CN113183984B - 一种自动驾驶控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及自动驾驶的技术领域，具体为一种自动驾驶控制方法，该方法包括以下内容：根据采集的驾驶信息生成规划路线，驾驶信息包括是否紧急；从预存的多个驾驶策略中筛选出本次驾驶策略；根据采集的前车图像判断前车是否为特殊车辆；当前车为特殊车辆时，根据规划路线和采集的当前坐标判断下一路段是否为特殊路段；调用预设的特殊关联表，当下一路段为特殊路段时，根据特殊关联表判断特殊车辆和特殊路段是否为特殊关联；当特殊车辆和特殊路段为特殊关联时，根据特殊路段提取预设的调整策略，根据调整策略、是否紧急调整本次驾驶策略。采用本方案能够降低自动驾驶过程中发生事故的风险。

Description

一种自动驾驶控制方法

技术领域

本发明涉及自动驾驶的技术领域，具体为一种自动驾驶控制方法。

背景技术

随着车辆智能化的快速发展，人们对汽车智能辅助系统的需求越来越高，例如车辆的自动驾驶系统，通过自动驾驶系统实现更安全、高效的驾驶体验。自动驾驶系统在使用时，需先选择目的地，基于目的地进行路线规划生成自动驾驶策略，基于规划路线和自动驾驶策略实现车辆的自动驾驶。目前，自动驾驶时，车辆仅能依据规划路线和常规车速进行行驶，在行驶过程中遵循交通法规。但是行驶过程不单单只有驾驶车辆，还会有其他车辆共同行驶在同一路段上，当其他车辆的危险性较高时，驾驶车辆发生事故的危险性也会较高，例如工程工车辆，行驶在工程车辆后，与行驶在普通车辆后相比，危险性更高。同时在特殊路段，其发生事故的风险也较高，例如事故多发路段、斜坡路段等，而当前的自动驾驶车辆无法根据前车的情况进行发生事故的风险预判，从而执行不同自动驾驶操作，降低自动驾驶过程中发生事故的风险。

发明内容

本发明意在提供一种自动驾驶控制方法，能够降低自动驾驶过程中发生事故的风险。

本发明提供如下基础方案：

一种自动驾驶控制方法，包括以下内容：

路线规划步骤：根据采集的驾驶信息生成规划路线，驾驶信息包括是否紧急；

策略选取步骤：从预存的多个驾驶策略中筛选出本次驾驶策略；

还包括以下内容：

车辆判断步骤：根据采集的前车图像判断前车是否为特殊车辆；

路段判断步骤：当前车为特殊车辆时，根据规划路线和采集的当前坐标判断下一路段是否为特殊路段；

关联匹配步骤：调用预设的特殊关联表，当下一路段为特殊路段时，根据特殊关联表判断特殊车辆和特殊路段是否为特殊关联；

策略调整步骤：当特殊车辆和特殊路段为特殊关联时，根据特殊路段提取预设的调整策略，根据调整策略、是否紧急调整本次驾驶策略。

基础方案的有益效果：

通过路线规划步骤规划本次出行的行驶路线，通过策略选取步骤筛选本次出行的自动驾驶的驾驶策略，实现车辆按驾驶员需求进行自动驾驶。

特殊车辆为与常规轿车有所区别的车辆，例如破损程度高的车辆，例如经常临时停靠的出租车。车辆判断步骤的设置，通过采集的前车图像判断前车是否为特殊车辆。不同车辆在不同路段的发生事故的概率不同，因此，通过路段判断模块判断下一路段是否为特殊路段，例如事故多发路段、上下坡等，再通过关联匹配步骤判断特殊车辆与特殊路段是否匹配，得知该特殊车辆在该特殊路段行驶时发生事故的概率高低，存在特殊关联的特殊路段和特殊车辆的组合，发生事故的概率较高，因此获取对应特殊路段的调整策略和本次出行的紧急与否调整本次出行的驾驶策略。

采用本方案，在前车为特殊车辆时，判断下一路段是否为与特殊车辆相关联的特殊路段，从而执行不同的调整策略对本次出行的本次驾驶策略进行调整。例如针对于破损车辆，其破损程度较高，代表其出现安全事故的概率较大，而对应容易出现安全事故的路段为事故多发路段和急转弯路段，因此在事故多发路段和急转弯路段需要多注意破损车辆，基于本次驾驶的紧急程度，通过远离前车或超过前车的策略，降低发生事故的风险。

进一步，策略选取步骤，具体包括以下内容：

根据是否紧急从预存的多个驾驶策略中筛选出本次驾驶策略，多个驾驶策略包括常规驾驶策略和紧急驾驶策略；当本次出行为不紧急时，筛选常规驾驶策略作为本次驾驶策略；当本次出行为紧急时，筛选紧急驾驶策略作为本次驾驶策略。

有益效果：常规驾驶策略是指在忽略时间因素的情况下，基于路线、车速、驾乘体验、安全等因素综合考虑形成的最优驾驶策略，紧急驾驶策略是指采用允许的最高车速形成的驾驶策略。通过本次出行的紧急与否筛选驾驶策略作为本次驾驶策略，在保障安全的前提下，满足驾乘人员对于出行时间的需求。

进一步，特殊车辆包括破损车辆，车辆判断步骤，具体包括以下内容：

调用预设的破损阈值，破损阈值包括面积阈值和深度阈值；

根据前车图像获得前车的破损面积和凹陷深度，根据破损面积、凹陷深度和破损阈值判断前车是否为破损车辆，当破损面积大于面积阈值或者凹陷深度大于深度阈值时，判定前车为破损车辆。

有益效果：破损面积为前车破损处的面积总和，凹陷深度为前车破损处的最大深度。车辆的破损程度代表车主对车辆的爱惜程度、意外事故发生的概率，破损车辆与其余车辆相比，危险性和发生事故的可能性更高。因此基于破损面积和凹陷深度判断前车的破损程度，从而判断前车是否属于破损车辆，即破损程度较高的车辆。

进一步，特殊车辆包括实习车辆、出租车，车辆判断步骤，具体包括以下内容：

根据前车图像提取车辆标志，车辆标志包括实习、出租，当提取车辆标志为实习时，判定前车为实习车辆；当提取车辆标志为出租时，判定前车为出租车。

有益效果：针对实习车辆，其应变能力不足，也是容易发生事故的车辆之一，而出租车存在经常临时停靠的情况，容易导致交通拥堵等情况的产生，而实习车辆和出租车上都具有明显的标识，因此基于前车图像提取车辆标志，从而判断前车是否为出租车或实习车辆。

进一步，特殊车辆包括大型车辆、工程车辆，车辆判断步骤，具体包括以下内容：

调用预设的大型车辆和工程车辆的车型，根据前车图像提取前车车型，根据前车车型与预设车型进行匹配，当存在匹配项时，判断匹配项是否为大型车辆的车型，若是，则判定前车为大型车辆，若否，则判定前车为工程车辆。

有益效果：大型车辆和工程车辆在特殊路段也是属于发生事故的危险车辆，例如斜坡路段，容易发生打滑、溜车等情况，因此基于车型判断前车是否为大型车辆或工程车辆。

进一步，特殊路段包括斜坡路段、事故多发路段、狭窄路段和急转弯路段，特殊车辆包括破损车辆、实习车辆、大型车辆、工程车辆和出租车；

特殊关联表记录有斜坡路段与大型车、工程车为特殊关联，事故多发路段与破损车辆、实习车辆、大型车辆、工程车辆为特殊关联，狭窄路段与实习车辆、大型车辆、工程车辆、出租车为特殊关联，急转弯路段与破损车辆、实习车辆、大型车辆、工程车辆为特殊关联。

有益效果：特殊路段为容易出现事故的路段，特殊车辆为容易出现事故的车辆。特殊关联表记录有不同特殊路段下，对应容易发生事故的特殊车辆，通过特殊关联表实现特殊路段和特殊车辆的关联判断。

附图说明

图1为本发明一种自动驾驶控制方法实施例的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例

一种自动驾驶控制方法，如附图1所示，包括以下内容：

采集步骤：采集驾驶信息，驾驶信息包括出发地、目的地和是否紧急，通过人机交互的方式获取驾驶信息。实时采集自动驾驶过程中的前车图像和车辆的当前坐标。

路线规划步骤：根据出发地和目的地生成规划路线，即车辆自动驾驶路线。规划路线由多个路段组成，其中包括特殊路段和普通路段，特殊路段包括斜坡路段、事故多发路段、狭窄路段和急转弯路段。

策略选取步骤：根据是否紧急从预存的多个驾驶策略中筛选出本次驾驶策略，多个驾驶策略包括常规驾驶策略和紧急驾驶策略，常规驾驶策略是指在忽略时间因素的情况下，基于路线、车速、驾乘体验、安全等因素综合考虑形成的最优驾驶策略，紧急驾驶策略是指采用允许的最高车速形成的驾驶策略。具体为，当本次出行为不紧急时，筛选常规驾驶策略作为本次驾驶策略；当本次出行为紧急时，筛选紧急驾驶策略作为本次驾驶策略。

车辆判断步骤：根据前车图像判断前车是否为特殊车辆，当前车发生变化时，重新判断前车是否为特殊车辆。特殊车辆包括破损车辆、实习车辆、大型车辆、工程车辆和出租车，车辆判断步骤，具体包括以下内容：

S1：调用预设的破损阈值，破损阈值用于判断前车破损程度，从而判断前车是否属于破损车辆，破损阈值包括面积阈值和深度阈值。

根据前车图像进行图像分析获得前车的破损面积和凹陷深度，根据破损面积、凹陷深度和破损阈值判断前车是否为破损车辆，当破损面积大于面积阈值或者凹陷深度大于深度阈值时，判定前车为破损车辆。破损面积为前车破损处的面积总和，凹陷深度为前车破损处的最大深度。

S2：根据前车图像进行图像识别提取车辆标志，车辆标志包括实习、出租，当提取车辆标志为实习时，判定前车为实习车辆；当提取车辆标志为出租时，判定前车为出租车。

S3：调用预设的大型车辆和工程车辆的车型，根据前车图像提取前车车型，根据前车车型与预设车型进行匹配，当存在匹配项时，判断匹配项是否为大型车辆的车型，若是，则判定前车为大型车辆，若否，则判定前车为工程车辆。

路段判断步骤：当前车为特殊车辆时，根据规划路线和当前坐标判断下一路段是否为特殊路段。

关联匹配步骤：调用预设的特殊关联表，当下一路段为特殊路段时，根据特殊关联表判断特殊车辆和特殊路段是否为特殊关联。特殊关联表记录特殊车辆和特殊路段的关联，即特殊路段对应特殊车辆相对危险性更高，在本实施例中，特殊关联表记录有斜坡路段与大型车、工程车为特殊关联，事故多发路段与破损车辆、实习车辆、大型车辆、工程车辆为特殊关联，狭窄路段与实习车辆、大型车辆、工程车辆、出租车为特殊关联，急转弯路段与破损车辆、实习车辆、大型车辆、工程车辆为特殊关联。

策略调整步骤：调用预设的多个与特殊路段关联的调整策略，调整策略用于对本次驾驶策略进行调整。当特殊车辆和特殊路段为特殊关联时，根据特殊路段提取调整策略，根据调整策略、是否紧急调整本次驾驶策略。

当特殊路段为斜坡路段时，对应调整策略为：判断斜坡路段是否为上坡。当斜坡路段为上坡时，若本次出行为不紧急时，则控制车辆缓慢行驶，直到特殊车辆行驶离上坡后，驶入上坡；若本次出行为紧急，则控制车辆加速行驶，在进入上坡前超过特殊车辆。当斜坡路段为下坡时，若本次出行为不紧急，则控制车辆缓慢行驶，远离特殊车辆3-4个车距；若本次出行为紧急，则控制车辆加速行驶，在特殊车辆进入下坡前驶离下坡。

当特殊路段为事故多发路段时，对应调整策略为：若本次出行为不紧急，则控制车辆缓慢行驶，远离特殊车辆3-4个车距；若本次出行为紧急，则控制车辆加速行驶，在进入事故多发路段前超过特殊车辆。

当特殊路段为狭窄路段时，对应调整策略为：控制车辆加速行驶，在进入狭窄路段前超过特殊车辆。

当特殊路段为急转弯路段时，对应调整策略为：若本次出行为不紧急，则控制车辆缓慢行驶，远离特殊车辆3-4个车距；若本次出行为紧急，则控制车辆加速行驶，在进入急转弯路段前超过特殊车辆。

采用本方案，在前车为特殊车辆时，判断下一路段是否为与特殊车辆相关联的特殊路段，从而执行不同的调整策略对本次出行的本次驾驶策略进行调整。例如针对于破损车辆，其破损程度较高，代表其出现安全事故的概率较大，而对应容易出现安全事故的路段为事故多发路段和急转弯路段，因此在事故多发路段和急转弯路段需要多注意破损车辆，基于本次驾驶的紧急程度，通过远离前车或超过前车的策略，降低发生事故的风险。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (5)

1.一种自动驾驶控制方法，包括以下内容：

路线规划步骤：根据采集的驾驶信息生成规划路线，驾驶信息包括是否紧急；

策略选取步骤：从预存的多个驾驶策略中筛选出本次驾驶策略；

其特征在于，还包括以下内容：

车辆判断步骤：根据采集的前车图像判断前车是否为特殊车辆；

路段判断步骤：当前车为特殊车辆时，根据规划路线和采集的当前坐标判断下一路段是否为特殊路段；

关联匹配步骤：调用预设的特殊关联表，当下一路段为特殊路段时，根据特殊关联表判断特殊车辆和特殊路段是否为特殊关联；

策略调整步骤：当特殊车辆和特殊路段为特殊关联时，根据特殊路段提取预设的调整策略，根据调整策略、是否紧急调整本次驾驶策略；

特殊路段包括斜坡路段、事故多发路段、狭窄路段和急转弯路段，特殊车辆包括破损车辆、实习车辆、大型车辆、工程车辆和出租车；

特殊关联表记录有斜坡路段与大型车、工程车为特殊关联，事故多发路段与破损车辆、实习车辆、大型车辆、工程车辆为特殊关联，狭窄路段与实习车辆、大型车辆、工程车辆、出租车为特殊关联，急转弯路段与破损车辆、实习车辆、大型车辆、工程车辆为特殊关联。

2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶控制方法，其特征在于：策略选取步骤，具体包括以下内容：

根据是否紧急从预存的多个驾驶策略中筛选出本次驾驶策略，多个驾驶策略包括常规驾驶策略和紧急驾驶策略；当本次出行为不紧急时，筛选常规驾驶策略作为本次驾驶策略；当本次出行为紧急时，筛选紧急驾驶策略作为本次驾驶策略。

3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶控制方法，其特征在于：车辆判断步骤，具体包括以下内容：

调用预设的破损阈值，破损阈值包括面积阈值和深度阈值；

根据前车图像获得前车的破损面积和凹陷深度，根据破损面积、凹陷深度和破损阈值判断前车是否为破损车辆，当破损面积大于面积阈值或者凹陷深度大于深度阈值时，判定前车为破损车辆。

4.根据权利要求1所述的一种自动驾驶控制方法，其特征在于：车辆判断步骤，具体包括以下内容：

根据前车图像提取车辆标志，车辆标志包括实习、出租，当提取车辆标志为实习时，判定前车为实习车辆；当提取车辆标志为出租时，判定前车为出租车。

5.根据权利要求1所述的一种自动驾驶控制方法，其特征在于：车辆判断步骤，具体包括以下内容：

调用预设的大型车辆和工程车辆的车型，根据前车图像提取前车车型，根据前车车型与预设车型进行匹配，当存在匹配项时，判断匹配项是否为大型车辆的车型，若是，则判定前车为大型车辆，若否，则判定前车为工程车辆。

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