[發明專利]基于深度學習的自動駕駛車輛、自動駕駛控制裝置及自動駕駛控制方法

在審

• 申請號: 201810896066.1
• 申請日: 2018-08-08
• 公開（公告）號: CN109388138A
• 公開（公告）日: 2019-02-26
• 發明（設計）人: 任海昇;鄭圣熹;李在殷
• 申請（專利權）人: 株式會社萬都
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 張晶;趙赫

本實施例涉及基于深度學習的自動駕駛車輛、基于深度學習的自動駕駛控制裝置及基于深度學習的自動駕駛控制方法，更詳細地，涉及一種準確地區分并識別自動駕駛車輛行駛時所參照的控制目標物體與不是控制目標物體的其他結構物等，從而在必要的情況下，能夠執行必要程度的自動駕駛控制的基于深度學習的自動駕駛車輛、基于深度學習的自動駕駛控制裝置及基于深度學習的自動駕駛控制方法。

技術領域

本發明涉及自動駕駛控制技術。

背景技術

近年來，隨著汽車控制技術的發展，開發了即使駕駛員不操作車輛也會自動行駛的自動駕駛控制技術。

這種自動駕駛控制技術檢測相應車輛周圍的物體，并利用檢測結果，根據檢測物體的舉動狀態，控制相應車輛的行駛狀態等。

對目前的自動駕駛控制技術來說，無法通過分析對前方物體檢測到的信號來準確地區分物體的種類，因此，只能在特定的條件下進行自動駕駛控制，或者難以實施自動駕駛控制本身。雖然能夠檢測可靠的自動控制目標(相應車輛自動行駛時所參照的車輛等的物體)，但是，檢測的可靠性并沒有令人滿意。

發明內容

(一)要解決的技術問題

在這種背景下，本實施例的目的在于，提供一種準確區分并識別自動駕駛車輛行駛時所參照的控制目標物體(例如，前方車輛、行人)與其他不是控制目標物體的結構物(高架道路、水泥板)等，從而在必要的情況下，能夠執行必要程度的自動駕駛控制的基于深度學習的自動駕駛車輛、基于深度學習的自動駕駛控制裝置及基于深度學習的自動駕駛控制方法。

本實施例的另一個目的在于，提供一種提高利用雷達傳感器等傳感器信號的物體區別性能，并實現可靠性高的自動駕駛的基于深度學習的自動駕駛車輛、基于深度學習的自動駕駛控制裝置及基于深度學習的自動駕駛控制方法。

本實施例的又一個目的在于，提供一種可實現考慮駕駛員的駕駛習慣的自動駕駛控制的基于深度學習的自動駕駛車輛、基于深度學習的自動駕駛控制裝置及基于深度學習的自動駕駛控制方法。

本實施例的又一個目的在于，提供一種可通過較低的處理負擔、較快的處理速度及更準確的識別性能來識別并區分控制目標物體的基于深度學習的自動駕駛車輛、基于深度學習的自動駕駛控制裝置及基于深度學習的自動駕駛控制方法。

(二)技術方案

從一個方面來講，本實施例可以提供一種基于深度學習的自動駕駛控制裝置，所述自動駕駛控制裝置包括：深度學習算法執行部，輸出對檢測車輛周圍的檢測信號執行深度學習算法的結果；自動駕駛控制部，當所述車輛處于自動行駛狀態時，根據所述深度學習算法的執行結果，控制所述車輛的自動行駛；以及深度學習處理部，參照駕駛員的駕駛信息，變更所述深度學習算法。

從另一個方面來講，本實施例可以提供一種基于深度學習的自動駕駛車輛，所述自動駕駛車輛包括：傳感器，檢測車輛周圍并輸出檢測信號；基于深度學習的自動駕駛控制裝置，對所述檢測信號執行深度學習算法，當所述車輛處于自動行駛狀態時，基于深度學習算法的執行結果，輸出控制所述車輛的自動行駛的控制信號，并參照駕駛員的駕駛信息，變更所述深度學習算法；以及驅動裝置，根據控制信號，驅動所述車輛。

從又一個方面來講，本實施例可以提供一種基于深度學習的自動駕駛控制方法，所述自動駕駛控制方法包括以下步驟：輸出對檢測車輛周圍的檢測信號執行深度學習算法的結果；當車輛處于自動行駛狀態時，根據深度學習算法的執行結果，控制車輛的自動行駛；以及參照駕駛員的駕駛信息，變更深度學習算法。

(三)有益效果