述理想加速度。

根据上述技术特征，针对预计对车辆加速度进行调节的车辆管控策略进行决策仲裁，可以理解的是，在智能辅助驾驶系统中设置有每个车速的最大安全加速度和最小安全加速度，故对车辆管控策略欲调节至的理想加速度是否超出安全加速度阈值进行判断，若超出，则将最近安全加速度阈值边界值作为理想加速度，并基于理想加速度生成加速度指令和速度警报指令，若不超出，则可直接使用该理想加速度，进一步基于速度警报指令，对目标车辆进行速度警报提示，以提醒驾驶员接管，为避免驾驶员无法及时接管车辆，本实施例还基于理想加速度生成加速度指令，以对目标车辆进行加速度控制，避免了非预期加速或减速。

进一步，所述车辆管控策略包括：按照理想转向速度将目标车辆的转向角度调节至理想转向角度；其中，所述理想转向速度和所述理想转向角度均基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括转向指令和转向警报指令；

所述对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令，包括：

判断所述理想转向角度是否超出安全转向角阈值范围，或所述理想转向速度是否超出安全转向速度阈值范围；

若均超出，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，且将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；其中，所述最近安全转向角阈值边界值为距离理想转向角度值最近的安全转向角阈值范围的边界值，所述最近安全转向速度阈值边界值为距离理想转向速度值最近的安全转向速度阈值范围的边界值；

若仅理想转向角度超出安全转向角阈值范围，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，并基于理想转向速度和理想转向角度，生成转向指令和转向警报指令；

若仅理想转向速度超出安全转向速度阈值范围，则将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；

若均未超出，则基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令；

所述基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制，包括：

基于所述转向警报指令，输出转向警报提示；

基于所述转向指令，按照理想转向速度将目标车辆的当前转向角度调节至所述理想转向角度。

根据上述技术特征，针对预计对车辆的转向角度以及转向速度进行调节的车辆管控策略进行决策仲裁，可以理解的是，在智能驾驶系统中设置有目标车辆的最大转向角度、最小转向角度以及最大转向速度，故本发明实施例对车辆管控策略欲调节至的理想转向角度是否超出安全转向角阈值范围以及理想转向速度是否超出安全转向速度进行判断，若出现了超出，则根据判断结果，最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，且将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度生成转向警报指令和转向指令，若均未超出，则可直接使用该理想转向角度和理想转向速度，基于理想转向角度和理想转向速度生成转向指令，最后基于转向警报指令，对目标车辆进行转向警报提示，以提醒驾驶员接管，为避免驾驶员无法及时接管车辆，本实施例还基于该转向指令对目标车辆进行转向控制，避免了非预期转向。

进一步，所述车辆管控策略包括：控制目标车辆将当前车道更换至理想车道；其中，所述理想车道基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括换道指令和禁止换道指令；

所述对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令，包括：

判断是否接收到转向灯请求；

若未接收到转向灯请求，则生成禁止换道指令；

若接收到转向灯请求，则生成换道指令；

基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制，包括：

基于所述禁止换道指令，禁止对目标车辆进行换道；或者

基于所述换道指令，控制目标车辆将当前车道更换至理想车道。

根据上述技术特征，针对车辆管控策略预计控制目标车辆将当前车道更换至理想车道；其中，所述理想车道基于对所述目标感知数据分析得到，进一步判断是否接收到驾驶员发出的转向灯请求，若为接收到转向灯请求，则生成禁止换道指令，若接收到了转向灯请求，则生成换道指令，最后基于禁止换道指令或换道指令，对车辆进行控制，避免了非预期换道。

进一步，所述基于所述目标感知数据，确定出车辆管控策略，包括：

基于所述目标感知数据，得到目标车辆周围预设区域内的预碰撞物体；

基于所述预碰撞物体，确定出车辆管控策略；其中，所述车辆管控策略包括：控制目标车辆进行制动动作；

所述车辆管控指令包括制动指令和禁止制动指令；

所述对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令，包括：

基于所述初始感知数据，判断目标车辆周围预设区域内是否存在所述预碰撞物体；

若否，则生成禁止制动指令；

若是，则生成制动指令；

基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制，包括：

基于所述禁止制动指令，禁止对目标车辆进行制动；或者

基于所述制动指令，控制目标车辆进行制动。

根据上述技术特征，基于目标感知数据，可识别得到目标车辆周围预设区域内的预碰撞物体，基于该预碰撞物体，生成车辆管控策略预期控制目标车辆的制动动作，为确保目标感知数据的可靠性，本发明实施例还利用初始感知数据进行了反向校验，即基于初始感知数据，确定目标车辆的周围预设区域内是否存在预碰撞物体，以验证目标感知数据的可靠性，若存在预碰撞物体，则生成制动指令，若不存在预碰撞物体，则生成禁止制动指令，最后基于制动指令或禁止制动指令对目标车辆进行控制，避免了非预期制动。

一种智能辅助驾驶的控制系统，所述系统包括：

感知模块，用于获取目标车辆周围预设区域内的初始感知数据；其中，所述初始感知数据包括第一初始感知数据和第二初始感知数据；

数据融合模块，用于将所述第一初始感知数据和所述第二初始感知数据进行数据融合，确定出目标感知数据；

策略生成模块，用于基于所述目标感知数据，确定出车辆管控策略；

决策仲裁模块，用于对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令；

控制模块，用于基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制。

根据上述技术特征，通过对初始感知数据进行数据融合，以得到可信度高的目标感知数据，再基于目标感知数据，初步确定出车辆管控策略，进一步对该车辆管控策略进行决策仲裁，以确定该车辆管控策略是否符合安全要求，得到车辆控制指令，最后基于车辆控制指令对目标车辆进行控制，本发明实施例通过决策仲裁，避免了非预期情况下对目标车辆的不合理控制，解决了现有智能辅助驾驶系统的架构无法对非预期情况进行准确的功能响应的技术问题，提高了用户体验。

进一步，所述车辆管控策略包括将目标车辆的加速度调节至理想加速度；其中，所述理想加速度基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括加速度指令和速度警报指令；

所述决策仲裁模块具体用于：

判断所述理想加速度是否超出安全加速度阈值范围；

若是，则将最近安全加速度阈值边界值作为理想加速度，并基于理想加速度生成加速度指令和速度警报指令；若否，则基于所述理想加速度，生成加速度指令；其中，所述最近安全加速度阈值边界值为距离理想加速度值最近的安全加速度阈值范围的边界值；

所述控制模块具体用于：

基于所述速度警报指令，输出速度警报提示；

基于所述加速度指令，将目标车辆的当前加速度调节至所述理想加速度。

根据上述技术特征，针对预计对车辆加速度进行调节的车辆管控策略进行决策仲裁，可以理解的是，在智能辅助驾驶系统中设置有每个车速的最大安全加速度和最小安全加速度，故对车辆管控策略欲调节至的理想加速度是否超出安全加速度阈值进行判断，若超出，则将最近安全加速度阈值边界值作为理想加速度，并基于理想加速度生成加速度指令和速度警报指令，若不超出，则可直接使用该理想加速度，进一步基于速度警报指令，对目标车辆进行速度警报提示，以提醒驾驶员接管，为避免驾驶员无法及时接管车辆，本实施例还基于理想加速度生成加速度指令，以对目标车辆进行加速度控制，避免了非预期加速或减速。

进一步，所述车辆管控策略包括：按照理想转向速度将目标车辆的转向角度调节至理想转向角度；其中，所述理想转向速度和所述理想转向角度均基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括转向指令和转向警报指令；

所述决策仲裁模块具体用于：

判断所述理想转向角度是否超出安全转向角阈值范围，或所述理想转向速度是否超出安全转向速度阈值范围；

若均超出，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，且将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；其中，所述最近安全转向角阈值边界值为距离理想转向角度值最近的安全转向角阈值范围的边界值，所述最近安全转向速度阈值边界值为距离理想转向速度值最近的安全转向速度阈值范围的边界值；

若仅理想转向角度超出安全转向角阈值范围，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，并基于理想转向速度和理想转向角度，生成转向指令和转向警报指令；

若仅理想转向速度超出安全转向速度阈值范围，则将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；

若均未超出，则基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令；

所述控制模块具体用于：

基于所述转向警报指令，输出转向警报提示；

基于所述转向指令，按照理想转向速度将目标车辆的当前转向角度调节至所述理想转向角度。

根据上述技术特征，针对预计对车辆的转向角度以及转向速度进行调节的车辆管控策略进行决策仲裁，可以理解的是，在智能驾驶系统中设置有目标车辆的最大转向角度、最小转向角度以及最大转向速度，故本发明实施例对车辆管控策略欲调节至的理想转向角度是否超出安全转向角阈值范围以及理想转向速度是否超出安全转向速度进行判断，若出现了超出，则根据判断结果，将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，且将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度生成转向警报指令和转向指令，若未超出，则可直接使用该理想转向角度和理想转向速度，基于理想转向角度和理想转向速度生成转向指令，最后基于转向警报指令，对目标车辆进行转向警报提示，以提醒驾驶员接管，为避免驾驶员无法及时接管车辆，本实施例还基于该转向指令对目标车辆进行转向控制，避免了非预期转向。

进一步，所述车辆管控策略包括：控制目标车辆将当前车道更换至理想车道；其中，所述理想车道基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括换道指令和禁止换道指令；

所述决策仲裁模块具体用于：

判断是否接收到转向灯请求；

若未接收到转向灯请求，则生成禁止换道指令；

若接收到转向灯请求，则生成换道指令；

所述控制模块具体用于：

基于所述禁止换道指令，禁止对目标车辆进行换道；或者

基于所述换道指令，控制目标车辆将当前车道更换至理想车道。

根据上述技术特征，针对车辆管控策略预计控制目标车辆将当前车道更换至理想车道；其中，所述理想车道基于对所述目标感知数据分析得到，进一步判断是否接收到驾驶员发出的转向灯请求，若为接收到转向灯请求，则生成禁止换道指令，若接收到了转向灯请求，则生成换道指令，最后基于禁止换道指令或换道指令，对车辆进行控制，避免了非预期换道。

进一步，所述策略生成模块，用于：

基于所述目标感知数据，得到目标车辆周围预设区域内的预碰撞物体；

基于所述预碰撞物体，确定出车辆管控策略；其中，所述车辆管控策略包括：控制目标车辆进行制动动作；

所述车辆管控指令包括制动指令和禁止制动指令；

所述决策仲裁模块具体用于：

基于所述初始感知数据，判断目标车辆的周围预设区域内是否存在所述预碰撞物体；

若否，则生成禁止制动指令；

若是，则生成制动指令；

所述控制模块具体用于：

基于所述禁止制动指令，禁止对目标车辆进行制动；或者

基于所述制动指令，控制目标车辆进行制动。

根据上述技术特征，基于目标感知数据，可识别得到目标车辆周围预设区域内的预碰撞物体，基于该预碰撞物体，生成的车辆管控策略预计控制目标车辆进行制动，为确保目标感知数据的可靠性，本发明实施例，还利用初始感知数据进行了反向校验，即基于初始感知数据，确定目标车辆周围预设区域内是否存在预碰撞物体，以验证目标感知数据的可靠性，若存在预碰撞物体，则生成制动指令，若不存在预碰撞物体，则生成禁止制动指令，最后基于制动指令或禁止制动指令对目标车辆进行控制，避免了非预期制动。

一种电子设备，被配置成执行上述的智能辅助驾驶的控制方法。

一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述的智能辅助驾驶的控制方法中任一种可能的实现方式中所述的各个步骤。

本发明的有益效果：

(1)本发明通过对初始感知数据进行数据融合，以确定出置信度较高的目标感知数据，使得基于该目标感知数据，确定出的车辆管控策略具备更高的可靠性；

(2)本发明对车辆管控策略进行决策仲裁，以对一些偏离预期的车辆管控策略进行判别，以确定出符合要求的车辆管控策略，并生成相应的车辆管控指令，实现了对非预期情况下准确的功能响应，提高了用户体验。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：

图1是示意性示出了根据本发明实施例的智能辅助驾驶的控制系统的架构示意图；

图2是现有技术中智能辅助驾驶系统的架构示意图；

图3是示意性示出了根据本发明实施例的智能辅助驾驶的控制方法的流程示意图。

附图标记说明

10感知模块；11第一感知模块；12第二感知模块；

20数据融合模块；30策略生成模块；40决策仲裁模块；

50控制模块。

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。

本实施例提出了一种智能辅助驾驶的控制系统，参照如图1，图1为本实施例提供一种智能辅助驾驶的控制系统的架构示意图。

智能辅助驾驶的控制系统包括感知模块10、数据融合模块20、策略生成模块30、决策仲裁模块40、控制模块50。

感知模块10包括两个感知模块，分别为第一感知模块11和第二感知模块12，第一感知模块11可包含满足ASIL-B(Automotive Safety Integration Level-B汽车安全完整性等级B)的摄像头，用于获取车辆周围预设区域内的第一初始感知数据，第一初始感知数据可以为图像数据；第二感知模块12可包含满足ASIL-B的雷达系统，用于获取车辆周围预设区域内的第二初始感知数据，第二初始感知数据可为雷达数据。

数据融合模块20，设置于车载芯片(SOC)中，用于将初始感知数据和第二初始感知数据进行数据融合，确定出目标感知数据。具体的，数据融合模块20将第一初始感知数据和第二初始感知数据进行数据匹配，以确定出第一初始感知数据和第二初始感知数据的置信度，选择置信度高的初始感知数据作为主要感知数据，将第一初始感知数据与第二初始感知数据之间不同的感知数据融合至主要感知数据中，最终得到目标感知数据，提高了目标感知数据的全面性以及可靠性。且数据融合模块20还具备对目标感知数据进行数据识别的功能，例如，识别预碰撞物体、车道线等。

策略生成模块30，设置于车载微控制器(MCU)中，用于基于目标感知数据，确定出车辆管控策略。可以理解的是，策略生成模块30会实时获取目标车辆的当前运行数据，如目标车辆的当前车速、当前转向角度等运行，以基于数据融合模块20确定出目标感知数据和目标车辆的当前运行数据，确定出车辆管控策略。具体的，车辆管控策略可包括将目标车辆的加速度调节至理想加速度、按照理想转向速度将目标车辆的当前转向角度调节至理想转向角度、控制目标车辆将当前车道更换至理想车道以及控制目标车辆进行制动动作。其中，策略生成模块30基于目标感知数据，得到目标车辆周围预设区域内的预碰撞物体，进一步基于预碰撞物体，确定出控制车辆进行制动的车辆管控策略。例如，针对将目标车辆的转向角度按照理想转向速度调节至理想转向角度的车辆管控策略，可以为数据融合模块20识别出目标车辆偏离当前车道线预设距离，策略生成模块30对目标感知数据进行分析，判定目标车辆偏离当前车道线，需对车辆的当前转向角度控制，进一步生成按照理想转向速度将目标车辆的当前转向角度调节至理想转向角度的车辆管控策略。

决策仲裁模块40，设置于车载微控制器(MCU)中，用于对车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令。具体的，针对将目标车辆的加速度调节至理想加速度的车辆管控策略，为避免非预期加速或减速，决策仲裁模块40判断理想加速度是否超出安全加速度阈值范围；若超出，则将最近安全加速度阈值边界值作为理想加速度，并基于理想加速度，生成速度警报指令和加速度指令，若未超出，则直接基于理想加速度，生成加速度指令；针对按照理想转向速度将目标车辆的当前转向角度调节至理想转向角度的车辆管控策略，为避免非预期转向，决策仲裁模块40判断理想转向角度是否超出安全转向角阈值范围，或理想转向速度是否超出安全转向速度阈值范围，若均超出，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，且将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；若仅理想转向角度超出安全转向角阈值范围，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；若仅理想转向速度超出安全转向速度阈值范围，则将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；若均未超出，则基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令；针对控制目标车辆将当前车道更换至理想车道的车辆管控策略，为避免非预期换道，决策仲裁模块40判断是否接收到转向灯请求；若未接收到转向灯请求，则生成禁止换道指令，若接收到转向灯请求，则生成换道指令；针对控制目标车辆进行制动的车辆管控策略，为避免非预期制动，决策仲裁模块40基于初始感知数据，判断目标车辆的周围预设区域内是否存在预碰撞物体；若否，则生成禁止制动指令，若是，则生成制动指令。其中，最近安全加速度阈值边界值为距离理想加速度值最近的安全加速度阈值范围的边界值，最近安全转向角阈值边界值为距离理想转向角度值最近的安全转向角阈值范围的边界值，最近安全转向速度阈值边界值为距离理想转向速度值最近的安全转向速度阈值范围的边界值。

控制模块50，设置于车载微控制器(MCU)中，用于基于车辆管控指令对目标车辆进行控制。具体的，控制模块50基于速度警报指令，输出速度警报提示，基于加速度指令，将目标车辆当前加速度调节至理想加速度；控制模块50基于转向警报指令，输出转向警报提示，基于转向指令，将目标车辆当前转向角度按照理想转向速度调节至理想转向角度；控制模块50基于禁止换道指令，禁止对目标车辆进行换道；控制模块50基于换道指令，控制目标车辆将当前车道更换至理想车道；控制模块50基于禁止制动指令，禁止对目标车辆进行制动；控制模块50基于制动指令，控制目标车辆进行制动。

如图2所示，现有的智能辅助驾驶系统中通常设置两个感知系统，一个感知系统中设置了前视摄像头，另一个感知系统设置了毫米波雷达，将两者数据输入至融合模块进行融合，再将融合后的数据输入至规划模块对车辆的控制策略进行规划，最终输出控制指令。

如图1所示相较于现有技术，本实施例新增了对决策规划得出的车辆管控策略进行进一步的裁定，以确保最后输出车辆管控指令的安全性以及可靠性。具体的，本实施例利用第一感知模块11和第二感知模块12分别对目标车辆周围预设区域内进行感知，以获取到第一初始感知数据和第二初始感知数据，为避免感知数据存在误差，本实施例利用数据融合模块20对第一初始感知数据和第二初始感知数据的可信度进行仲裁，选择出可信度较高的初始感知数据作为目标感知数据，进一步利用策略生成模块30基于对目标感知数据的识别，确定出对应的车辆管控策略，再利用决策仲裁模块40，对上述车辆管控策略进行仲裁，以确保车辆管控策略的合理性以及安全性，基于仲裁后的车辆管控策略生成车辆管控指令，控制模块50基于车辆管控指令对目标车辆进行控制，实现了对非预期情况下准确的功能响应，提高了用户体验。

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，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，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单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。

本实施例提出了一种智能辅助驾驶的控制方法，参照如图3，图3为本实施例提供一种智能辅助驾驶的控制方法的流程示意图。

步骤S100：获取目标车辆周围预设区域内的初始感知数据；其中，初始感知数据包括第一初始感知数据和第二初始感知数据。

周围预设区域为目标车辆周围预设范围内的区域，预设范围可以由车辆实际需要设置，在本实施例中不进行限定。

需要理解的是，本实施例为了避免单一感知模块采集到的目标车辆周围预设区域内的感知数据存在偏差，本实施例提供了两个感知模块，第一感知模块11利用摄像头采集目标车辆周围预设区域内的环境数据，以得到第一初始感知数据，第二感知模块12利用雷达系统采集目标车辆周围预设区域内的环境数据，以得到第二感知数据。

第一初始感知数据可以为目标车辆周围预设区域内的图像数据；第二初始感知数据可以为目标车辆周围预设区域内的雷达数据。

步骤S200：将第一初始感知数据和第二初始感知数据进行数据融合，确定出目标感知数据。

具体的，本步骤将第一初始感知数据和第二初始感知数据进行数据匹配，以确定出第一初始感知数据和第二初始感知数据的置信度，选择置信度高的初始感知数据作为主要感知数据，将第一初始感知数据与第二初始感知数据之间不同的感知数据融合至主要感知数据中，最终得到目标感知数据，提高了目标感知数据的全面性以及可靠性。

步骤S300：基于目标感知数据，确定出车辆管控策略。

车辆管控策略可包括将目标车辆的加速度调节至理想加速度、按照理想转向速度将目标车辆的当前转向角度调节至理想转向角度、控制目标车辆将当前车道更换至理想车道以及控制目标车辆进行制动。

本步骤基于策略生成模块30实现，策略生成模块30会实时获取目标车辆的当前运行数据，如目标车辆的当前车速、当前转向角度等运行，以基于数据融合模块20确定出目标感知数据和目标车辆的当前运行数据，确定出车辆管控策略。例如，策略生成模块30基于目标感知数据，确定出车辆前方出现预碰撞物体，判定需要减小目标车辆的当前车速，进一步生成控制目标车辆进行制动的车辆管控策略。其中，预碰撞物体为距离车辆预设距离，且物体尺寸大于预设尺寸的物体，预设距离和预设尺寸可由目标车辆的车型进行灵活设定，在本实施例不进行限定。

步骤S400：对车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令。

具体的，针对将目标车辆的加速度调节至理想加速度的车辆管控策略，为避免非预期加速或减速，本步骤判断理想加速度是否超出安全加速度阈值；若超出，则将最近安全加速度阈值边界值作为理想加速度，并基于理想加速度，生成速度警报指令和加速度指令，若否，则直接基于理想加速度，生成加速度指令。其中，最近安全加速度阈值边界值为距离理想加速度值最近的安全加速度阈值范围的边界值，理想加速度为策略生成模块30基于车辆当前速度以及目标感知数据，确定出的目标车辆在当前车速下的理想加速度，该理想加速度可以为正值或负值，即表示加速度与减速度；安全加速度阈值范围为设置于车载微控制器(MCU)中的每个车速对应的最大安全加速度和最小安全加速度，用于限制目标车辆的车速，以保证安全驾驶。

针对按照理想转向速度将目标车辆的当前转向角度调节至理想转向角度的车辆管控策略，为避免非预期转向，本步骤判断理想转向角度是否超出安全转向角阈值范围，或理想转向速度是否超出安全转向速度阈值范围，若均超出，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，且将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；若仅理想转向角度超出安全转向角阈值范围，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；若仅理想转向速度超出安全转向速度阈值范围，则将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；若均未超出，则基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令。其中，最近安全转向角阈值边界值为距离理想转向角度值最近的安全转向角阈值范围的边界值，最近安全转向速度阈值边界值为距离理想转向速度值最近的安全转向速度阈值范围的边界值，理想转向角度为策略生成模块30基于车辆当前转向角度以及目标感知数据，确定出的目标车辆理想转向角。

针对控制目标车辆将当前车道更换至理想车道的车辆管控策略，为避免非预期换道，本步骤判断是否接收到转向灯请求；若未接收到转向灯请求，则生成禁止换道指令，若接收到转向灯请求，则生成换道指令。

针对控制目标车辆进行制动的车辆管控策略，为避免非预期制动，决策仲裁模块40基于初始感知数据，判断目标车辆的周围预设区域内是否存在预碰撞物体；若否，则生成禁止制动指令，若是，则生成制动指令。

可以理解的是，针对控制目标车辆进行制动的车辆管控策略，为避免数据融合模块20确定出的目标感知数据存在误差，或数据融合模块20中存在代码逻辑错误，本实施例再基于第一感知模块11采集到的第一初始感知数据和第二感知模块12采集到的第二初始感知数据，判断目标车辆周围预设区域内是否存在目标感知数据识别出的预碰撞物体，若有，则说明目标感知数据准确，可以进行制动，生成制动指令，若否，则说明目标感知数据存在偏差，禁止目标车辆进行制动，生成禁止制动指令。需要说明的是，只要能从第一初始感知数据和第二初始感知数据任一个中确定出预碰撞物体，则表明目标感知数据准确。本步骤通过反向查验，提高了目标感知数据的准确性。

步骤S500：基于车辆管控指令对目标车辆进行控制。

具体的，针对输出的速度警报指令和加速度指令，本步骤基于速度警报指令，输出速度警报提示，基于加速度指令，将目标车辆当前加速度调节至理想加速度；针对转向警报指令和转向指令，本步骤基于转向警报指令，输出转向警报提示，基于转向指令，将目标车辆当前转向角度按照理想转向速度调节至理想转向角度；针对禁止换道指令，本步骤基于禁止换道指令，禁止对目标车辆进行换道，针对换道指令，本步骤基于换道指令，控制目标车辆将当前车道更换至理想车道；针对禁止制动指令，本步骤基于禁止制动指令，禁止对目标车辆进行制动，针对制动指令，本步骤基于制动指令，控制车辆进行制动。

本步骤一方面基于警报指令进行警报提醒，以提醒驾驶员及时接管车辆，另一方面通过基于相应的车辆管控指令对车辆进行管控，以避免驾驶员无法及时接管车辆造成的安全隐患，提高了实用性。

本发明实施例通过对初始感知数据进行数据融合，以确定出置信度较高的目标感知数据，使得基于该目标感知数据，确定出的车辆管控策略具备更高的可靠性，进一步对确定出的车辆管控策略进行决策仲裁，以对一些偏离预期的车辆管控策略进行判别，以确定出符合要求的车辆管控策略，并生成相应的车辆管控指令，实现了对非预期情况下准确的功能响应，提高了用户体验。

本实施例还提供了一种电子设备，在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算器可读存储介质上存储有指令，该指令用于在被处理器执行时，适于执行有智能辅助驾驶的控制方法步骤的程序。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。

另外，在本发明实施例各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

还需要说明的是，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、商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、商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“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (12)

1.一种智能辅助驾驶的控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标车辆周围预设区域内的初始感知数据；其中，所述初始感知数据包括第一初始感知数据和第二初始感知数据；

将所述第一初始感知数据和所述第二初始感知数据进行数据融合，确定出目标感知数据；

基于所述目标感知数据，确定出车辆管控策略；

对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令；

基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制。

2.根据权利要求1所述的智能辅助驾驶的控制方法，其特征在于，所述车辆管控策略包括：将目标车辆的加速度调节至理想加速度；其中，所述理想加速度基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括加速度指令和速度警报指令；

所述对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令，包括：

判断所述理想加速度是否超出安全加速度阈值范围；

若是，则将最近安全加速度阈值边界值作为理想加速度，并基于理想加速度生成加速度指令和速度警报指令；若否，则基于所述理想加速度，生成加速度指令；其中，所述最近安全加速度阈值边界值为距离理想加速度值最近的安全加速度阈值范围的边界值；

所述基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制，包括：

基于所述速度警报指令，输出速度警报提示；

基于所述加速度指令，将目标车辆的当前加速度调节至所述理想加速度。

3.根据权利要求1所述的智能辅助驾驶的控制方法，其特征在于，所述车辆管控策略包括：按照理想转向速度将目标车辆的转向角度调节至理想转向角度；其中，所述理想转向速度和所述理想转向角度均基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括转向指令和转向警报指令；

所述对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令，包括：

判断所述理想转向角度是否超出安全转向角阈值范围，或所述理想转向速度是否超出安全转向速度阈值范围；

若均超出，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；其中，所述最近安全转向角阈值边界值为距离理想转向角度值最近的安全转向角阈值范围的边界值，所述最近安全转向速度阈值边界值为距离理想转向速度值最近的安全转向速度阈值范围的边界值；

若仅理想转向角度超出安全转向角阈值范围，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，并基于理想转向速度和理想转向角度，生成转向指令和转向警报指令；

若仅理想转向速度超出安全转向速度阈值范围，则将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；

若均未超出，则基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令；

所述基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制，包括：

基于所述转向警报指令，输出转向警报提示；

基于所述转向指令，按照理想转向速度将目标车辆的当前转向角度调节至所述理想转向角度。

4.根据权利要求1所述的智能辅助驾驶的控制方法，其特征在于，所述车辆管控策略包括：控制目标车辆将当前车道更换至理想车道；其中，所述理想车道基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括换道指令和禁止换道指令；

所述对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令，包括：

判断是否接收到转向灯请求；

若未接收到转向灯请求，则生成禁止换道指令；

若接收到转向灯请求，则生成换道指令；

基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制，包括：

基于所述禁止换道指令，禁止对目标车辆进行换道；或者

基于所述换道指令，控制目标车辆将当前车道更换至理想车道。

5.根据权利要求1所述的智能辅助驾驶的控制方法，其特征在于，所述基于所述目标感知数据，确定出车辆管控策略，包括：

基于所述目标感知数据，得到目标车辆周围预设区域内的预碰撞物体；

基于所述预碰撞物体，确定出车辆管控策略；其中，所述车辆管控策略包括：控制目标车辆的制动动作；

所述车辆管控指令包括制动指令和禁止制动指令；

所述对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令，包括：

基于所述初始感知数据，判断目标车辆周围预设区域内是否存在预碰撞物体；

若否，则生成禁止制动指令；

若是，则生成制动指令；

基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制，包括：

基于所述禁止制动指令，禁止对目标车辆进行制动；或者

基于所述制动指令，控制目标车辆进行制动。

6.一种智能辅助驾驶的控制系统，其特征在于，所述系统包括：

感知模块，用于获取目标车辆周围预设区域内的初始感知数据；其中，所述初始感知数据包括第一初始感知数据和第二初始感知数据；

数据融合模块，用于将所述第一初始感知数据和所述第二初始感知数据进行数据融合，确定出目标感知数据；

策略生成模块，用于基于所述目标感知数据，确定出车辆管控策略；

决策仲裁模块，用于对所述车辆管控策略进行决策仲裁，得到车辆管控指令；

控制模块，用于基于所述车辆管控指令对目标车辆进行控制。

7.根据权利要求6所述的智能辅助驾驶的控制系统，其特征在于，所述车辆管控策略包括：将目标车辆的加速度调节至理想加速度；其中，所述理想加速度基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括加速度指令和速度警报指令；

所述决策仲裁模块具体用于：

判断所述理想加速度是否超出安全加速度阈值范围；

若是，则将最近安全加速度阈值边界值作为理想加速度，并基于理想加速度生成加速度指令和速度警报指令；若否，则基于所述理想加速度，生成加速度指令；其中，所述最近安全加速度阈值边界值为距离理想加速度值最近的安全加速度阈值范围的边界值；

所述控制模块具体用于：

基于所述速度警报指令，输出速度警报提示；

基于所述加速度指令，将目标车辆的当前加速度调节至所述理想加速度。

8.根据权利要求6所述的智能辅助驾驶的控制系统，其特征在于，所述车辆管控策略包括：按照理想转向速度将目标车辆的转向角度调节至理想转向角度；其中，所述理想转向速度和所述理想转向角度均基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括转向指令和转向警报指令；

所述决策仲裁模块具体用于：

判断所述理想转向角度是否超出安全转向角阈值范围，或所述理想转向速度是否超出安全转向速度阈值范围；

若均超出，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；其中，所述最近安全转向角阈值边界值为距离理想转向角度值最近的安全转向角阈值范围的边界值，所述最近安全转向速度阈值边界值为距离理想转向速度值最近的安全转向速度阈值范围的边界值；

若仅理想转向角度超出安全转向角阈值范围，则将最近安全转向角阈值边界值作为理想转向角度，并基于理想转向速度和理想转向角度，生成转向指令和转向警报指令；

若仅理想转向速度超出安全转向速度阈值范围，则将最近安全转向速度阈值边界值作为理想转向速度，并基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令和转向警报指令；

若均未超出，则基于理想转向角度和理想转向速度，生成转向指令；

所述控制模块具体用于：

基于所述转向警报指令，输出转向警报提示；

基于所述转向指令，按照理想转向速度将目标车辆的当前转向角度调节至所述理想转向角度。

9.根据权利要求6所述的智能辅助驾驶的控制系统，其特征在于，所述车辆管控策略包括：控制目标车辆将当前车道更换至理想车道；其中，所述理想车道基于对所述目标感知数据分析得到；

所述车辆管控指令包括换道指令和禁止换道指令；

所述决策仲裁模块具体用于：

判断是否接收到转向灯请求；

若未接收到转向灯请求，则生成禁止换道指令；

若接收到转向灯请求，则生成换道指令；

所述控制模块具体用于：

基于所述禁止换道指令，禁止对目标车辆进行换道；或者

基于所述换道指令，控制目标车辆将当前车道更换至理想车道。

10.根据权利要求6所述的智能辅助驾驶的控制系统，其特征在于，所述策略生成模块具体用于：

基于所述目标感知数据，得到目标车辆周围预设区域内的预碰撞物体；

基于所述预碰撞物体，确定出车辆管控策略；其中，所述车辆管控策略包括：控制目标车辆的制动动作；

所述车辆管控指令包括制动指令和禁止制动指令；

所述决策仲裁模块具体用于：

基于所述初始感知数据，判断目标车辆周围预设区域内是否存在预碰撞物体；

若否，则生成禁止制动指令；

若是，则生成制动指令；

所述控制模块具体用于：

基于所述禁止制动指令，禁止对目标车辆进行制动；或者

基于所述制动指令，控制目标车辆进行制动。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现权利要求1-5中任一项所述的智能辅助驾驶的控制方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现权利要求1-5中任一项所述的智能辅助驾驶的控制方法。