CN112124074A - 基于车辆周边情况实现自动控制车速方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，通过车辆顶部正前方设置的摄像头采集车辆所处的当前路况信息，获取车辆的当前车速信息，并通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的相对速度，在检测到当前路况信息复杂且相对速度大于设定速度阈值时，控制车辆降速，在检测到当前路况信息简单且相对速度小于或者等于设定速度阈值时，控制车辆提速，以实现车辆速度的自动控制，提高车辆速度控制过程中的灵活性。且具有智能化、科技感、操作方便快捷等优势，同时还可以避免车辆在驾驶过程中往往由于车速较高导致不安全事故的发生。
Description
技术领域
本发明涉及智能汽车技术领域，尤其涉及一种基于车辆周边情况实现自动控制车速方法。
背景技术
随着经济高速发展，在车辆内部往往设有辅助设备，辅助设备中安装了sim卡和GPS模块的等智能模块，以定位获取位置信息和上传车辆当前数据信息到服务端，进行一些针对当前车辆的智能化辅助，可以通知服务端当前车辆已发车、支付宝收费等。在驾驶汽车的过程中，汽车只能依据驾驶员预先设定的速度行驶，如需要改变行驶速度则需要驾驶员通过控制油门或者刹车的方式实现，容易导致汽车行驶速度控制方案的灵活性低。
发明内容
针对以上问题，本发明提出一种基于车辆周边情况实现自动控制车速方法。
为实现本发明的目的，提供一种基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，包括如下步骤：
S10，通过车辆顶部正前方设置的摄像头采集车辆所处的当前路况信息；
S20，获取车辆的当前车速信息，并通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的相对速度；
S30，在检测到当前路况信息复杂且相对速度大于设定速度阈值时，控制车辆降速；在检测到当前路况信息简单且相对速度小于或者等于设定速度阈值时，控制车辆提速。
在一个实施例中，在步骤S30之前，还包括：
采集多张包括多辆车或交通事故场景的图片，标注各个图片的复杂等级，将采集得到的图片划分为训练集和测试集，采用深度学习分类算法训练所述训练集，得到用于识别车辆驾驶图片复杂等级的初始识别模型，在初始识别模型通过测试集的测试后，得到复杂等级识别模型；
获取车辆实际行车过程中的车辆驾驶图片，将车辆驾驶图片输入复杂等级识别模型，得到车辆驾驶图片对应的复杂级别，若复杂级别高于设定级别，则判定当前路况信息复杂，若复杂级别不高于设定级别，则判定当前路况信息简单。
在一个实施例中，控制车辆降速包括：
控制车辆的车速降低第一设定比例。
在一个实施例中，控制车辆提速包括：
控制车辆的车速提高第二设定比例。
上述基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，通过车辆顶部正前方设置的摄像头采集车辆所处的当前路况信息，获取车辆的当前车速信息，并通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的相对速度，在检测到当前路况信息复杂且相对速度大于设定速度阈值时，控制车辆降速，在检测到当前路况信息简单且相对速度小于或者等于设定速度阈值时，控制车辆提速，以实现车辆速度的自动控制，提高车辆速度控制过程中的灵活性。且具有智能化、科技感、操作方便快捷等优势，同时还可以避免车辆在驾驶过程中往往由于车速较高导致不安全事故的发生。
附图说明
图1是一个实施例的基于车辆周边情况实现自动控制车速方法流程图；
图2是一个实施例的基于车辆周边情况实现自动控制车速系统结构示意图；
图3是一个实施例的基于车辆周边情况实现自动控制车速系统工作过程示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
参考图1所示，图1为一个实施例的基于车辆周边情况实现自动控制车速方法流程图，包括如下步骤：
S10，通过车辆顶部正前方设置的摄像头采集车辆所处的当前路况信息。
具体地，车辆顶部正前方可以内置安装高清摄像头，以感知周围车辆和路况信息，主要监控识别车辆多少、有无事故发生，上述步骤可以通过机器视觉等方法进行判断与预测，主要涉及到数据采集、模型训练、验证和预测等。
S20，获取车辆的当前车速信息，并通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的相对速度。
本实施例的各个步骤均可以在车辆的车辆总控系统执行，车辆总控系统主要在当前驾驶过程中获取自身的驾驶速度以及感知周边车辆的实际驾驶速度，便于后面控制车速的决策。比如车辆总控系统可以获取当前车速信息，还可以通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的速度。
S30，在检测到当前路况信息复杂且相对速度大于设定速度阈值时，控制车辆降速；在检测到当前路况信息简单且相对速度小于或者等于设定速度阈值时，控制车辆提速。
上述设定速度阈值可以依据车辆的性能特征和/或车辆所处的行车环境设置，比如设置为2km/h等着。
具体地，总控系统根据步骤S10的预测情况得出当前路况的实际信息，进行车辆周边路况信息复杂程度划分；结合车辆当前车速和车辆周边路况信息的复杂等级，进行实际车速自动设定，对设定的车速进行微调，能够达到实现车速自动加减的功能，使车主解放双脚，避免因车速控制不当导致车辆驾驶过程中不安全事故的发生。
上述基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，通过车辆顶部正前方设置的摄像头采集车辆所处的当前路况信息，获取车辆的当前车速信息，并通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的相对速度，在检测到当前路况信息复杂且相对速度大于设定速度阈值时，控制车辆降速，在检测到当前路况信息简单且相对速度小于或者等于设定速度阈值时，控制车辆提速，以实现车辆速度的自动控制，提高车辆速度控制过程中的灵活性。且具有智能化、科技感、操作方便快捷等优势，同时还可以避免车辆在驾驶过程中往往由于车速较高导致不安全事故的发生。
在一个实施例中，在步骤S30之前，还包括：
采集多张包括多辆车或交通事故场景的图片，标注各个图片的复杂等级，将采集得到的图片划分为训练集和测试集，采用深度学习分类算法训练所述训练集，得到用于识别车辆驾驶图片复杂等级的初始识别模型，在初始识别模型通过测试集的测试后，得到复杂等级识别模型；
获取车辆实际行车过程中的车辆驾驶图片，将车辆驾驶图片输入复杂等级识别模型，得到车辆驾驶图片对应的复杂级别，若复杂级别高于设定级别，则判定当前路况信息复杂，若复杂级别不高于设定级别，则判定当前路况信息简单。
上述复杂等级可以依据车辆通常情况下所处的行车环境设置，比如设置为1级、2级、3级、4级和5级等，其中级别越低，复杂度越低。上述设定级别可以依据复杂等级的设置特征设置，比如若复杂等级包括5个级别，设定级别可以设为2级或者3级等。
在一个示例中，所采集的包括多辆车或交通事故场景的图片可以划分为训练集和测试集，还可以划分为验证集，这样使初始识别模型通过测试集的测试后，还可以通过验证集验证，以保证所得到的复杂等级识别模型的准确性。具体地，测试集和验证集的各个图片都存在对应的复杂等级标签，在深度学习分类算法训练训练集得到初始识别模型后，若采用初始识别模型识别测试集中各个图片的复杂等级，识别结果的准确性达到95％等比例阈值，则可以判定初始识别模型通过测试集的测试，此时得到的复杂等级识别模型还可以识别验证集中各个图片的复杂等级，若识别结果的准确性达到95％等比例阈值，则可以判定复杂等级识别模型通过验证集验证。
具体地，车辆顶部正前方内置高清摄像头，可清晰拍摄正前方的距离大概是200米左右，此摄像头有360度旋转功能，在实际驾驶场景，可以拍摄周边实时图片数据；为了模型训练，采集几千甚至上万张有多辆车或有交通事故场景的图片作为训练集，使用深度学习分类算法进行图片分类预测，具体模型的分类标签可以按如下定义：有交通事故场景时，路况复杂等级为5级，危险级别最高；另外，多车辆场景，当识别到200米范围内有50辆以上，属于路况信息复杂等级为4；有30-50辆时，属于路况信息复杂等级为3；有10-30辆时，属于路况信息复杂等级为2；有0-10辆时属于路况信息复杂等级为1；无车时，属于路况信息复杂等级为0。所采集的图片数据按6:2:2按训练集、测试集和验证集进行划分，后续通过拍摄车辆前方200米左右距离的实际行车过程中的真实图片，结合训练的模型(此模型预置在车辆总控系统中)预测当前行车场景属于路况复杂的等级，当预测为实时路况复杂时，后续结合当前实际车速及两边车辆的相对车速情况，自动控制加减车速。
在一个实施例中，控制车辆降速包括：
控制车辆的车速降低第一设定比例。
上述第一设定比例可以设置为10％等值。
在一个实施例中，控制车辆提速包括：
控制车辆的车速提高第二设定比例。
上述第二设定比例可以设置为10％等值。
在一个实施例中，控制车辆降速或者控制车辆提速的过程还可以依据车辆的当前车速信息和当前路况信息对应的复杂级别控制车辆降速或者控制车辆提速，如预测得到车辆周边路况信息的复杂等级，如当前车速为60km/h，若路况复杂等级为5级，还可以将车速自动设定降为20km/h，若路况复杂等级为4级，车速自动设定降为30km/h等等，此种车速自动设定要结合两边车辆的相对车速综合判断，此只是举例说明，可以依次类推。
在一个实施例中，执行上述基于车辆周边情况实现自动控制车速方法的基于车辆周边情况实现自动控制车速系统所涉及的结构可以参考图2所示，包括车辆总控模块、数据采集模块、视觉感知模块、车速检测模块和车速决策与控制模块。上述基于车辆周边情况实现自动控制车速系统的工作流程可以参考图3所示，通过车辆在驾驶过程中感知便于安全驾驶的可靠性数据，对这些数据进行充分学习和分析，开发一套辅助驾驶的智能化功能，充分减轻车主在驾驶过程中的一些因车速控制不当导致不必要的事故的发生。
本实施例属于自动驾驶辅助功能，通过感知车辆周边路况和车辆信息。通过获取上述信息能够实现自动控制车辆加减速。其操作上更加方便、快捷、精确，富有科技感；同时车主自驾时往往因车速控制不当导致不安全事故的发生，因此车辆的行车安全性因素得到显著提高。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
本申请实施例的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (4)
1.一种基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，其特征在于，包括如下步骤：
S10，通过车辆顶部正前方设置的摄像头采集车辆所处的当前路况信息；
S20，获取车辆的当前车速信息，并通过在车辆两侧安装辅助测速探头检测两边车辆相对于本车的相对速度；
S30，在检测到当前路况信息复杂且相对速度大于设定速度阈值时，控制车辆降速；在检测到当前路况信息简单且相对速度小于或者等于设定速度阈值时，控制车辆提速。
2.根据权利要求1所述的基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，其特征在于，在步骤S30之前，还包括：
采集多张包括多辆车或交通事故场景的图片，标注各个图片的复杂等级，将采集得到的图片划分为训练集和测试集，采用深度学习分类算法训练所述训练集，得到用于识别车辆驾驶图片复杂等级的初始识别模型，在初始识别模型通过测试集的测试后，得到复杂等级识别模型；
获取车辆实际行车过程中的车辆驾驶图片，将车辆驾驶图片输入复杂等级识别模型，得到车辆驾驶图片对应的复杂级别，若复杂级别高于设定级别，则判定当前路况信息复杂，若复杂级别不高于设定级别，则判定当前路况信息简单。
3.根据权利要求1所述的基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，其特征在于，控制车辆降速包括：
控制车辆的车速降低第一设定比例。
4.根据权利要求1所述的基于车辆周边情况实现自动控制车速方法，其特征在于，控制车辆提速包括：
控制车辆的车速提高第二设定比例。
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2020
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